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用于自闭症检测的探索性 ABIDE 数据集分析
1 自闭症谱系障碍 1 1.1 定义. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 8 1.7.2 功能性磁共振成像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Eurosystem在NTWCEBM解决方案上的探索工作
欧洲系统已经成立了一个专门的联系小组，以支持和促进与金融市场利益相关者进行积极的对话 - 在此处阅读有关批发和解联系小组（NTW-CG）新技术的更多信息。
947探索者因子分析（EFA）数量...
解释性因素分析（EFA）是一种在定量研究中经常使用的多元统计方法，并已开始在社会科学，健康科学和经济学等许多领域中使用。与EFA一起，研究人员专注于解释结构的较少项目，而不是考虑太多可能不重要的项目，并通过将这些项目置于有意义的类别（因素）中来进行研究。但是，在超过60年的时间里，许多研究人员就何时以及如何使用EFA提出了不同的建议。这些建议的差异使使用EFA的使用混淆。讨论的主要主题是样本量，项目数量，项目提取方法，因子保留标准，旋转方法以及应用程序的一般适用性。文献中这些讨论和观点的丰富性使研究人员难以确定在EFA中遵循哪些程序。因此，研究人员收集有关一般程序（样本号，旋转方法等）的不同信息将是有益的。在使用EFA时。本文旨在为读者提供实施EFA时要遵循的程序并共享有关EFA过程中方法论最新发展的实用信息的概述。认为，该研究将是研究人员在使用EFA中开发明确决策路径方面的重要指南，并且集体呈现最新信息的方面。
以数据为中心的绿色人工智能：一项探索性实证研究
摘要 — 随着大规模数据集的日益普及，以及经济实惠的存储和计算能力的普及，人工智能所消耗的能源正成为一个日益令人担忧的问题。为了解决这个问题，近年来，研究集中于展示如何通过调整模型训练策略来提高人工智能的能源效率。然而，对数据集的修改如何影响人工智能的能耗仍然是一个悬而未决的问题。为了填补这一空白，在这项探索性研究中，我们评估了是否可以利用以数据为中心的方法来提高人工智能的能源效率。为了实现我们的目标，我们进行了一项实证实验，通过考虑 6 种不同的人工智能算法、一个包含 5,574 个数据点的数据集和两个数据集修改（数据点数量和特征数量）来执行。我们的结果表明，通过专门对数据集进行修改，可以大幅降低能耗（高达 92.16%），而这通常以准确度几乎不会下降甚至不会下降为代价。作为额外的介绍性结果，我们展示了如何通过专门改变所使用的算法，实现高达两个数量级的节能。总之，这项探索性调查从经验上证明了应用以数据为中心的技术对提高人工智能能源效率的重要性。我们的研究结果呼吁制定以数据为中心的技术为重点的研究议程，以进一步实现绿色人工智能的民主化。索引术语 — 能源效率、人工智能、绿色人工智能、以数据为中心、实证实验
语言学习的探索性分析 - 普渡大学电子出版物
摘要 — 本探索性分析研究了 ChatGPT 在自主学习 (SDL) 中的整合。具体而言，本研究基于 Song 和 Hill 的在线环境中 SDL 概念模型，考察了 YouTube 内容创作者的语言学习经历以及 ChatGPT 在他们的 SDL 中的作用。对 19 位 YouTube 用户的访谈和相关视频内容的主题分析揭示了 ChatGPT 集成 SDL 的不同构造，表明在考虑生成式 AI 的情况下重新概念化和改进 SDL 框架。该框架强调了在两个不同层面上使用 ChatGPT 作为 SDL 工具的关键方面：1) 学习者的个人特征与他们正在进行的学习过程之间的互动关系和相互作用（本地），以及 2) 在快速发展的生成式 AI 领域中 SDL 的不断发展的性质，AI 的社会政治文化基础不断塑造 SDL 发生的学习环境（全球）。该研究强调了 ChatGPT 作为促进自主语言学习 (SDLL) 工具的潜力，并为学习技术的发展和人工智能促进的自主学习研究提供了启示。索引词 — 人工智能 (AI)、ChatGPT、语言学习、自主学习 (SDL)、YouTuber
解决刀具犯罪的有效方法：一项探索性研究
“刀具犯罪”在这里被简称为在公共场所使用和携带刀具的儿童和年轻人，近年来这种犯罪行为一直在增加。目前的证据表明，刀具犯罪是由贫困、边缘化、不良童年经历 (ACE)、创伤、恐惧和受害（包括剥削）等多种因素共同造成的。青少年犯罪小组 (YOT) 的职责之一是负责与有可能参与刀具犯罪或被判犯有刀具犯罪的儿童（10-17 岁）合作。青少年犯罪小组是跨学科团队，根据当地需求提供多机构意见。他们提供监督和干预计划，重点是停止犯罪，并支持儿童避免犯罪和再次犯罪，过上健康积极的生活。尽管青少年犯罪小组越来越多地跨地方政府边界共享或共同委托服务，但仍需要更好地了解有效的青少年犯罪活动，以便改进实践共享，并可能节省资金。
RFID 应用：入门和探索性研究 - arXiv
RFID 并非一项新技术，它已在军事、航空、图书馆、安全、医疗保健、体育、动物养殖场和其他领域应用了数十年。行业将 RFID 用于各种应用，例如个人/车辆访问控制、百货商店安全、设备跟踪、行李、快餐店、物流等。RFID 技术的增强带来了与资源优化、业务流程效率提高、客户服务增强、业务运营和医疗保健整体改善相关的优势。我们的研究是一个大项目的一部分；其目的是为医院患者移动过程的移动技术实施建立一个模型。然而，本文的重点是探索主要的 RFID 组件，即标签、天线和阅读器。对这三个 RFID 组件进行调查的结果将用于开发我们的研究模型。关键词：RFID 技术、RFID 发现、RFID 组件、RFID 应用、医疗保健中的 RFID。
STK 面向集成可视化的探索性研究...
可视化是能力工程中的关键组成部分之一，它不仅可以促进，而且可以显著增强对基于能力的解决方案的理解、沟通和探索。可视化可用于战略和战术层面，提供了一种解决能力及其底层系统（无论是数据还是平台中心、物理还是逻辑）的运营和管理的方法。因此，这种方法可以更轻松、更直接地表示问题空间，使利益相关者和决策者能够集中精力并提取对能力至关重要的元素。结果是一种更直接、更易理解、因此更强大的方法来探索如何通过应用能力工程来解决潜在的解决方案。
adegenet：遗传和基因组数据的探索性分析
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甜度感知的探索性研究：决策树
摘要：使用隐性反应来确定消费者对不同刺激的反应正成为一种流行的方法，但仍需要进行研究以了解用于收集数据的不同技术的输出。在目前的研究中，收集了不同刺激（气味、味道、风味样本）的脑电图 (EEG) 反应和自我报告的喜好和情绪，以更好地了解甜度感知。人工智能分析用于对隐性反应进行分类，识别决策树以通过激活的感觉系统（气味/味道/风味）和刺激的性质（“甜”与“非甜”气味；“甜味”、“甜味”和“非甜味”；以及“甜刺激”与“非甜刺激”）。在自我报告的对刺激的喜好和刺激引起的情绪之间存在显著差异，但未发现显性数据和隐性数据之间的明确关系。本研究总结了与 EEG 相关研究以及 EEG 数据分析的有趣数据，尽管关于如何正确利用隐性测量技术及其数据仍有许多未知之处。