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使用 Libtorch 在 MOOSE 中实现科学机器学习
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斯塔福德郡摩尔兰区议会
2.1该地点位于距离蒂恩村（Tean Village）的西南约1.25公里处的开放式乡村，位于A50双车道（树干路）的西南部，并在斯托克（Stoke）到德比铁路线和河流的河口。网站的任何部分都在绿带内。该地点的总面积为93公顷，跨越了西部的斯塔福德郡Moorlands区，东部和东部的东部斯塔福德郡自治市，边界在北/南轴的中间大致通过该地点的中间。该网站的约40％在员工沼泽地内。该地点也位于西北部的Blythe房屋（带有传统农舍的住宅物业）和Leigh Lane，这是东南部的乡村巷，该乡村车道将上利的小村庄（在东部员工内部）连接到该地点东南部的短途距离，以使其位于遗址的东南部，以使其位于北部的山谷村（Moorlands offects Moorlands内）。土地从下蒂恩利斯农场向下倾斜，沿着河流和铁路线沿着山谷底部延伸至西南部的铁路线，然后朝西南延伸。通往下部Tean Leys Farm的通道是通过一条长长的农场通行道路，该道路与车道上A50桥以北的Leigh Lane相连。
任务技术契合度分析：测量影响 MOOC 中使用在线摘要（带自动反馈）的行为意图的因素
摘要：本研究旨在评估影响 MOOC 平台上使用在线自动反馈摘要（OSAF）的行为意图（BI）的因素。任务技术契合度（TTF）是用于分析任务要求和技术特征之间的匹配度的主要框架，可预测技术的使用情况。TTF 和 BI 之间的关系受学生表现的调节。TTF 说明了技术支持对任务的适用性在多大程度上影响了技术的表现和使用率。本研究检验了 9 个假设。参与者包括印度尼西亚东爪哇一所公立大学的 151 名学生。为了分析收集到的数据，我们使用了 PLS-SEM（偏最小二乘-结构方程模型），使用了 SmartPLS 3.0。在本研究中，可以得出几点结论，即：1）任务特征和技术特征不会受到 TTF 的积极和显著影响，而学生特征对 TTF 有积极和显著的影响； 2）受社会影响的学习绩效和利用率对绩效影响有正向影响，本案例中的绩效影响由学习绩效、个人诚信、自信三个维度构成，但学习绩效和利用率对绩效影响均无正向影响，且受自信显著影响。3）学习绩效和绩效影响对行为意图均有正向影响，但个人诚信在绩效影响维度上未受行为意图显著正向影响。
系泊缆绳磨损装置 - 海军安全司令部
适当的防磨装置保护可减少磨损和伤害。如果没有防磨装置，绳索可能会过度磨损和切断；这反过来会导致绳索强度下降并最终失效。为了妥善保护系泊绳索，应在绳索可能与粗糙表面摩擦的区域安装足够长度的防磨装置。应持续监测防磨装置的位置，以确保装置在涨潮和退潮间隔以及恶劣天气期间保持原位并有效。
MOOD 2020：医学图像分布外检测与定位的公共基准
摘要 — 检测分布外 (OoD) 数据是医学领域中安全且稳健地部署机器学习算法的最大挑战之一。当算法遇到偏离训练数据分布的案例时，它们通常会产生不正确且过于自信的预测。OoD 检测算法旨在通过分析数据分布和检测潜在的失败实例来提前捕获错误预测。此外，标记 OoD 案例可能有助于人类读者识别偶然发现。由于人们对 OoD 算法的兴趣日益浓厚，最近已经为不同领域建立了基准。在医学成像领域，可靠的预测通常至关重要，因此一直缺少一个开放的基准。我们推出医学分布外分析挑战赛 (MOOD) 作为医学成像领域 OoD 方法的开放、公平、公正的基准。对所提交算法的分析表明，性能与感知难度呈很强的正相关性，并且所有算法对于不同的异常都表现出很大的差异，因此很难推荐
知识意识的推理，并在MOOC中进行自我监督的强化学习，以进行解释
抽象可解释的建议很重要，但尚未在大规模开放的在线课程（MOOC）中探索。最近，知识图（kg）在可解释的建议中取得了巨大成功。但是，电子学习方案具有一些独特的限制，例如学习者的知识结构和课程前提条件要求，导致现有的基于KG的建议方法在MOOC中工作不佳。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的可解释的建议模型，即通过自我监督的r genning（KRRL）进行k nowledge-knowledge-resountion。特别是为了增强kg中的语义表示和关系，一种多级表示学习方法丰富了语义相互作用的感知信息。之后，一种自我监督的强化学习方法有效地指导了KG上的路径推理，以匹配电子学习场景中的独特约束。我们在两个现实世界的MOOC数据集上评估了KRRL模型。实验结果表明，就建议准确性和解释性而言，KRRL显然优于最先进的基线。
已预先批准转学分的 MOOC 列表
3 GER-PE (BM) : 除 ACC、BUS、ACBS、BCE、BCG 以及杨氏学者项目和大学学者项目学生以外的所有课程 UE / BDE：除杨氏学者项目和大学学者项目学生以外的所有课程
形而上学的自动分化及其在驼鹿中的应用
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S.ATHIMOOLAM 博士
18. 完成了为期两周（14 天）的跨学科 FDP，主题为“使用 Rietveld 细化、微观和成分分析进行结构分析”，该活动由德里大学 Guru Angad Dev 教学学习中心与阿格拉圣约翰学院、Mavelikara 主教摩尔学院、Pathanamthitta 天主教学院、Chalakudy 圣心学院和 Irinjalakudai 基督教学院合作举办，由 Pandit Madan Mohan Malaviya 国家教师和培训使命 (PMMMNMTT) 于 2021 年 9 月 29 日至 2021 年 10 月 13 日举办。