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印度尼西亚机器人视觉编程语言的设计策略
摘要 - 视觉机器人编程在学习幼儿教育的学习计算方面具有重要的好处，例如增强创造力，了解计算概念，介绍算法，提高解决问题的技能，引入技术，协作和沟通。在学龄前儿童中引入计算概念有助于为他们做好准备，以使他们的未来越来越依赖技术和计算。Visual Robot编程语言仍然很难教给学龄前儿童，因此有必要创建一种易于使用Block编程语言的儿童教学的编程语言。编程语言的设计始于选择适当的图标，创建编程语言流以及适合儿童学习机器人编程语言的块程序。创建视觉编程语言（VPL）设计，例如在块程序中使用图标，对象拖放规则，编程语言结构，合适的机器人和为儿童使用该结构，尤其是印尼编程语言的儿童的编程语言，以使学龄前儿童更容易以母语学习（使用Bahasa）。
一种表征量子多项式时间的编程语言
– 我们引入了一种量子编程语言，名为 foq ，其中包含一阶递归程序。foq 程序的输入包括一组排序的量子比特，即一列成对不同的量子比特索引。foq 程序可以将对应于一元酉算子的基本算子应用于其每个量子比特。所考虑的算子集已根据 [17] 进行选择，以形成一组通用门。 – 在证明终止 foq 程序是可逆的（定理 1）之后，我们将程序限制为一个严格子集，名为 pfoq ，多项式时间为 foq 。对 pfoq 程序的限制是可处理的（即可以在多项式时间内确定，参见定理 2），确保程序在任何输入时终止（引理 1），并防止程序出现任何指数爆炸（引理 2）。 – 我们证明，对于量子复杂度类 fbqp 而言，pfoq 程序计算的函数类是健全且完备的。fbqp 是有界误差量子多项式时间的函数扩展，称为 bqp [ 3 ]，这是一类决策问题，量子计算机可以在多项式时间内解决，错误概率最多为 1
CSCC24 – 编程语言原理
• 编译时间是“开销”：只做一次； • 翻译器可以进行优化； • 可以删除运行时不再需要的大量信息。 • 由于执行目标代码，调试时更难提供有用的反馈。 • 不易移植（例如，移植到不同的操作系统/架构/等）。 • 您知道哪些编译语言？
结构 Proto-Quipper - 结构化环境中线性量子编程语言的机械化
因此，我们有一个量子λ演算（它是线性的），这是许多量子编程语言的基础。“量子编程语言在线性类型理论中捕捉了量子计算的思想”（Staton，2015）
使用人工智能在教学学生编程语言中使用
摘要使用ICT进行的有关专业培训和终身学习的国际研讨会：以人为导向的方法（3L-Person 2024）将信息/通信技术（ICT）和教育/培训的研究人员和从业人员汇集在一起，以探索这些领域的交集。本文介绍了2023年9月25日在乌克兰LVIV举行的第9版研讨会，并与第19届国际教育，研究和工业应用国际会议（ICTERI 2024）一起举行。3l-Person 2024收到了23份提交，在严格的同伴审查后接受了14篇论文。研讨会涵盖了广泛的主题，包括个人学习环境设计，教育中的人工智能，专业培训，混合和远程学习，教育机器人和数据库，特殊需求教育，教育安全和保障，STEM教育支持以及合成学习环境的ICT。
人工智能在教授学生编程语言方面的应用
摘要 新技术正日益成为人们生活的一部分，尤其是在教育阶段。教育是全面人格发展的主要组成部分，影响着人类生活的各个领域。因此，人工智能（AI）的出现，被引入到生活的各个领域，高等教育机构（HEIs）不能不注意到它。随着人工智能的出现，全球科学和教育界进行的研究表明，人工智能对高等教育机构学生教育过程的组织产生了积极影响。在现代世界中，编程正在成为许多职业的基本技能，需要采用现代方法来组织高等教育机构学生的编程语言教学，因为在技术快速发展的条件下，传统的教学方法无法始终提供必要的学生培训水平。这就是为什么在编程语言教学中使用人工智能具有重要意义，原因如下：提高学生在现代劳动力市场的竞争力；将创新引入教育系统，使学习过程更加令人兴奋和激励；提高编程语言教学的有效性。本研究根据以下标准，介绍了可用于教授学生编程语言的人工智能平台的分析结果：智能教育系统；自动评估；交互式教育平台；辅导系统；教育数据分析；用于学习的移动应用程序；虚拟实验室和用于创建教育材料的人工智能。它确定人工智能为教师在教育任务开发方面提供了新的机会，并提供了可以使用人工智能执行的 30 项任务的列表。对高等教育机构 1-4 年制学生进行了一项调查，结果显示大多数受访者了解人工智能并在教育活动中积极使用它。人工智能最活跃的用户是一年级学生，也就是那些刚刚开始学习编程并准备在教育和以后的职业活动中实施创新的人。同时，3-4 年级的学生在使用人工智能时更加谨慎，他们的态度是由现有模型的不完善所证实的。在教授学生编程语言中使用人工智能提供了一个机会，可以根据每个学生的需求调整教育材料。然而，这需要创建新的评估方法和个性化的学习方法，而这可能会因各种原因而变得复杂。
Quff：一种动态类型混合量子-经典编程语言
摘要 当前的量子软件开发策略仍然在量子力学本身错综复杂的特性之上表现出复杂性。量子编程语言要么局限于附加到经典对象以生成电路的低级、基于门的操作，要么需要通过代数表示对希尔伯特空间中的量子态变换进行建模。本文介绍了 Quuff 语言，它是一种高级、动态类型的量子经典编程语言。Quuff 编译器和运行时系统通过跨量子经典范式抽象的高级表达来促进量子软件开发。Quuff 构建在 Truffle 框架之上，该框架有助于堆栈的实现和效率，同时重用 JVM 基础架构。所呈现的比较表明，Quuff 本身是一种有效、易于使用的解决方案，可用于开发具有自动电路生成和高效计算功能的可执行量子程序。
R和Python编程语言简介
大多数生物信息学可以通过了解特定的软件应用程序并在管道中运行这些应用程序来完成，通常使用某种形式的bash脚本。bash作为脚本语言对于处理生物学数据非常重要，
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.