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机器学习在自动代码检查中的作用 - 系统文献评论
摘要：建筑设计必须遵守众多代码，法律和法规。实际上，尽管有可用的自动代码检查工具（ACC）和该领域的广泛研究，但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））以增强ACC能力的潜力。因此，这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步，识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法，我们确定了域内的三个关键研究领域：处理监管文本，处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域，以提高其有效性。尽管取得了显着进步，但由于法规的复杂性，法律文本的歧义和培训数据的稀缺性，挑战仍然存在，所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外，虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性，但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力，这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势，以有效解决这些挑战。
预测使用外骨骼进行建筑工作的心理工作量：一种深度学习方法
摘要：外骨骼正在引起人们的注意，作为解决建筑行业背部受伤的潜在解决方案。但是，在施工中使用主动支持外骨骼会引发意想不到的后果，这可能会增加工人的心理工作量。长期增加心理工作可以影响工人的福祉和生产力。预测外骨骼使用期间的心理工作量可以为减轻触发因素提供依据。这项研究研究了两个机器学习框架，用于使用主动的背支持外骨骼进行施工工作来预测精神工作量。实验实验，其中脑电图（EEG）的数据是从戴着主动背支架外骨骼的参与者那里收集的，以执行地板任务。EEG数据接受了预处理，包括频带滤波，缺口过滤和独立的组件分析，以删除工件并确保数据质量。基于回归的长期记忆（LSTM）网络和卷积神经网络和LSTM的混合模型进行了培训，以预测处理后的脑电图数据的未来时间步骤。使用均方根误差和R平方评估网络的性能。平均均方根误差为0.162，R平方为0.939，表明LSTM网络在所有EEG通道上具有更好的预测能力。实际心理工作量和预测的心理工作量之间的比较结果还表明，实际心理工作负载中约有75％的差异是在预测的心理工作中捕获的。这项研究增强了对在建筑工作中使用外骨骼的意外后果的理解。结果强调了各种卷积神经网络方法在识别关键EEG数据特征的有效性，并为未来应用中的算法选择提供了指南。此外，该研究还确定了在使用外骨骼期间评估心理工作量的最合适的大脑通道，从而有助于EEG设备的开发，以优化成本效益，解释力和最少的通道。这项研究为利益相关者提供了宝贵的见解，以便在使用外骨骼并发现缓解机会的同时了解心理工作的影响。
机器学习方法是在火星上识别和分类的Rampart陨石坑。 J.M. Williams 1（Jwilliams4@unm.edu），A.C。Buie 1，D.P。梅森1，
简介：冲击壁是火星和许多其他行星体的无处不在地质过程，对于整个太阳系中岩石和冰冷体的表面相对年龄至关重要；在过去的数十亿年中，包括古代和现代火星都发生了这样的火山口事件[1]。这些陨石坑可以根据其形态和形成过程进行分类，包括作为斜坡型特征。在火星上对这些火山口形态的分类历史上已经证明了困难和耗时，这主要是由于1）缺乏质量，高分辨率图像和2）图像的巨大图像。我们的新方法试图通过使用基于机器学习的方法（ML）方法在MARS（32°N至32°S）中的较低纬度（32°N至32°S）内的准确分类的Rampart火山口数据库来纠正此问题。
使用机器学习对陨石反射光谱进行分类。 S. Saha 1，T。H。Burbine 2,3和M. D. Dyar 2,3，1计算机科学系
模型结构：我们的方法利用火箭（随机卷积内核变换）算法[4]从陨石光谱中提取数值特征。虽然火箭在时间序列分类中的有效性被广泛认可，但其能力与本研究中光谱分类的挑战非常吻合。反射光谱虽然不是传统的时间序列，但在与时间序列数据具有相似性的波长跨波长中显示顺序模式。火箭的计算效率和对噪声的鲁棒性使其成为此任务的理想选择，在这种任务中，捕获微妙的光谱模式至关重要。它将大量随机初始化的卷积内核应用于光谱，每个卷积内核都有随机参数，例如长度，扩张，偏置和填充物。这种随机化使火箭列出了数据的局部和全局特征，这对于区分光谱模式至关重要。
为未来的医疗保健专业人员设计跨专业的在线学习经验
设计案例详细介绍了设计团队的协作工作（三位教职员工，一名教学设计师和一名教育资源专家），以为未来的医疗保健专业人员创建基于模拟的跨专业教育（IPE）经验。在导致全国/世界校园关闭的Covid-19大流行之前，这种基于模拟的学习经验总是以面对面的形式提供。因此，这种情况强调了在有限的时间内设计这种在线学习体验的挑战和机遇。此外，此案记录了理论或基于证据的实践在设计这种学习经验方面起着重要作用，以及设计团队在关键设计决策和动作方面的叙述。它还包括一个设计叙述，重点介绍了设计过程的描述，例如设计过程结果的关键设计判断，决策和具体示例。最后，设计案例突出了独特的设计功能：通过可访问性和可用性，真实性，专业间协作和反思的指令可伸缩性。该设计的指导是印第安纳州的教学（团队教育推进健康）核心课程的指导，该课程预先跨越专业的实践能力和团队合作，以准备未来的医疗保健专业人员。
用机器学习模型从眼睛，手掌和指甲检测到贫血
4 Vice Dean，CS和IT Ahram Canadian University A BSTRACT的文献评论提供了对使用高级机器学习（ML）模型检测贫血的非侵入性方法的全面检查，重点是分析手，手掌和指甲的图像。贫血是一个普遍的全球健康问题，特别会影响儿童和孕妇等脆弱的群体。传统的诊断方法虽然准确，但通常是侵入性的，并且在资源有限的设置中易于访问，从而需要替代方法。通过综合当前的研究，本综述探讨了各种ML技术，包括卷积神经网络（CNN）和集合学习方法，评估其基于图像分析诊断贫血的准确性和可靠性。这项研究的一个独特方面是使用智能手机技术捕获图像，从而使诊断过程更容易访问，用户友好且具有成本效益。这些发现强调了非侵入性ML检测贫血的方法，尤其是在服务不足的人群中，但也揭示了当前研究中的显着差距。其中包括需要更大，更多样化的数据集和改进的算法，这些算法可以增强诊断精度并适应现实世界中的条件。虽然现有模型从传统的机器学习到更高级的神经网络，但已显示出可观的改进，但对于有效的实时测试和应用，进一步开发是必要的。1。诱导性贫血不是疾病。相反，这是疾病状态的症状。通过利用图像处理和ML的进步，本综述突出了这些技术提供及时的医疗干预措施的潜力，从而改善了受贫血影响全世界的数百万的健康状况。k eywords贫血，非侵入性方法，机器学习，图像分析，卷积神经网络，智能手机技术，预测分析，医疗保健可及性，功能提取，深度学习。这是一个全球公共卫生问题，发生在个人，尤其是五岁以下的儿童和发展中国家的孕妇。世界上近一半的人口经历贫血以及大量的演讲；母亲是贫血的受害者之一。在弱势群体中，贫血在其实验阶段的鉴定可以防止贫血恶化到更严重的疾病。为了解决贫血，可以使用有效且生产力的方法，该方法允许进行独立和快速的贫血测试确实是一个有价值的工具。筛查和预测贫血的基本方法确实很重要，因为贫血与贫困的身心健康状况有关。已证实，育龄妇女的贫血是
“ chatgpt对...
将Chatgpt的整合到教育系统中，引入了变革性的变化，既带来了重大的好处又带来了显着的挑战。这些摘要探讨了Chatgpt的影响，重点是教学和学习，从而在私人高等教育机构接受高等教育的学生之间提供教育不平等。ChatGpt旨在通过提供个性化的学习经验来大大丰富教育实践。其提供实时，自适应反馈的能力使学生可以按照自己的节奏与内容互动，以满足各种学习风格和需求。此外，ChatGPT有助于获取信息和教育资源。它是一名按需导师，帮助学生进行家庭作业，澄清复杂的概念，并在各种科目中提供实践问题。通过在教学和学习中提供高质量的支持，这种教育中的可及性提高。但是，将Chatgpt的整合到教育中也带来了挑战。数据隐私问题，存在偏见的风险以及对准确内容验证的需求。此外，对人工技术的依赖（AI）为学习提供了有关人类互动，沟通的潜在减少以及对发展批判性思维和解决问题技能的影响的问题。这项研究的结果表明，Chatgpt对教育教学和学习成果产生重大负面影响。但是，一项比较这项研究还至关重要地解决了在私立高等教育水平的学生中使用CHATGPT在协作，沟通，批判性思维和解决问题的技能中的挑战和影响。
用于移动学习的实时人工智能增强现实：推动教育技术进步
3.1 移动设备层 AI-AR 教育系统建立在利用先进硬件功能的现代移动设备之上。根据对教育领域移动增强现实的深入调查，当前一代设备必须有效管理各种感官输入，同时保持学习应用的最高性能。研究表明，对设备功能（例如处理速度、内存管理和电池使用模式）进行全面评估对于成功的移动 AR 应用是必不可少的。通过证明精心设计的增强现实应用程序可以维持长达三个小时的稳定性能，同时每小时消耗的电池容量不到 15%，该研究强调了优化移动资源以延长教育使用时间的重要性 [5]。
人工智能和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）纳入精确农业的整合正在改变农业实践，提供创新的解决方案，以优化生产力，资源使用和可持续性。精确农业利用传感器，无人机，GP和卫星图像等先进技术来收集有关土壤，农作物，天气和环境因素的实时数据。AI和ML是处理和分析这些大量数据的关键推动力，使农民能够以高准确的准确性做出数据驱动的决策，预测作物产量，管理灌溉并检测虫害爆发。这些技术自动化农业任务，优化输入使用（例如水，肥料，农药），并最大程度地减少废物，从而提高了运营效率并降低了环境影响。尽管有很有希望的收益，但诸如高初始成本，数据质量和技术专业知识的需求之类的挑战仍然是广泛采用的障碍。尽管如此，AI和ML的持续进步在农业的未来中具有巨大的潜力，使其更具可持续性，有利可图和对气候变化有弹性。本文探讨了AI和ML在精确耕作中的作用，其应用，收益，挑战和未来趋势塑造了农业景观。现代农场由数据以及许多小工具和技术（例如传感器，GPS卫星，无人机和机器人）运行。实例，AI技术协助农民优化计划，以生产更多的技术及其应用，例如自然界中的资源映射以及对环境变化的影响评估。
www.globaljournalseries.com.ng; GlobalJournalSeries@gmail.com合作学习策略对高级中学S
摘要这项研究旨在确定合作学习策略对埃博尼州Onueke教育区高中中学的化学成就和保留的影响。为了解决这一目标，提出了三个研究问题和假设。采用了准实验，非等效的对照组设计，涉及两组学生。采用了一种多阶段抽样技术来从六个男女同校政府拥有的高中的228名SSII化学学生中选择代表性样本。最初，对68所学校的SSII学生的目标人群进行了分层。随后，六所公立中学是从这些阶层中随机绘制的。最后，这六所学校的3所学校被随机绘制并用作实验组，而其余的3所学校则被用作对照组。这种合并的抽样方法确保了代表性和受控实验。实验组暴露于合作学习策略，而对照组接受了传统的基于讲座的教学。的发现表明，与传统的演讲方法相比，合作学习显着增强了学生的化学成就和保留率。可靠性系数为0.97的化学成就和保留测试用于测量学生在治疗前后（治疗前/治疗后）的成就和保留率。使用平均值，标准偏差和协方差分析（ANCOVA）分析数据。结果表明，与讲座教学方法相比，合作学习策略在增强学生的成就和保留方面更为有效。这可能归因于学生在CLS中的共同责任，同伴支持，社交和沟通技巧而与LTM中的积极参与，从而导致动机的提高，批判性思维能力的发展，即时反馈和多样化的学习风格。还可以观察到，在合作学习策略小组中，男学生的平均成就和保留得分要高于女学生。这些发现对教育实践具有重要意义，将合作学习作为改善化学教学的有效策略。关键字：学生的成就，学生保留，成就测试，保留测试，协方差分析（ANCOVA）