抽象教育是改变知识的一种方式,以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代,例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施,尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步,机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机(SVM)算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素,例如GPA值,出勤,参与和学习资源的使用。在要使用的方法中,将使用调查表收集数据,其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理,以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明,使用的SVM模型的精度为77.59%,在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字:机器学习,学业表现和支持向量机
定量降水估计(QPE)天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法,Retnadi Heru Jatmiko博士,硕士。; Emilya Nurjani博士,S.Sc.,M.Sc。
较晚的作业期望学生在课堂上列出的到期日期提交作业。较晚的作业,包括但不限于作业,讨论,帖子和答复,测验和考试,可能会在课程结束日期之后接受或可能不接受。在截止日期后提交任务可能会导致每天延迟的10%的罚款,不超过成绩的最高50%。罚款的金额是由教职员工酌情决定的。教师认识到,如果提前传达潜在的延迟,学生的时间有限,也许会更灵活。*
受气候缓解目标国家的驱动国家,全球大流行后的经济增长和恢复的低成本可再生能源的优先级。很明显,可疑的技术选择会导致更广泛的社会经济利益,这是在将其能源部门朝着更高份额的可再生能源份额过渡到更高份额的国家中所表明的。对更好地理解能源过渡对就业的直接影响的兴趣越来越大,对传统能源部门失去的工作的担忧将对世界各地的决策介绍至关重要。这项研究重点是加速可再生能源的净就业影响,该净摄入量将于2050年到2050年从可再生能源中获得100%的能源,与巴黎协议的雄心勃勃的目标兼容。与电力,热量,运输和脱盐部门相关的直接能源工作从2020年的约5700万增加到到2050年的近1.34亿。可再生能源和可持续技术中的价值链比采摘化石燃料更重要。结果表明,全球能源过渡将对世界各地经济的未来稳定和增长产生积极影响。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
-中心 [1662]。-圆形 [1290]。-彩色 [1367]。-组件 [1368]。-连接 [1267]。-共识 [4]。-收缩类型 [1766]。-覆盖范围 [66]。-切割 [541]。-D [91]。-可诊断性 [2057]。-距离遗传 [1350]。-电解质 [1368]。-epf [1290]。-进化 [1389]。-克 [46]。-图表 [897]。-即时 [2117]。-学习 [690]。-有限 [594]。 -均值 [1034, 1741, 1376, 1271, 687, 1301, 1105, 1508, 1715, 890, 2038]。-中位数 [1389]。-Medoids [921]。-mer [1405]。-模型 [1620]。-多重背包 [1944]。-NN [1127, 727]。-非扩张 [1493]。-范数 [1558, 1930]。-操作 [1422]。-OPT [1210]。-顺序 [1162]。-帕累托 [2029]。-分部 [767]。-路径 [1652]。-排列 [1422]。-玩家 [1263]。-适当的 [1576]。 -拼图 [277]。-精炼 [1052]。-细化 [73]。-圆形 [98]。-SAT [1250]。-分离 [1707]。-稳定 [1909]。-子图 [541]。-树 [1848]。-元组 [536]。-宽度 [974]。
将几何模型拟合到离群污染数据上是可证明的难点。许多计算机视觉系统依靠随机抽样启发式方法来解决稳健拟合问题,但这种方法不提供最优性保证和误差界限。因此,开发新方法来弥合成本高昂的精确解决方案与无法提供质量保证的快速启发式方法之间的差距至关重要。在本文中,我们提出了一种用于稳健拟合的混合量子经典算法。我们的核心贡献是一种新颖的稳健拟合公式,它可以解决一系列整数程序并以全局解或误差界限终止。组合子问题适合量子退火器,这有助于有效地收紧界限。虽然我们对量子计算的使用并没有克服稳健拟合的根本难点,但通过提供误差界限,我们的算法是对随机启发式算法的实际改进。此外,我们的工作代表了量子计算在计算机视觉中的具体应用。我们展示了使用实际量子计算机(D-Wave Advantage)和通过模拟 1 获得的结果。
名称:Cormen,Thomas H.,作者。J Leisserson,Charles Eric,作者。 J Rivest,Ronald L.,作者。 J Stein,Clifford,作者。 标题:算法概论 / Thomas H. Cormen,Charles E. Leisoserson,Ronald L. Rivest,Clifford Stein。 描述:第四版。 J剑桥,马萨诸塞州:麻省理工学院出版社,[2022] J包括书目参考和索引。 distentuers:LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题:LCSH:计算机编程。 J计算机算法。 classiûcation:LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260 上获得J Leisserson,Charles Eric,作者。J Rivest,Ronald L.,作者。 J Stein,Clifford,作者。 标题:算法概论 / Thomas H. Cormen,Charles E. Leisoserson,Ronald L. Rivest,Clifford Stein。 描述:第四版。 J剑桥,马萨诸塞州:麻省理工学院出版社,[2022] J包括书目参考和索引。 distentuers:LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题:LCSH:计算机编程。 J计算机算法。 classiûcation:LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260 上获得J Rivest,Ronald L.,作者。J Stein,Clifford,作者。标题:算法概论 / Thomas H. Cormen,Charles E. Leisoserson,Ronald L. Rivest,Clifford Stein。描述:第四版。J剑桥,马萨诸塞州:麻省理工学院出版社,[2022] J包括书目参考和索引。distentuers:LCCN 2021037260 J ISBN 9780262046305主题:LCSH:计算机编程。J计算机算法。classiûcation:LCC QA76.6 .C662 2022 J DDC 005.13--DC23 LC记录可在http://lccn.loc.gov/2021037260
我们提出了一种使用多体分离式化催化的方法来加快量子绝热算法的方法。这将应用于随机场抗铁磁液体自旋模型。该算法的催化方式使得进化在过程中间近似于海森堡模型,并且该模型处于离域相。我们以数字方式显示,我们可以加快标准算法来使用此想法来查找随机模型的基础状态。我们还证明了加速是由于差距扩增而引起的,即使基础模型并非没有挫败感。分频器到加速度大致出现在相互作用的值中,这被称为离域转变的关键。我们还将参与率和纠缠熵计算为时间的函数:他们的时间依赖关系表明该系统正在探索更多的状态,并且比没有催化剂时更纠缠。一起,所有这些证据都表明加速与离域有关。即使只能研究相对较小的系统,但证据表明,该方法的缩放尺寸是有利的。通过一台小型在线IBM量子计算机的实验结果来说明我们的方法,显示了如何随着这些机器的改善来验证该方法。与标准算法相比,催化方法的成本只是一个恒定因素。
湿度是空气中的水蒸气量。如果空气中有很多水蒸气,则湿度将很高。湿度越高,外面感觉越湿。相对湿度是实际上空气中的水蒸气的量,其表示为空气可以在相同温度下容纳的最大水蒸气量的百分比。在寒冷的-10摄氏度(华氏14度)上考虑空气。在该温度下,空气最多可以容纳每立方米的2.2克水。因此,如果摄入-10摄氏度时,每立方米有2.2克水,我们的相对湿度很不舒服。如果在-10摄氏度的空气中有1.1克水,我们的相对湿度为50%。
