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现代生物统计学中的强化学习
AI component: (iv) decision rules d = { d t } t ∈ N Main strategy to optimize decision rules • Offline methods for finite-horizon decision prob- lems, with some exceptions (e.g., for EHRs- based DTRs an indefinite horizon may be con- sidered) • While finite-horizon problems in general ac- count for the full individual history over time, indefinite horizon problems assume a马尔可夫结构。
Priti Gupta 博士 1*、Chakrala Sreelatha 博士 2、A. Latha 3、Shilpi Raj 博士 4、Aparna Singh 博士 5 1* 经济学系研究生助理教授，Bhupendra Narayan Mandal 大学（西校区）研究生中心，Saharsa，比哈尔邦，852201 2 统计学系助理教授，Rajendra 大学，Pragna vihar，Balangir 区，Odisha，邮编：767002 3 数学系助理教授，KSR 工程学院，Tiruchengode，Namakkal Dt，邮编：637215 4 助理教授，Amity 商学院，Amity 大学巴特那，Rupaspur，巴特那，比哈尔邦，邮编：801503 5 博士后研究员（PDF），贝拿勒斯印度教大学管理学院，瓦拉纳西 IM，Banaras Hindu大学，兰卡，瓦拉纳西，邮编：221005 引用：Priti Gupta 博士等人 (2024) 探索教育的未来：人工智能对师生关系的影响，教育管理：理论与实践，30(4)，6006-6013，Doi：10.53555/kuey.v30i4.2332
Priti Gupta 博士 1*、Chakrala Sreelatha 博士 2、A. Latha 3、Shilpi Raj 博士 4、Aparna Singh 博士 5 1* 经济学系研究生助理教授，Bhupendra Narayan Mandal 大学（西校区）研究生中心，Saharsa，比哈尔邦，852201 2 统计学系助理教授，Rajendra 大学，Pragna vihar，Balangir 区，Odisha，邮编：767002 3 数学系助理教授，KSR 工程学院，Tiruchengode，Namakkal Dt，邮编：637215 4 助理教授，Amity 商学院，Amity 大学巴特那，Rupaspur，巴特那，比哈尔邦，邮编：801503 5 博士后研究员（PDF），贝拿勒斯印度教大学管理学院，瓦拉纳西 IM，Banaras Hindu大学，兰卡，瓦拉纳西，邮编：221005 引用：Priti Gupta 博士等人 (2024) 探索教育的未来：人工智能对师生关系的影响，教育管理：理论与实践，30(4)，6006-6013，Doi：10.53555/kuey.v30i4.2332
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
现场报告 生成人工智能时代的有意义的写作 Kristi Girdharry 和 Davit Khachatryan 巴布森学院 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.04 简介 2023 年 1 月底，本文的合著者参加了学校的一场推广教师研究的活动。应用统计学教授 Davit Khachatryan 正在介绍 Playmeans——他为音乐数据的视听分析创建的应用程序 1——而英语教授 Kristi Girdharry 正在介绍一项关于学生作家的初步研究。从表面上看，这两个演讲和演讲者在学科知识和主题方法方面相差甚远；然而，他们对学生和教师如何使用各种技术来参与有意义的学习体验有着共同的兴趣。
机器学习中统计学习和分类的概念：概述
摘要。统计学习理论是机器学习（ML）的基础基础，这反过来代表了人工智能的骨干，迎来了针对现实世界中挑战的创新解决方案。它的起源可以与统计数据和计算领域相遇的地步链接，从而发展为独特的科学学科。可以通过其基本分支来区分机器学习，包括监督的学习，无监督的学习，半监督学习和强化学习。在此挂毯中，有监督的学习是中心阶段，分为两种基本形式：分类和回归。回归是针对连续结果量身定制的，而分类专门研究分类结果，监督学习的总体目标是增强能够基于输入功能预测类标签的模型。这项评论努力提供了一本关于机器学习的简洁但有见地的参考手册，与统计学习理论（SLT）的挂毯交织在一起，阐明了他们的共生关系。它揭示了分类的基本概念，阐明了统治它的总体原则。这种全景观点旨在为分类提供整体观点，为研究人员，从业人员和爱好者提供有价值的资源，通过引入概念，方法和差异，从而进入机器学习，人工智能和统计的领域，从而增强对分类方法的理解。
迈向算法的保真度：综合与人类生成的数据中人口统计学的心理健康表示
抽象合成数据生成有可能用稀缺数据影响应用程序和域。但是，在将这些数据用于诸如心理健康之类的敏感任务之前，我们需要了解其中如何代表不同的人口统计学。在我们的论文中，我们通过探索IT归因于不同种族和性别组合的各种压力来分析使用GPT-3生成综合数据的潜力，从而为未来的研究人员提供洞察力，以期利用LLMS使用LLM进行数据生成。使用GPT-3，我们通过控制种族，性别和时间范围（Covid-19）之前和时间范围，开发了3,120个有关抑郁症触发压力源的合成数据集的合成数据集。使用此数据集，我们将语义和词汇分析进行（1）确定每个人口组的主要应力源； （2）将我们的合成数据与人类生成的数据集进行比较。我们介绍了使用GPT-3生成查询以开发抑郁数据的程序，并进行分析以发现其分配给人群组的压力源的类型，这些压力源可用于测试抑郁数据合成数据生成的LLMS的局限性。我们的发现表明，合成数据模仿了各种人口统计学的主要抑郁压力源的某些人类生成的数据分布。
生物信息学和生物统计学实验室
相关教师：Daulat Ram College的Meenakshi Sharma博士拥有最先进的生物信息学和生物统计学实验室设施，配备了尖端技术，以支持高级研究和分析。Daulat Ram学院的生物信息学和生物统计学实验室设施为学生和教职员工提供了理想的环境。这个专门的实验室是学生在Meenakshi Sharma博士的指导下探索生物学，计算科学和统计分析之间复杂联系的枢纽。实验室的生物信息学部分配备了高性能计算系统，使研究人员能够分析大规模的生物学数据集，例如基因组学，蛋白质组学，宏观学分析，蛋白质结构分析，蛋白质结构预测，分子停靠，基因表达模式，基因表达模式，代谢蛋白蛋白质蛋白质蛋白质和蛋白质分析。辅助生物信息学部分，生物统计学部分着重于生物学研究中统计方法的开发和应用。它提供了用于数据分析，实验设计和假设测试的高级统计软件的访问。该设施支持从微生物学，生态和农业研究的项目。为了促进技能开发，植物部组织了各种活动。这些计划包括研讨会，动手培训课程以及有关生物信息学和生物统计学工具的短期项目，数据分析技术。此类举措增强了学生的研究能力，使他们能够在学术界，药品，医疗保健和生物技术方面追求各种职业道路。
MGH311应用流行病学和生物统计学，7.5学分
疾病。对于不同层次的公共卫生工作者来说，回答问题，何时，谁以及为什么重要的问题。例如，在有关传染病流行病学的研究中，卫生当局和研究人员通过绘制流行病曲线（何时），受影响的地区（在哪里），在爆发爆发（WHO）影响（WHO）以及特定时间和地点分布和群体影响的易受伤害的情况下，对疾病暴发（一种流行病）做出了反应。可以应用相同的逻辑框架来理解其他健康问题，例如肥胖流行，心理健康问题的增加和自杀，某些国家的体重不足和发育迟缓的持续性，青少年怀孕，登革热的重新表现，冲突或灾难对人口健康的影响等。学生将学习每种方法的基本概念，其效用及其在定量研究中的应用。同时，学生将练习在计算机会话中使用介绍性的方法，并讨论如何批评和解释分析和结果及其与政策和干预措施的相关性。该课程涵盖了广泛的流行病学和生物统计学方法，为学生提供了一个很好的机会，可以进一步加深未来的知识和技能。
社会人口统计学决定因素影响...
抽象简介：在过去的几十年中，糖尿病在印度一直在增加。印度是截至2022年，成人糖尿病患者百分比最大的顶级国家之一。男人和女人受到不同生活方式疾病的不同影响，因此应使用单独的测量来分析其患病率。糖尿病是通过血液中的葡萄糖水平来测量的。当前研究的目的是确定印度八个授权行动组（EAG）州生殖年龄妇女中与糖尿病有关的社会人口统计学和健康因素。方法：使用NFHS-5数据集确定不同EAG状态中糖尿病的患病率，其中葡萄糖水平被用作糖尿病的度量。多变量逻辑回归来找到具有葡萄糖水平的不同社会人口统计学和健康指标作为生殖年龄的非怀孕妇女中的因变量（15-49）。结果：女性糖尿病的关联对于年龄段的年龄段，农村地区的贫困妇女的关系更强。吸烟也是一个重要因素。对于那些超重，贫血，具有甲状腺，高腰围比和高血压的女性，患糖尿病的风险也会增加。那些患有高频率健康食品摄入量的妇女也有风险。结论：调查结果表明，高年龄段的农村妇女需要八个EAG州政府和其他利益相关者的有针对性干预设计。关键字：葡萄糖水平，NFHS-5，EAG状态，生殖年龄，生活方式疾病，逻辑回归。详细的州级关联将使他们能够创建基于证据的干预措施，以成功阻止糖尿病的进展并管理其并发症。引言国际糖尿病联合会（IDF）估计，20-79岁年龄段的5.37亿人将在2021年患有糖尿病，如果当前趋势继续持续，则该数字到2045年可能会增加到7.84亿（1）。印度的糖尿病流行是全球趋势的反映，造成了巨大的损失。在过去的几十年中，印度的糖尿病病例急剧增加。这种增加的主要原因包括饮食模式的变化，久坐的生活方式的增加以及快速的城市化。
生物信息学和生物统计学
•LED五个项目是由FDA壁内赠款新资助的：由首席科学家办公室资助的AI偏见，由妇女健康办公室妇女健康办公室，妇女健康办公室，COVID-19及其变体由医疗对策计划，以及由少数族裔健康和少数族裔健康公务员的现实数据。
数学与统计学系...
我/我们特此声明，项目报告中所呈现的作品（题为 ................................................）由我用自己的语言撰写，包含我自己或借用的想法。在借用其他来源的想法和文字的地方，已提供适当的参考和致谢（如适用）。据我所知，这项工作不是源自或类似于本文中提到和致谢的其他人创作的作品。