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推荐引用 推荐引用 Kelley, Jasmine N.，“人工智能、机器学习和自动化对运营管理的影响：对医疗保健、制造和零售行业的分析”（2020 年）。荣誉论文。730。https://aquila.usm.edu/honors_theses/730
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1个学期 - i高级机器学习和...
模块-5应用程序：大规模深度学习，计算机视觉，语音识别，自然语言处理，其他应用程序。RBT级别：L3，L4评估细节（CIE和SEE）连续内部评估（CIE）的权重为50％，对于学期结束考试（请参阅）为50％。CIE的最小传递标记是最大标记的50％。SEE中的最小传递标记是SEE的最大值的40％。如果学生在CIE的总和（持续的内部评估）中获得不少于50％（100分中的50分），则认为学生满足了学术要求，并获得了分配给每个学科/课程的学分，并参见（学期结束考试）。连续内部评估：1。两个单位测试25分2。25分的两个分配或一个50分的技能开发活动中的两个分配，以达到两个测试的总和，两项分配 /技能开发活动的总和将缩减为50分，CIE方法 /问题文件旨在根据定义的结果来达到不同级别的BLOOM分类法的水平。学期考试：1。请参阅试卷将设置为100分，而评分的分数将比例减少到50。2。试卷将有十个完整的问题，上面有相等的分数。3。每个完整的问题都是20分。每个模块将有两个完整的问题（最多有四个子问题）。
发掘学习潜力
黑色素瘤 黑色素瘤是一种皮肤癌，可扩散到身体的其他器官。黑色素瘤是英国第五大常见癌症，每年约有 13,000 例新诊断黑色素瘤病例。超过四分之一的病例发生在 50 岁以下的人群中，与大多数其他类型的癌症相比，这是不寻常的。随着时间的推移，黑色素瘤在英国也变得越来越常见，被认为是由于增加暴露于太阳和日光浴床的紫外线 (UV) 所致。英国每年有超过 2,000 人死于黑色素瘤。在大多数情况下，黑色素瘤形状不规则，颜色不止一种。它们也可能比正常的痣大，有时会发痒或出血。当皮肤中的一些细胞开始异常发育时，就会发生黑色素瘤。人们认为，暴露于天然或人工光源的紫外线 (UV) 可能是部分原因。 诊断黑色素瘤 在大多数情况下，可疑的痣将被手术切除并进行研究以确定其是否是癌症。这被称为活检。患者还可能接受检查以检查黑色素瘤是否已扩散至身体其他部位。这被称为前哨淋巴结活检。治疗黑色素瘤黑色素瘤的主要治疗方法是手术，尽管治疗方法取决于具体情况。如果黑色素瘤在早期得到诊断和治疗，手术通常可以成功。如果黑色素瘤在晚期才被诊断出来，治疗主要是为了减缓癌症的扩散和减轻症状。这通常涉及药物，例如使用放线菌素 D 等药物进行化疗。
农业干旱和机器学习
摘要：农业干旱是影响人们，食物和牲畜的反复发生的灾难。因此，进行精确和最新的干旱监测至关重要，因为这有助于决策者对与干旱相关的损失有效反应。本综述系统地强调了农业干旱评估和预测中机器学习的进步。此外，通过确定最引用的文章，期刊和领先的国家，进行了文献计量分析，以协助该领域的后续研究和协作。利用BiblioMetrix R-Package和Vosviewer，在Prisma指导线之后，对WOS和Scopus进行了系统搜索。检索了一个出版物数据集，并应用了包含和排除标准，其中包括43篇文章进行最终分析。分析结果显示出出版物的年度显着增加，为34.59％。这表明机器学习最近在农业干旱评估中发挥了至关重要的作用。随机森林是研究人员最广泛使用的算法，因为它在处理非线性遥感数据方面的优势及其在选择最具影响力的变量方面的性能。但是，考虑到该模型在不同地理区域的性能有所不同的事实，需要在不同领域进行更多的研究以构建适当的评估模型。
实时数字双胞胎具有用于工业操纵器应用的加固学习：在NVIDIA ISAAC健身房的ABB Yumi机器人数字双胞胎设计和建筑RL应用程序
工业部门正在经历一个变革阶段，随着先进的机器人技术和人工智能（AI）技术的整合。本论文，探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整，从而提高了运营效率，并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的，无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟，分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训，从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景，而无需与现实培训相关的身体磨损和风险，并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境，强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用，并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率，从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间，成本和资源。此外，预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力，从而为机器人应用提供了更具灵活，高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义，为更适应性，高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步，它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献，为更先进的工业解决方案铺平道路。
表 1：已获批准的“远程学习”项目
工料测量学士 英国 2014 年 9 月 - 2017 年 8 月 莱斯特大学 新媒体、治理与民主文学硕士 英国 2014 年 9 月 - 2017 年 8 月 莱斯特大学 新媒体与社会文学硕士 英国 2014 年 9 月 - 2017 年 8 月 莱斯特大学 大众传播文学硕士 英国 2014 年 9 月 - 2017 年 8 月
将机器学习整合到Anambra State大学有效教学的好处和挑战
摘要该研究确定了将机器学习整合到阿南布拉州大学有效教学的好处和挑战。两个研究问题指导了这项研究，并以0.05的显着性水平检验了两个假设。该研究采用了描述性调查研究设计。目标人群由阿南布拉州两所公立大学的教育管理和政策/基金会部门的所有235名讲师组成。由三名专家验证的结构化问卷用于数据收集。该仪器的群集B1的可靠性系数为0.90，群集B2的可靠性系数为0.88，总可靠性值为0.89。平均值，标准偏差和t检验用于分析数据。研究发现表明，在阿南布拉州立大学的有效教学中整合机器学习具有很多好处，例如通过评估评估来减少讲师的行政工作量，创造自适应学习环境，从而适应基于实际时间评估学生理解的课程内容的难度，并促进Lectricative Contricative conserative consection conserative consection consection consection consection consection consection consection。的研究发现表明，将机器学习整合到大学中有效教学的挑战缺乏ICT基础设施来支持机器学习在大学中的有效，不稳定的电源以及硬件和软件的高成本来支持机器学习集成等。关键字：好处，挑战，机器学习，有效的教学，大学具有技术经验的讲师的意见与讲师的意见不同，而没有技术经验的讲师在Anambra州立大学的有效教学方面将机器学习的好处融为一体。基于这些发现，研究人员在其他层面上建议，与大学和私人利益相关者的管理人员合作，政府应通过对公立大学和周围ICT基础设施的发展和升级进行大量投资来表现出对大学机器学习整合的承诺。
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通过准确的测量和管理消费者价格指数（CPI）来确保价格稳定，从而促进了有利于可持续增长，投资和就业的稳定经济环境。作为关键的经济指标，CPI对通货膨胀，购买力和生活成本进行了全面评估，这是政策制定者，企业和消费者的重要工具。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。 认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。 准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。 机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。 但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。 这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。 模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。 结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。 这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。在马来西亚，CPI稳步增加，反映了稳定的通货膨胀率。认识到需要低和稳定的通货膨胀的需求，政府优先考虑这一目标，以增强经济繁荣和社会福祉。准确的CPI预测对于经济稳定和明智的财务决策至关重要。机器学习（ML）模型表现出了提高CPI预测准确性比传统方法的重要潜力。但是，在马来西亚专门针对CPI和通货膨胀率预测的研究仍然有限。这项研究评估了五种ML技术的性能：自回旋的集成运动平均值（ARIMA），几何布朗运动（GBM），门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM）和自适应的神经神经模糊的推理系统（ANFIS），以预测马来西亚CPI的CPI。模型是通过将其预测与2022年10月至2023年9月的实际CPI数据进行比较来评估的。结果表明，GRU模型表现最好，表现出最低的RMSE，MSE和MAPE得分，从而突出了通货膨胀的一致上升趋势。这项研究鼓励使用先进的ML模型或混合方法进一步探索马来西亚通货膨胀，以提高预测准确性。
终身学习计划2024-2025
要掌握AI对我们社会的影响，值得学习有关技术方面的知识：了解算法是如何工作的，与IT行话握住，了解“深度学习”，“神经网络”等的含义。这也是关于向法律顾问教授有关技术的。法律顾问和政策制定者需要对技术概念有一个工作的理解，以便为其客户，公司或公共当局提供更好的咨询。
使用机器学习的高级足球分析系统，
当今可用的高级实时对象检测算法。Yolov5在视频的每个帧中都可以检测各种对象，包括球员，裁判和足球本身。此检测步骤形成了系统的骨干，因为这些对象的准确识别对于跟踪和进一步分析至关重要。为了提高检测性能，该模型在特定于足球比赛的自定义数据集上进行了微调和培训，从而提高了其在动态环境中检测球员，球和其他相关对象的准确性。微调使模型可以学习足球场景的独特功能，例如统一的颜色，球运动和裁判定位，从而确保实时检测中更高的精度。2。通过深度学习模型跟踪：检测到对象后，下一步是跟踪其