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杂志在波兰参数评估参数的高等教育和科学部长中已有20分。附件是高等教育和科学部长05.01.2024的环境。很好。32553。有期刊的独特标识符：201398。分配的科学学科：经济学和金融（社会科学领域）；管理和质量科学（社会科学领域）。2019年的部长朋克 - 当前的20分。从05.01.2024日起高中和科学部长。 LP。32553。经常拥有ID时代ID：201398。辞职的科学学科：经济与金融（社会科学的COOM）；转弯和质量科学（社会科学的COOM）。©作者2024;本文在波兰托伦（Torun）的尼古拉斯（Nicolauss）的尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式尼古拉斯（Nicolauss of Nicolauss）开放式访问中发表了本文。This article is distracted under the therms of the Creative Commons Attribation Attribation Noncommercial License y permits ann noncommercial zse, distraction, and reproducation in an an an an an an a medium, provided the ariginal a carhor (s) and source are Credited.这是根据创意共享属性归因于非商业授权人共享的Ackenses许可的AN OPEN ACCES文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/），只要适当地引用了工作，就可以在任何媒介中不受限制，非商业用途，分发和复制。汽车宣布TER与利益的利益没有冲突，即本文的出版。收到：10.10.2024。修订：19.10.2024。接受：23.10.2024。发布：26.10.2024。
比较尼日利亚的Adamawa和Cross Rivers State的水稻产量预测的机器学习算法
稻米生产对于全球粮食安全至关重要，准确的收益预测使他们有知情的决策。本文研究了Adamawa和Cross River州的水稻产量预测的机器学习（ML）技术，具有不同的农业气候条件。常用的传统收益预测方法通常具有限制，例如对可用数据的见解和降低的准确性。因此，这项研究探讨了机器学习的潜力，以提高预测准确性。我们利用气候数据和历史水稻产量来训练和评估决策树，随机森林，支持矢量回归，多项式回归，多线性回归和长期短期记忆（LSTM）模型。使用平方误差，均方根误差，确定系数，平均绝对误差和平均绝对百分比误差进行比较。特征选择将全天空的光合辐射（PAR）视为最具影响力的因素。线性回归以上模型出现，其R²为0.90（Adamawa）和0.91（Cross River），表明了整个地区的可概括性概括性。这项研究为两个尼日利亚地区的ML驱动农业信息系统的开发做出了贡献，从而增强了农业实践和粮食安全。
DOI：https://doi.org/10.48009/3_iis_2024_119 研究学术界对生成人工智能的采用：UTAUT 的观点 Adam Patterson
过去几年，人工智能 (AI) 技术在高等教育机构中发展迅速，引发了人们对这些计算机系统的使用和潜在接受因素的质疑。本研究利用先前建立的技术接受和使用统一理论 (UTAUT) 模型，调查了学生采用生成式 AI 工具（也称为聊天机器人）的特点。使用从 74 名受访者的调查中收集的数据部署了偏最小二乘回归 (PLSR) 模型，以检查哪些 UTAUT 构造正在影响本科生对生成式 AI 工具的使用行为。了解 AI 接受的因素对教育工作者很有价值，因为他们可以设计课堂干预措施以提高学生群体（尤其是延迟用户）的学术和专业潜力。此外，对采用属性的洞察可能有助于了解 UTAUT 框架下的生成式 AI 接受度。结果表明，生产力提高、导师观点、同行使用和执行任务的广泛性推动了生成式 AI 在学术环境中的采用。此外，实证结果发现，性别和年龄等人口统计数据并不是影响生成式 AI 使用的因素。建议未来的研究将本研究的结果与基于价值的采用模型 (VAM) 进行比较，以证实学生在边际效益与边际成本权衡环境中采用的特征。关键词：生成人工智能、技术采用、UTAUT、本科生、教育
Adam AllvatoAdam Allvato
德克萨斯大学奥斯汀分校：研究生研究助理社会智能机器（SIM）实验室2017-2020●研究结合了模拟，深度学习，计算机视觉，人类机器人的互动和物理机器人●开发了Python和C ++的新算法，从）核和应用机器人小组（NRG）2014-2017●LED 4学生团队，并在辐射环境中发表了3篇有关机器人操纵器的计算机愿景的论文
MDP，政策迭代，Q学习和SARSA -Elijah Adams
这项研究研究了在两个不同的马尔可夫决策过程（MDP）环境中应用了四个强化学习（RL）算法的算法（RL）算法的表现：交通交叉点问题和仓库机器人问题。在交通交叉点问题中，发现策略的收敛速度快于价值迭代，而Q学习的速度比SARSA更快。在仓库机器人问题中，Q学习和SARSA都成功地学习了导航策略，而Q学习更具对环境变化的支持。研究表明，RL算法对重要的MDP参数（例如折现因子，过渡概率和奖励功能）高度敏感，这意味着需要仔细调整这些参数。此外，该研究还探讨了计划者与代理商之间的权衡，从而在融合，稳定性和效率方面进行了权衡。使用Python和各种库进行实施，这些发现提供了有关如何在动荡的环境中应用RL技术的见解，并建议将来改善算法设计和实现的方法。
Maheen Mausoof Adamson博士，MHL研究总监
– Reproductive disorders, infertility, preterm birth – Hormone-related cancers (e.g., breast, gynecologic, prostate, thyroid) – Metabolic disorders (e.g., diabetes, metabolic syndrome, obesity) – Thyroid dysfunction (e.g., hyperthyroidism, hypothyroidism) – Gestational diabetes,先兆子痫，不良怀孕结果