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2024 PAN-CANADIAN关于数字学习的报告
●受访者期望在大专教育中使用技术的使用将继续增加（例如，混合学习，在线学习，各种方式中的技术使用更大）。●在教学和学习中使用的最常见技术类型是学习管理系统（LMS），以促进互动，在线投票和测验以及基于视频的技术。●很少使用诸如虚拟和增强现实之类的扩展现实（XR）技术。●调查受访者之间达成了强烈共识，即Genai将在几年内成为大专教育的正常组成部分。●受访者认为有必要将竞争优先级的优先级作为学生选择在线学习的主要原因，而对互动的渴望是学生选择亲自学习的主要原因。●根据受访者的说法，学术完整性是最紧迫的教学挑战，其次是教师的疲劳和倦怠。●对教师工作量和技术基础架构的影响是最紧迫的
Omnifold：机器学习辅助展开
cc0pi信号定义（中微子模式）：一种负电荷的muON，零亲和在最终状态下检测到的任何数量的哈德子，其中在FGD1（scintillator）中重建了顶点（scIntillator）fimial formial量
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
不使用电脑学习编码似乎是不可能的，但这非常有意义，特别是对于家里没有电脑的孩子来说
我们为孩子们创建了 7 项免费编码活动，您可以将其添加到您的家庭学校课程中，以教授编码的基本原理。它包括有趣、儿童友好的最爱，如编码单词搜索和编码填字游戏。您还可以使用我们的可打印工作表向孩子们教授算法、ASCII 代码和冒泡排序。为您的学生打下元认知、解决问题和抽象思维的基础。
可解释的脑时代预测的原型学习
缺乏深度学习模型的解释性限制了在临床实践中采用此类模型。基于原型的模型可以提供固有的可解释预测，但是这些预测主要是为分类任务而设计的，尽管医学想象中有许多重要的任务是连续的回归问题。因此，在这项工作中，我们介绍了专家：专门为回归任务设计的可解释原型模型。使用原型标签的加权平均值，我们提出的模型从分离到潜在空间中的一组学习原型的样本预测。潜在空间中的距离正规化为相对于标签差异，并且可以将每个原型视为训练集中的样本。图像级距离是从斑块级距离构建的，其中两个图像的贴片使用最佳传输在结构上匹配。因此，这提供了一个基于示例的解释，并在推理时间提供了补丁级的细节。我们演示了我们提出的两个成像数据集上的脑年龄预测模型：成人MR和胎儿超声。我们的方法实现了最先进的预测性能，同时洞悉模型的推理过程。
学习糖尿病时学习碳水化合物（碳水化合物）
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机器学习[R17A0534]讲义
单元I：机器学习介绍，学习模型，几何模型，概率模型，逻辑模型，分组和分级，设计学习系统，学习类型，学习，监督，无监督，增强，观点和问题，版本空间，PAC学习，PAC学习，VC尺寸。单元II：有监督和无监督的学习决策树：ID3，分类和回归树，回归：线性回归，多线性回归，逻辑回归，神经网络：简介，感知，多层感知，支持向量机：线性和非线性，线性和非线性，内核功能，K最近的邻居。聚类简介，K-均值聚类，K-Mode聚类。单元III：合奏和概率学习模型组合方案，投票，错误纠正输出代码，包装：随机林木，增强：Adaboost：堆叠，堆叠。高斯混合模型 - 期望 - 最大化（EM）算法，信息标准，最近的邻居方法 - 最近的邻居平滑，有效的距离计算：KD -Tree，距离测量。第四单元：加强学习和评估假设的介绍，学习任务，Q学习，非确定性奖励和行动，时间差异学习，与动态编程的关系，主动的加强学习，在增强学习中的概括。动机，抽样理论的基础：误差估计和估计二项式比例，二项式分布，估计器，偏见和差异单位V：遗传算法：动机，遗传算法：代表假设，遗传操作员，遗传操作员，适应性和选择，示例性的探索，遗传探索，遗传学探索，遗传学的探索，模型：效果，并行化遗传算法。
人工智能与数据科学工程系 (1.3.2 基于项目的学习)
在我的指导下成功完成了题为“联系人管理系统”的项目，部分满足了 2023-2024 学年 Savitribai Phule Pune 大学人工智能与数据科学系工程二年级的要求。