农业中的数据科学随着对农民的数据可访问性的增加而发展,这使他们可以分析和做出决策。今天,诸如物联网(IoT)之类的新技术可以在专用数据库和/或数据仓库中收集和存储农场和环境数据(例如土壤数据和水数据)。这些农业数据可以与其他数据源(例如,遥感,气象站和社交媒体)结合使用,高度照亮了应对新挑战的需求,例如使用异质数据。农业中的数据科学旨在通过不同的技术探索和挖掘农业数据,例如机器学习,深度学习,计算机视觉,文本挖掘和大语言模型(LLMS)。例如,数据科学可通过使用多种数据源(例如,传感器数据,文本,卫星图像和植物图像)来预测不同变体的作物产量,动植物和动物疾病,包括降雨,温度波动和土壤条件。因此,农业专业人员和决策者可以使用数据科学来获取有关非洲农业活动的信息和知识。在Daafrica'2024召开的研讨会上,带来了约50名与会者,提交了九个摘要,并终于在该会议记录卷中发表了7篇简短论文。
资料来源:Somik Venay Lall,J。VernonHenderson和Anthony J. Venables,“非洲城市:向世界开放大门”(华盛顿特区:世界银行,2017年),Damian Hattingh,Acha Leke,Acha Leke和Bill Russo,Bill Russo,“ lions(Still),“狮子(Still)的兴趣:非洲的消费者的货物,零售店的消费者,零售者,零售店,零售店,零售店,零售家,零售店的观点,和2010年(零售),零售店和消费者的观点( 公司。
摘要 自我调节学习 (SRL) 是一种认知能力,在促进学生有效制定策略、监控和评估自己的学习行为方面具有明显意义。研究表明,缺乏自我调节学习技能会对学生的学业成绩产生负面影响。有效的数据驱动反馈和行动建议被认为对 SRL 至关重要,并显著影响学生的学习和表现。然而,向每个学生提供个性化反馈的任务对教师来说是一个重大挑战。此外,由于大多数课程的学生人数众多,为个性化建议确定适当的学习活动和资源的任务对教师来说也是一个重大挑战。为了应对这些挑战,一些研究已经探讨了基于学习分析的仪表板如何支持学生的自我调节。这些仪表板提供了一些关于学生成功和失败的可视化(作为反馈)。然而,虽然这种反馈可能有益,但它并没有提供有见地的信息或可行的建议来帮助学生提高学业水平。可解释的人工智能 (xAI) 方法已被提出来解释此类反馈并从预测模型中产生见解,重点关注学生在正在进行的课程中需要采取的相关行动以改进。此类智能活动可以作为数据驱动的行为改变建议提供给学生。本论文提供了一种基于 xAI 的方法,可以预测课程表现并计算信息反馈和可操作的建议,以促进学生的自我调节。与以前的研究不同,本论文将预测方法与 xAI 方法相结合,以分析和操纵学生的学习轨迹。目的是通过为该方法提供的预测提供深入的见解和解释,为学生提供详细的、数据驱动的可操作反馈。与单独的预测相比,该技术为学生提供了更实用和有用的知识。所提出的方法以仪表板的形式实施,以支持大学课程中学生的自我调节,并对其进行了评估以确定其对学生学业成绩的影响。结果表明,仪表板显着提高了学生的学习成绩并提高了他们的自我调节学习技能。此外,研究发现,所提出的方法提出的建议对学生的表现产生了积极影响,并帮助他们进行自我调节。
您的宠物在接种疫苗后通常会出现轻微的副作用。通常在接种疫苗后数小时内开始出现,症状通常较轻,并且通常不会持续超过几天。这是您的宠物免疫系统在形成保护性免疫过程中的正常反应。
Article title: Sentiment Analysis Based on Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Study Authors: song jiang[1], Ela Kumar[2] Affiliations: university of houston[1], k l deemed to be university[2] Orcid ids: 0009-0007-8363-7304[1] Contact e-mail: sjiang24@central.uh.edu License information: This work has been在Creative Commons Attribution许可下发布的开放访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/,只要适当地引用了原始工作,就可以在任何媒介中不受限制地使用,分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件,使用条款和发布政策。预印度语句:本文是预印本,未经同行评审,正在考虑,并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi:10.14293/pr2199.000601.V2预印本在线发布:2024年2月19日
9 Vollan Okoth Ochieng 和 Moses Waithanji Ngware,《COVID-19 疫情期间教育技术的采用:肯尼亚边缘化和弱势学习者群体的经历》(2023 年)32 国际教育改革杂志 464 于 2024 年 1 月 2 日访问。
这项研究通过问责制,偏见和以人为中心的设计镜头探讨了人工智能(AI)的道德维度。随着AI技术日益影响各个部门的关键决策,了解谁承担AI驱动的结果的道德责任变得至关重要。本研究评估了现有的责任制框架,并提出了增强功能,以确保AI部署中的道德责任。此外,它解决了AI算法中普遍存在的偏见问题,研究了识别和减轻偏见以促进公平和公平性的方法论。最后,研究强调了以人为中心的设计的原则,主张开发优先人类价值和福利的AI系统。通过整合这些主题,本研究旨在为负责任的AI开发论述做出贡献,为政策制定者,技术人员和伦理学家提供可行的见解,以创建公平且可信赖的AI系统。
我们的权力旨在积极促进清洁能源系统的采用,并设想未来的未来,他们不仅为子孙后代的安全环境做出了贡献,而且还将可再生能源部门定位为妇女的吸引人和有益的职业选择。除了个人授权之外,Wepower致力于积极地为包容,安全,韧性和可持续性城市和人类定居点的全面发展。这一承诺涉及通过增加妇女在权力和能源部门中领导作用的参与来促进积极的环境和社会变化。为了提高效率,WEPOWER将专注于有针对性的倡议,伙伴关系和倡导工作,以促进清洁能源促进和妇女在可持续发展方面的领导能力的双重目标。
在南非背景下,中小型企业还面临着其他挑战,例如犯罪,腐败,对市场进入的挑战以及缺乏管理技能(Mhlongo&Daya 2023; Viviers&Venter 2008)。税收立法也不总是提供必要的支持和鼓励,以帮助小型企业采用较低的税收优惠和倡议(Painter-Morland&Spence 2009)。与大型组织类似,中小型企业还面临官僚主义挑战,导致业务和管理技能,决策和实践差(2016年经济研究局; Gopaul 2019; Mhlongo&Daya 2023)。除了所有这些挑战外,是否缺乏或不足的战略决策(SDM)技能也可以刺激中小企业的表现不佳和失败(Gopaul&Rampersad 2020; Hang&Wang 2012)。