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课程课程空缺报告学期2，AY2024/2025
注意：1。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下：•“选择课程”第1轮是针对计划要求，受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。2。在处理选定课程（第3轮）并提交课程请求时，将合并课程课程的所有可用空缺。3。请注意，大多数法律选修课程的总配额（在所有学术职业中）为50。
HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
使用人工神经网络进行分布式拒绝服务攻击分类。
研究指南，Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP，有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高，数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避，包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上，下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高，基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习（ML）模型，基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是，使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词：DDoS攻击，异常检测，机器学习，入侵检测系统，准确性。
Wix 明日课堂官方调查结果报告_4 月 24 日
Wix Tomorrow Classroom 致力于包容性和多样化的设计原则。它强调基于项目的学习、包容性和现代课堂设计，并辅以教师仪表板和学生毕业后保留项目的选项等有价值的功能。该平台专注于网页设计中的数字叙事，这与其教育目标一致。课程引导学生完成网页设计思维过程，引入线框图等概念，以有效规划和实现数字叙事。通过使用设计日志并在设定的参数内工作，学生可以获得实践经验，这不仅可以提高他们的媒体素养，还可以磨练宝贵的职业技能。这种整体方法，加上其可访问性和用户友好的设计，使 Wix Tomorrow Classroom 成为教育工作者和学生的理想选择，他们正在寻找一种引人入胜且真实的方式来探索网页创作和数字叙事。
冬季2025心理学特殊主题课
通过艺术学院提供的这个研讨会课程旨在为学生提供有关发展心理病理学和概述的一般介绍，及其对我们对整个寿命不同环境中规范和非典型人类发展的理解的贡献。学生将熟悉发育心理病理学中的一系列核心问题，包括基本的理论和方法论概念，所选的实质性问题以及对应用发展研究的影响。通过对阅读和演讲的课程讨论，我们将探讨对发展心理病理学，精神病理发展过程中的各种近端和远端机制的不同观点，以及对心理病理学选择性研究主题的调查。学生将学习如何将发展镜头应用于自己的心理病理学实质性研究兴趣。
用于高光谱图像分类的量子启发光谱空间金字塔网络
高光谱图像 (HSI) 分类旨在为每个像素分配一个唯一标签，以识别不同土地覆盖的类别。现有的 HSI 深度学习模型通常采用传统学习范式。作为新兴机器，量子计算机在嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代受到限制。量子理论为设计深度学习模型提供了一种新的范式。受量子电路 (QC) 模型的启发，我们提出了一种受量子启发的光谱空间网络 (QSSN) 用于 HSI 特征提取。所提出的 QSSN 由相位预测模块 (PPM) 和受量子理论启发的类测量融合模块 (MFM) 组成，以动态融合光谱和空间信息。具体而言，QSSN 使用量子表示来表示 HSI 长方体，并使用 MFM 提取联合光谱空间特征。量子表示中使用了 HSI 长方体及其由 PPM 预测的相位。使用 QSSN 作为构建块，我们进一步提出了一种端到端的量子启发式光谱空间金字塔网络 (QSSPN)，用于 HSI 特征提取和分类。在这个金字塔框架中，QSSPN 通过级联 QSSN 块逐步学习特征表示，并使用 softmax 分类器进行分类。这是首次尝试将量子理论引入 HSI 处理模型设计。在三个 HSI 数据集上进行了大量实验，以验证所提出的 QSSPN 框架相对于最新方法的优越性。
class-3-tux-paint.pdf
计算机在现代世界中起着至关重要的作用，甚至当今最基本的工作都涉及技术。因此，计算机教育对于任何学生的发展都是必不可少的。计算方面的专业知识使孩子们能够批判性地思考，更具创造力和创新性，为协作工作和个人努力提供了空间。
教室专业人士 - 曼彻斯特
●与个人，小组或学生班级合作，以加强最初由教师，言语临床医生或图书馆员提出的材料或技能的学习。●指导由教师，图书馆员，言语临床医生或管理员监督的独立工作，充实工作或补救工作。●应主管和/或教师与个人学生的要求一起工作。●在适当的情况下协助图书馆/媒体中心的学生。●操作并照顾教室中使用的设备。●对学生和员工信息保持高度的道德行为和严格的机密性。●根据需要或分配参加内部服务培训计划。●执行这样的其他教学或文书任务，例如管理可能会不时在职位领域内分配。●责任可能包括厕所，除了体育管理培训之外，还可以帮助进食和举重。
引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。