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机器人技术和智能机器的博士课程
1。GóngoraAlonso，Susel等。 “衰老和痴呆症患者的社会机器人：对文学的系统评价。” 远程医疗和E-Health 25.7（2019）：533-540。 2。 Ghafurian，Moojan，Jesse Hoey和Kerstin Dautenhahn。 “护理痴呆症患者的社会机器人：系统评价。” ACM交易对人类机器人相互作用（THRI）10.4（2021）：1-31。 3。 Carmine T. Recchiuto和Antonio Sgorbissa。 “对会话机器人的文化意识云服务的可行性研究。” IEEE机器人技术和自动化信5.4（2020）：6559-6566。 Company name and link (for industrial projects): - Number of positions available: 1 Main Research Site Università degli Studi di Genova, DIBRIS, RICE lab, via all'Opera Pia 13, 16145, Genova Contacts: Email: carmine.recchiuto@dibris.unige.it Funding Scheme: This doctorate grant is fully funded by the Alzheimer's Association Project ARIA, Proposal number: 24AARG-NTF-1200708。 杯子scolarship：GóngoraAlonso，Susel等。“衰老和痴呆症患者的社会机器人：对文学的系统评价。”远程医疗和E-Health 25.7（2019）：533-540。2。Ghafurian，Moojan，Jesse Hoey和Kerstin Dautenhahn。“护理痴呆症患者的社会机器人：系统评价。”ACM交易对人类机器人相互作用（THRI）10.4（2021）：1-31。3。Carmine T. Recchiuto和Antonio Sgorbissa。“对会话机器人的文化意识云服务的可行性研究。”IEEE机器人技术和自动化信5.4（2020）：6559-6566。Company name and link (for industrial projects): - Number of positions available: 1 Main Research Site Università degli Studi di Genova, DIBRIS, RICE lab, via all'Opera Pia 13, 16145, Genova Contacts: Email: carmine.recchiuto@dibris.unige.it Funding Scheme: This doctorate grant is fully funded by the Alzheimer's Association Project ARIA, Proposal number: 24AARG-NTF-1200708。杯子scolarship：
将机器学习整合到Anambra State大学有效教学的好处和挑战
摘要该研究确定了将机器学习整合到阿南布拉州大学有效教学的好处和挑战。两个研究问题指导了这项研究，并以0.05的显着性水平检验了两个假设。该研究采用了描述性调查研究设计。目标人群由阿南布拉州两所公立大学的教育管理和政策/基金会部门的所有235名讲师组成。由三名专家验证的结构化问卷用于数据收集。该仪器的群集B1的可靠性系数为0.90，群集B2的可靠性系数为0.88，总可靠性值为0.89。平均值，标准偏差和t检验用于分析数据。研究发现表明，在阿南布拉州立大学的有效教学中整合机器学习具有很多好处，例如通过评估评估来减少讲师的行政工作量，创造自适应学习环境，从而适应基于实际时间评估学生理解的课程内容的难度，并促进Lectricative Contricative conserative consection conserative consection consection consection consection consection consection consection。的研究发现表明，将机器学习整合到大学中有效教学的挑战缺乏ICT基础设施来支持机器学习在大学中的有效，不稳定的电源以及硬件和软件的高成本来支持机器学习集成等。关键字：好处，挑战，机器学习，有效的教学，大学具有技术经验的讲师的意见与讲师的意见不同，而没有技术经验的讲师在Anambra州立大学的有效教学方面将机器学习的好处融为一体。基于这些发现，研究人员在其他层面上建议，与大学和私人利益相关者的管理人员合作，政府应通过对公立大学和周围ICT基础设施的发展和升级进行大量投资来表现出对大学机器学习整合的承诺。
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通过准确的测量和管理消费者价格指数（CPI）来确保价格稳定，从而促进了有利于可持续增长，投资和就业的稳定经济环境。作为关键的经济指标，CPI对通货膨胀，购买力和生活成本进行了全面评估，这是政策制定者，企业和消费者的重要工具。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。 认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。 准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。 机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。 但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。 这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。 模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。 结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。 这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。
KS3 & KS4 教学助理候选人包
• 最好具有 3 级或更高级别的儿童保育资格； • 最好具有与 KS3 和 KS4 儿童一起工作的经验； • 具有良好的读写能力、算术能力和 IT 技能，以及良好的书面沟通能力； • 有能力为儿童组织活动并遵守既定标准； • 致力于提供高质量的儿童保育； • 通过团队合作和培训积极学习和获得新技能； • 致力于最高标准的儿童保护和保障；
使用机器学习的高级足球分析系统，
当今可用的高级实时对象检测算法。Yolov5在视频的每个帧中都可以检测各种对象，包括球员，裁判和足球本身。此检测步骤形成了系统的骨干，因为这些对象的准确识别对于跟踪和进一步分析至关重要。为了提高检测性能，该模型在特定于足球比赛的自定义数据集上进行了微调和培训，从而提高了其在动态环境中检测球员，球和其他相关对象的准确性。微调使模型可以学习足球场景的独特功能，例如统一的颜色，球运动和裁判定位，从而确保实时检测中更高的精度。2。通过深度学习模型跟踪：检测到对象后，下一步是跟踪其
人工智能：人类与机器的考验
eyildiz@erciyes.edu.tr 摘要 本文旨在彻底分析人工智能 (AI) 和人类智能的定义、测量和应用，强调这两种智能之间的相似之处和不同之处。虽然人类智能包含广泛的认知能力，但人工智能通常针对特定任务进行优化。通用人工智能 (AGI) 的概念对于评估人工智能与人类智能的接近程度至关重要。人工智能的快速发展对管理、教育和研究等领域做出了重大贡献，同时也需要考虑其伦理、经济和环境层面。本文采用隐喻语言，以确保深入理解主题并保持读者的兴趣。此外，它还研究了人工智能与大数据、自然语言处理 (NLP) 技术之间的关系，以及人工智能与人类专业知识之间的协作。在此背景下，强调了人工智能的道德使用及其通过跨学科合作对科学进步的贡献。 关键词：人工智能、人类智能、通用人工智能、道德和经济层面、跨学科合作、可持续人工智能。引言与文献综述1. 人类智能的进化：人工智能的兴起与隐喻
“机器学习：算法和现实世界应用程序”
a。 K-均值聚类b。分层聚类c。主成分分析（PCA）d。自动编码器3。强化学习算法增强学习（RL）的重点是通过与环境互动来做出决策的培训模型。该模型通过根据其采取的行动获得奖励或处罚来学习。a。 Q学习b。深Q-Networks（DQN）4。深度学习算法深度学习涉及具有许多层次（也称为深神经网络）的神经网络，它用于解决涉及非结构化数据（例如图像，音频和文本）的问题。a。卷积神经网络（CNN）b。复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）网络c。生成对抗网络（GAN）d。变压器网络（BERT，GPT）5。机器学习的现实世界应用这里是ML产生重大影响的某些领域：
机器人技术和智能机器的博士课程
描述：在不受约束的情况下与人相互作用的机器人中，人类的观察至关重要。这包括根据人类跟踪，行动识别，凝视跟踪，手跟踪的意图理解，并以截然不同的时间和空间尺度进行动作[1]。事件 - 摄像头提供了稀疏的感知，可降低适应不同闪电条件的计算成本和高动态范围，并适应观察到的现象的内在动力学。当前的最新模型不能完全利用事件 - 面膜特征及其优势，需要探索新的模型和方法[2,3]。这些模型需要利用时间分辨率和信息frome通风型相机，实时稳健工作并减少培训数据集，并能够迅速适应数据集中未很好地代表的各种受试者。