XiaoMi-AI文件搜索系统
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人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类
（2020-24批次）：机器学习 - 单元1材料
回归是预测连续价值的过程。我们可以使用回归方法来预测使用其他一些变量的连续值，例如CAR模型的CO2发射。例如，让我们假设我们可以访问包含与来自不同汽车的CO2排放相关的数据的数据集。数据集包含诸如汽车发动机尺寸，气缸数，燃油消耗量和来自各种汽车型号的CO2排放之类的属性。现在，我们有兴趣估计其生产后新车模型的近似CO2发射。使用机器学习回归模型这是可能的。在回归中，有两种类型的变量：一个因变量和一个或多个自变量。因变量是我们研究和尝试预测的“状态”，“目标”或“最终目标”，而自变量（也称为解释变量）是这些“状态”的“原因”。自变量通常通过x显示，并且因变量用y表示。回归模型将y或因变量与x的函数相关联，即自变量。回归的关键点是因变量值应该是连续的，而不是离散值。但是，可以在分类或连续测量量表上测量自变量或变量。回归的类型：基本上，回归模型有两种类型：简单回归和多重回归。简单回归是当使用一个自变量来估计因变量时。它可以在非线性上是线性的。例如，使用“汽车的发动机尺寸”预测CO2排放。回归的线性基于自变量和因变量之间关系的性质。存在多个自变量时，该过程称为多个线性回归。例如，使用变量“汽车的发动机尺寸”和“汽车中存在的气缸数”来预测CO2排放。再次取决于因变量和自变量之间的关系，多个线性回归可以是线性或非线性回归。
学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
机器学习的趋势分析
机器学习的快速增长已大大改变了各种行业，包括健康，金融和自治系统。了解这个动态领域的趋势对于指导研究，分配资源和预期未来的发展至关重要。本研究通过研究科学文章的标题和摘要来解决2014年至2024年机器学习研究中进行全面趋势分析的必要性。通过提取描述性限定词，我们将文章分类为特定的主题，并随着时间的推移分析了它们的演变。我们的方法包括对预选赛的详细研究，对这些资格符与关联规则的共同存在的研究，文章的主题分类以及每个主题的趋势预测。关键发现突出了“人工神经网络和深度学习”等主题的持续突出以及“生成模型”等新领域的出现。分析显示研究重点的重大转变，并确定了一致的趋势，为该领域的发展提供了宝贵的见解。这项研究证明了文本挖掘技术在跟踪和预测研究趋势中的有效性。
建立国家能源主导委员会
该文档计划于20125年2月20日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-02928上在线获取，并在https://govinfo.gov
呼吁在项目赠款中授予研究奖学金和R＆D
参考。 1298.6 – 1 BI ED ou CNCG HARIA 1 Research Fellowship(s) (BI) is (are) open at the FCiências.ID – Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências , for the Project “HARIA - Human-robot sensorimotor augmentation - wearable sensorimotor interfacesand supernumerary robotic limbs for Horizon-CL4-2021-Digital- Emerging-01_101070292，在Horizon Europe范围内由欧盟资助 - 研究与创新的社区框架计划，在以下条件下：1。>参考。1298.6 – 1 BI ED ou CNCG HARIA 1 Research Fellowship(s) (BI) is (are) open at the FCiências.ID – Associação para a Investigação e Desenvolvimento de Ciências , for the Project “HARIA - Human-robot sensorimotor augmentation - wearable sensorimotor interfacesand supernumerary robotic limbs for Horizon-CL4-2021-Digital- Emerging-01_101070292，在Horizon Europe范围内由欧盟资助 - 研究与创新的社区框架计划，在以下条件下：1。科学领域：计算机视觉；深度学习；机器人2。入学要求：计算机科学和工程，人工智能或相关领域的硕士学位。3。其他可选技巧和资格：关于机器人技术，计算机视觉或深度学习的研究经验。4。合同要求：介绍学历和/或文凭。在高等教育机构与一个或多个研究单位之间建立的信息学或合作开发的信息学或非学位课程的。 5。 工作计划：开发和评估一个系统，用于检测和纠正涉及人与机器人系统相互作用的任务期间的错误行为。 6。 立法框架：研究奖学金持有人法规，根据8月18日的40/2004法律，其当前版本和研究学生资格和奖学金的FCT法规，其当前版本（reg。） 7。 8。 9。。5。工作计划：开发和评估一个系统，用于检测和纠正涉及人与机器人系统相互作用的任务期间的错误行为。6。立法框架：研究奖学金持有人法规，根据8月18日的40/2004法律，其当前版本和研究学生资格和奖学金的FCT法规，其当前版本（reg。7。8。9。950/2019于12月16日在博士发表：https：//dre.pt/application/file/a/127230968，或在fct网站上：https：//wwwwwwwwww.fct.pt.pt.pt/apoios/apoios/bols/bols/bols/bols/bolsas/regalento.phtml.ptml.ptml.ppth-s.p. （可在Regulamento de bolsas deInvestionaçãoCientíficficaDafciências.ID上获得）。工作地点：这项工作将在努诺·加西亚（Nuno Garcia）教授的科学监督下在里斯本大学科学学院Lasige开发。奖学金持续时间：该职位最初开放6个月，并于2025年4月开始。根据科学与技术基金会，I.P和FCIências.ID奖学金监管的研究奖学金的规定，奖学金合同可能会续签直到项目结束。每月津贴：根据FCIências.ID奖学金法规的表格，奖学金为1309,64欧元。奖学金持有人将拥有个人事故保险，并可以通过遵守自愿社会保险计划来确保社会保障权，如果没有其他任何社会保护计划，则根据CódigoDosdos do do do sistema do sistema do sistema providencial desegurança社交。奖学金将通过银行转移每月支付。10。评估和选择过程：候选人将通过评估申请人的简历（70％），动机信（20％），研究经验（10％）来评估候选人。对申请的申请人的最终分类少于70分的评分不符合授予奖学金的资格。
使用机器学习方法在高能量物理学中的数据分析
这个科学启动项目涉及使用机器学习（ML）方法对蒙特卡洛（MC）数据集进行分析。该数据集由实验性Hadronic Physics Group（Hadrex）与Alice实验直接合作，该实验与大型强子对撞机（LHC）直接合作。该研究专门针对多震颤的重子（例如ξ⁻，ξ⁺等）以及随后的衰减，这是一个称为“级联衰变”的过程。主要目的是使用生成机器学习模型通过其次要衰减来重建这些粒子。通过综合与实验观察相吻合的现实数据，该项目旨在优化常规的高能物理学分析并增强数据分析算法，以搜索稀有可观察物。为了应对这一挑战，采用了条件表格生成对抗网络（CTGAN）模型。结果表明，CTGAN在复制可变分布的同时有效地保留了原始数据的物理和内在相关性，从而增强了其改善高能物理学数据驱动研究的潜力。