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“机器学习：算法和现实世界应用程序”
a。 K-均值聚类b。分层聚类c。主成分分析（PCA）d。自动编码器3。强化学习算法增强学习（RL）的重点是通过与环境互动来做出决策的培训模型。该模型通过根据其采取的行动获得奖励或处罚来学习。a。 Q学习b。深Q-Networks（DQN）4。深度学习算法深度学习涉及具有许多层次（也称为深神经网络）的神经网络，它用于解决涉及非结构化数据（例如图像，音频和文本）的问题。a。卷积神经网络（CNN）b。复发性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）网络c。生成对抗网络（GAN）d。变压器网络（BERT，GPT）5。机器学习的现实世界应用这里是ML产生重大影响的某些领域：
人工智能在提高终身学习可及性方面的作用
21 世纪全人类面临的最大挑战可能是人人平等接受教育。所有学习者都必须有学习的机会，作为终身学习计划的一部分，该计划旨在帮助成年人继续深造并获得新技能。这些人包括残疾人、生活在偏远地区的人以及经常面临教育挑战的贫困社区。因此，随着技术变革的每一步，这些举措必须不断发展，并找到使教育更具包容性和让每个人都能接受的方法。在这个充满活力的世界里，持续学习对于职业发展、社会责任和个人发展至关重要。随着新能力的不断要求和不同职业对持续教育的需求日益增加，确保人人享有平等的教育机会非常重要。本文重点介绍了人工智能如何通过使教育个性化、更具包容性和灵活性来为终身学习带来开放性。人工智能技术促进了终身学习的目标。目标各不相同，从自我管理学习到提高技能、环境意识和社会流动性。有多种类型的人工智能工具，例如自然语言处理、语音识别、自适应学习系统和虚拟助手，可支持终身学习计划，满足多种学习者的需求。
使用AI和机器学习的电影推荐系统
推荐系统在这个数字世界中起着重要作用，尤其是在娱乐界，其中成千上万的内容淹没了用户的选择。电影推荐系统源自用户在选择最相关的电影时的偏好，评分和行为。基于人工智能和机器学习算法的电影推荐系统的纸张开发。具体来说，本报告基于通常用于创建个人建议的两种类型的方法：协作过滤（CF）和基于内容的过滤（CBF）。在Movielens数据集中对这两种算法进行了实验，表明它们能够为观众提供正确和多样化的电影推荐。作为这项研究的副产品，我们提出了一种混合方法，该方法结合了两种方法，以克服每个方法的缺陷。因此，它意味着它在混合模型建议方面的性能要比有关建议的准确性和用户满意度的单个方法更好。
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。
使用深度学习检测阿尔茨海默病
阿尔茨海默病是老年人痴呆症的病因，影响着全球数百万人。阿尔茨海默病无法治愈，进展缓慢或迅速，可能导致丧失独立性和死亡。阿尔茨海默病的诊断依据是记忆丧失、认知障碍、病史以及身体和神经系统测试。这些方法是主观的，可能无法检测出早期疾病。因此，阿尔茨海默病的检测和诊断必须客观准确。医学成像和机器学习的最新进展使得使用脑电图和磁共振成像数据诊断阿尔茨海默病成为可能。磁共振成像产生高分辨率的大脑图像，而脑电图则以非侵入性方式测量大脑电活动。机器学习算法可以在大型脑电图和磁共振成像数据集中检测阿尔茨海默病的指标。这些算法可以将新的脑电图和磁共振成像数据识别为健康数据。本文旨在研究使用机器学习技术检测阿尔茨海默病时脑电图和磁共振成像数据的用途。我们
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代顿大学的Osher终身学习研究所的目的是根据同伴学习概念为成年人提供50年或更高的各种研讨会，并旨在在非正式和非竞争环境中智力刺激。我们是一个充满活力的社区，我们是成年人，对艺术，时事，健康与健身，历史，文学，音乐，宗教和科学有广泛兴趣。课程委员会与特殊课程执行董事和继续教育的执行董事合作，根据会员要求，主持人，品种和平衡的专业知识选择我们的课程。主持人包括代顿大学（UD）教授和社区专业人士，他们主持了点对点的非正式讲座和讨论研讨会，通常每周一次一次开会两个小时，持续三到八周。我们的研讨会是非学分的，既没有考试，也没有成绩，也没有教育要求。参与至关重要，从跟上分配的阅读和为研讨会讨论做出贡献到分享自己的研究结果。我们的大多数研讨会在南帕特森1700号的丹尼尔·J·柯兰广场的代顿河校园举行；其他人则在UD主校园里，有几个位于现场地点，例如Boonshoft Discovery博物馆。
课程目的 学习目标...
获得与内分泌系统问题相关的患者接触的知识、技能和态度，采集病史、进行体格检查、安排和解释适当的检查；初步诊断/诊断内分泌系统常见疾病，在初级阶段进行治疗，实施预防措施、监测并在必要时转诊；识别与内分泌系统相关的紧急情况，进行首次干预并进行适当转诊。
专业学生学习支持官员（...
• 为学生提供个人学习支持和关怀 • 促进学生发展适当的社交行为和技能 • 协助教师实施、监控和监督学生在室内和室外的学习体验，并鼓励学生建设性地工作并参与分配的任务 • 为教师要求的日常活动准备学习环境、教学材料和户外设备 • 为学生和教师提供建设性、积极和关怀的支持 • 定期监督学生在课间休息和午餐时吃饭 • 如有需要，协助学生在校园内走动并在课堂之间过渡 • 表现出愿意进一步接受增强和替代沟通策略或与学生个人需求相关的培训 • 根据需要与家长互动并提供日常沟通记录
使用机器学习算法的差异建模和物理模型
为了在高维空间中实现项目的目标，这项工作将利用域分解技术，特别是Pinn-PGD [2]，以识别缺失的偏微分方程（PDE）项。此方法可以增加物理模型，从而通过求解修改后的PDE进行后续验证。该方法在源自非线性模型的数据上显示，而假定已知的物理模型是线性的。结果展示了提出的技术如何用非线性术语对线性模型进行补充，以发现原始的非线性公式。所提出的方法可用于表征船只与物理测量的结构建模的偏差，并增强原始材料建模公式。