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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
机器学习在生物学...
在生物科学中，机器学习（ML）已成为一项基本技术，它正在彻底改变研究方法并加快各种领域的发现。在本文中讨论了ML在生物科学中的各种用途的详细概述，包括药物开发，蛋白质科学，疫苗，生物系统和计算生物学。ML模型促进了副作用降低和疗效提高的创新药物候选物的快速发现，因此通过使用大规模的生物学数据来加快药物开发管道。mL技术正在改善蛋白质科学领域蛋白质相互作用，结构和功能的预测。ML技术极大地帮助了疫苗，表位预测和抗原选择的设计。ML模型基于个体免疫反应评估遗传和蛋白质组学数据，促进了对免疫原性和疫苗功效最佳的个性化免疫发电的产生。此外，通过复制细胞过程，建模复杂的生物网络和预测基因调节机制，ML技术正在彻底改变生物系统的研究。在计算生物学中，ML用于表型预测，基因表达分析和序列分析。ML模型促进了精确医学技术的发展，药物反应模式的表征以及通过组合多摩学数据来鉴定疾病生物标志物。充分探索ML在解决医疗保健，计算机科学家，生物学家和生物信息学家中的重大问题的潜力
Pimpri Chinchwad工程学院
董事长30年代，电子和电信发动机Ering PCET，PIMPRI CHINCHWAD工程学院编号26，Pradhikaran，Nigdi Pune-44
机器学习和计算机视觉...
●计算机视觉和机器学习应用在Heliophysics中的应用，包括：太阳能磁性太阳能活动（耀斑，CMES，颗粒）太阳能风太空空间天气和空间气候气候地机无线电循环无线电射击
关于在地球科学中使用监督机器学习使用的定量分析
地球科学中标记的培训数据的可用性反映在监督分析中使用的训练数据数量中。除了上述10年的分析外，我们还从2018 - 2019年的AGU论文中手动提取了其他相关信息，包括应用的ML算法，标记的培训数据的数量和数据类型（模型输出，卫星，原位，原位，重新分析等）。在我们调查的论文中，大多数ML算法是使用数百个标记样品培训的。但是，对于使用模型输出或大型，已建立的数据集的某些应用程序，培训数据的数量范围更大。缺乏训练数据在生物学科学和陆地水圈（水文）研究中尤其急切。
在渔船上安装太阳能制冷机
纳米材料具有独特的性质，例如高表面积、增强的反应性以及可调的物理和化学特性，并且在重金属检测方面显示出巨大的潜力。特定功能化的量子点可与特定分析物结合。特定的结合能力会引起电子特性的变化，从而引起传感器基质的化学电阻响应。从这个角度来看，开发了一种与汞离子结合的传感器基质。然后将该传感器基质印刷在条带上，以便能够测量条带暴露于分析物（甲基汞）时电阻率的变化。可以使用掌上设备测量电阻率的变化，该设备显示水样中的汞污染水平。在掺有甲基汞的真实水样以及鱼血样本中测试了污染水平。
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。