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PPHA 30545：公共政策的机器学习Christopher Clapp教学大纲，冬季2025
在没有先决条件的情况下考虑课程？对于任何没有获得先决条件并考虑参加本课程的人，首先要感谢您对我的班级的兴趣！本课程介绍了机器学习技术，然后让学生练习并通过基于编码的实验室，问题集和迷你项目应用它们。基于此概述，您应该考虑两件事。首先，所有机器学习均基于统计数据，因此在上此类课程之前，完成“统计核心”（数据分析I和II的统计信息）符合您的最大利益。第二，虽然班级没有直接遵循先决条件（教授Python/r中的一般编码技能），但您将对这些课程中所涵盖的材料负责。仅当您在Python/R中编码的经验很高，并且知道他们可能与班上的大多数学生相比，只有在Python/r中编码的经验很大，这符合您的最大利益。
Tomohon Budi Tarmady Ratag 1，Christopher Lampah 2，Ange
2型糖尿病（T2DM）是一种慢性疾病，需要仔细的管理和对患者的足够知识。本研究试图探索2型糖尿病患者知识水平与自我管理之间的关系。它在横截面研究框架内利用了描述性分析方法，其中使用糖尿病知识问卷-24（DKQ-24）问卷收集数据，该问卷用于评估有关DM知识水平的变量。对于糖尿病的自我管理的变量，用糖尿病自我管理问卷改革（DSMQ-R）问卷测量。样品是Tomohon市的60例T2DM患者。研究结果表明，在Tomohon的2型糖尿病患者中，知识水平与糖尿病自我管理之间存在显着关系，p值为0.029（p <0.05）。大多数患者对糖尿病的自我管理的了解不足。这些发现突出了正在进行的教育和更集中的干预措施的重要性，以改善T2DM患者糖尿病的知识和控制。总而言之，这项研究表明，有必要通过整体方法包括更强制的教育，社会心理支持以及可及可及的医疗保健服务来加强T2DM患者中糖尿病的理解和管理。关键字：类型2糖尿病，知识，自我管理，实践。i ntroduction版权所有©2024作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。
用机器学习的原子势来加速无机表面的预测Kyle Noordhoek 1，Christopher J. Bartel 1 * 1离开
固态材料的表面特性通常决定其功能，尤其是对于纳米级效应变得重要的应用。相关表面及其性质在很大程度上是通过材料的合成或操作条件来确定的。这些条件决定了热力学驱动力和动力学速率，负责产生观察到的表面结构和形态。计算表面科学方法长期以来一直应用于将热化学条件与表面相稳定性联系起来，尤其是在异质催化和薄膜生长群落中。本综述在引入新兴数据驱动的方法之前对第一原理的方法进行了简要介绍，以计算表面相图。其余评论的重点是机器学习的应用，主要是以学识的间势的形式来研究复杂的表面。随着机器学习算法和训练它们的大型数据集在材料科学中变得越来越普遍，计算方法有望变得更加预测性和强大，以建模纳米级的无机表面的复杂性。简介
推荐引用 推荐引用 Bahner，Christopher Michael，“使用高级驾驶舱模拟评估战术机组人员工作量及其对 EA-18G 飞机设计的影响。” 硕士论文，田纳西大学，2006 年。https://trace.tennessee.edu/utk_gradthes/1494
ICAP II 调查结果 ................................................................................................ 36 ICAP III 调查结果 ................................................................................................ 36 DAG 2 级别 1 ........................................................................................................ 38 DAG 2 级别 2 ........................................................................................................ 38 DAG 3 级别 1 ........................................................................................................ 40 DAG 3 级别 2 ........................................................................................................ 40 DAG 4 级别 1 和 2 ............................................................................................. 42 干扰平均工作量 ............................................................................................. 42 ECMO 工作量分析 ............................................................................................. 44 飞行员工作量分析 ............................................................................................. 46 常见任务 ............................................................................................................. 48
整合生成机器学习模型和基于物理的构建能量模拟的模型 /作者= vanfretti，luigi; Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年10月8日 /主题=机器学习，多物理建模，优化< /div < /div>
建筑模拟工具在设计阶段经常用于尺寸设备并进行基于模拟的研究，以帮助估计年度能源使用或销售。对此类仿真研究的需求，再加上新设计方案（例如建筑电气化）的出现，促使创建基于高级物理的建筑模型。Modelica建筑物库（Wetter，Wangda Zuo，T。S. Nouidui等人等2014）是此类模型中最著名的集合之一，它可以模拟建筑信封和供暖，通风和空调系统的动态行为（Chakrabarty，Maddalena，Qiao等）2021; Zhan，Wichern，Laughman等。2022）。基于Modelica的工具在分析建筑物的性能方面具有明显的好处，因为它们促进了系统控制器设计（Wetter，Ehrlich，Gautier等人。2022）和现实的闭环控制性能（Stoffel，Maier，Kümpel等）2023）。尽管这种基于物理的模型模型可以有效地模拟建筑包膜的能量和传质过程，以及HVAC系统的热流体物理学，但还有其他一些过程会影响HVAC Sys-TEM会影响HVAC Sys-TEM的加热和冷却负载，而这些过程并非由人类而受到人为动作。建筑物乘员会产生并吸收潜在的，明智的和辐射的热量，其Ac-
人工智能 (AI) 的使用与工商管理专业学生学业成绩之间的关系 Jaysone Christopher M. Bancor
摘要 - 人工智能以其数据解释、学习和任务完成能力而闻名，由于效率和质量的提高，在各个行业和学院中都广受欢迎。本研究旨在确定学生使用人工智能的程度，包括功能、可用性、复杂性、评估分数、课程掌握和评分指标。它还试图确定人工智能的使用与他们的学业成绩之间是否存在关系。该研究采用相关设计的定量方法。该研究的受访者是来自杜马格特市内格罗斯东方州立大学主校区 1 的 293 名工商管理专业学生。研究结果表明，学生在功能、可用性和复杂性方面对人工智能的使用较为普遍。然而，学生的学业成绩高于平均水平，在评估、课程掌握和优异成绩方面得分较高。没有发现人工智能的使用与学业成绩之间有显著的关系。总之，人工智能工具提供个性化的学习体验、即时反馈和协作活动，但需要进一步发展和改进，包括培训、可访问性、研究、监控和最佳实践共享
肌肉力量和大小与单方面渐进抗性训练Donald D. Deiwert 1，Sisi MA 2，Christopher Carey 1，Davin
肌肉力量和大小与单方面渐进式抵抗训练唐纳德·D·D·D·迪沃特（D. D. D. D. D. D. Deiwert 1，Sisi MA 2，Christopher Carey 1，Davin Greenwell 1，Heather Gordish-Dressman 3，Paul D. Thompson 4，Thomas Price 5，Thomas Price 5，Theodore J.Theodore J. Angelopoulos 6，Angelopoulos 6，Priscilla M.Clarkarkson * Paul S. Visich 10，Robert F. Zoeller 11，Eric P. Hoffman 12和Monica J. Hubal 1 1 Indiana University，印第安纳大学印第安纳波利斯的运动机能学系； 2明尼阿波利斯明尼苏达州明尼苏达大学的健康信息学研究所； 3华盛顿特区乔治华盛顿大学基因组学和精密医学系； 4 Hartford CT康涅狄格州哈特福德医院心脏病学系； 5卫生科学学院，布里奇波特大学，布里奇波特康涅狄格大学； 6伯灵顿VT佛蒙特大学康复与运动科学系； 7卫生部，人类绩效和娱乐系，韦科德克萨斯州贝勒大学； 8爱尔兰都柏林怀特霍尔市都柏林市大学临床演习生理学系； 9康涅狄格大学Storrs CT的运动机能学系； 10新英格兰大学的运动与运动表演系，Biddeford ME； 11佛罗里达州大西洋大学运动科学与健康促进系，Bocca Raton FL；纽约宾厄姆顿大学制药科学系12； *通过培训对应作者，肌肉的大小/力量变化：Monica J Hubal，博士，FACSM副教授 - 运动学印第安纳大学印第安纳波利斯901 West New York ST； PE266印第安纳波利斯，46202电子邮件：mhubal@iu.edu电话：317-278-2343
利用全基因组测序研究基因组调控和功能元素 Christopher E. Mason 博士使用 Illumina 基因组网络 (IG
© 2013-2014 Illumina, Inc. 保留所有权利。Illumina、IlluminaDx、BaseSpace、BeadArray、BeadXpress、cBot、CSPro、DASL、DesignStudio、Eco、GAIIx、Genetic Energy、Genome Analyzer、GenomeStudio、GoldenGate、HiScan、HiSeq、Infinium、iSelect、MiSeq、Nextera、NuPCR、SeqMonitor、Solexa、TruSeq、TruSight、VeraCode、南瓜橙色和 Genetic Energy 流动碱基设计是 Illumina, Inc. 的商标或注册商标。本文中提到的所有其他品牌和名称均为其各自所有者的财产。出版号 770-2012-059 截至 2014 年 11 月 19 日有效
塞斯纳 T-303 Crusader 垂直尾翼飞行疲劳裂纹扩展监测 Eric v. K. Hill 1 和 Christopher L. Rovik 2
1 Aura Vector Consulting，3041 Turnbull Bay Road，New Smyrna Beach，FL 32168 2 Toyota Technical Center，8777 Platt Road，Saline，MI 48176 摘要 本研究涉及对 Cessna T-303 Crusader 双引擎飞机垂直尾翼疲劳裂纹扩展的飞行中监测。在实验室中对带凹槽的 7075-T6 铝制飞机槽梁支撑结构进行了周期性测试。在这些疲劳测试期间采集了声发射 (AE) 数据，随后将其分为三种故障机制：疲劳开裂、塑性变形和摩擦噪声。然后使用这些数据来训练 Kohonen 自组织映射 (SOM) 神经网络。此时，在 T-303 飞机垂直尾翼的肋骨之间安装了类似的槽梁支撑结构作为冗余结构构件。随后从初始滑行和起飞到最终进近和着陆收集 AE 数据。然后使用实验室训练的 SOM 神经网络将飞行测试期间记录的 AE 数据分类为上述三种机制。由此确定塑性变形发生在所有飞行区域，但在滑行操作期间最为普遍，疲劳裂纹扩展活动主要发生在飞行操作期间 - 特别是在滚转和荷兰滚机动期间 - 而机械摩擦噪声主要发生在飞行期间，在滑行期间很少发生。SOM 对故障机制分类的成功表明，用于老化飞机的原型飞行结构健康监测系统在捕获疲劳裂纹扩展数据方面非常成功。可以设想，在老化飞机中应用此类结构健康监测系统可以警告即将发生的故障，并在需要时而不是按照保守计算的间隔更换零件。因此，继续进行这项研究最终将有助于最大限度地降低维护成本并延长老化飞机的使用寿命。关键词：老化飞机，飞行中疲劳裂纹监测，Kohonen自组织映射，神经网络，结构健康监测 简介 飞机疲劳开裂 如今，飞机的使用寿命通常比汽车更长。这是由于许多因素造成的，包括飞机的成本、政府法规以及故障的严重后果。由于飞机的使用寿命预期如此之长，因此引发了许多问题。问题的主要根源可能是疲劳裂纹的存在和增长，这也是本研究的主题。修复疲劳裂纹造成的损坏的能力一直不是问题，但疲劳裂纹增长的检测和监测已被证明是一个真正的挑战。疲劳开裂是由于低于正常延展性金属的屈服强度的循环载荷导致的脆性断裂。裂纹尖端的高度集中应力导致在裂纹前方形成心形塑性变形区。该塑性区应变随着循环载荷而硬化，当金属的延展性耗尽时会断裂
Julianne Beirute-Herrera，BeatrizLópez-Amo Calvo，Frank Edenhofer和Christopher Esk*人类体外脑模型中遗传筛查的希望
摘要：体外培养模型的进步允许对人类神经生物学的前所未有的见解。同时，遗传筛查已成熟成坚固且可获得的实验策略，允许同时研究许多基因。两种技术的组合是神经科学家的新兴工具，为识别因果细胞和组织特异性发育和疾病机制打开了大门。然而，随着综合实验遗传筛查的设置，在数据解释和经验的eCreaseThatrequirea中对个人方法的好处和挑战深度理解。在这篇综述中，我们总结了遗传筛选体外大脑模型的文献，比较实验强度和劣势，并指向这些有前途的方法的未来方向。