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通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
iv学期CS3491-人工智能和机器
o上述问题的贝叶斯网络如下。网络结构表明，盗窃和地震是警报的母节，直接影响警报熄灭的可能性，但David和Sophia的调用取决于警报概率。o网络代表我们的假设没有直接感知入室盗窃，也不注意到次要地震，并且在呼叫之前也不会授予。o theconditionAldistributionsForeachNodeAdeAdeAsconditionalProbabilitableOrcpt。o CPT中的每一行必须汇总至1，因为表中的所有条目都代表了该变量的详尽集库。o在CPT中，带有K布尔父母的布尔变量包含2 K概率。因此，如果有两个父母，则CPT将包含4个概率值
使用基于机器学习的识别系统
摘要 - 手动跟踪教室出勤，这是一种备受推崇的传统方法，由于其对错误和效率低下的敏感性而提出了重大挑战。这些限制不仅消耗了宝贵的教师时间，而且损害了学术记录的准确性，从而影响了学生参与和表现的评估。回答这个问题，我们提出了一种使用基于机器学习的识别系统自动化课堂出勤的方法。这项研究旨在提高教育环境中出勤跟踪的准确性，效率和可靠性。我们研究的核心在于系统的设计和实施，阐明体系结构，数据流和集成到课堂环境中。我们的分析结果表明该系统可以跟踪出勤率的能力，同时提供有关其性能指标的准确信息。我们还深入研究了在课堂上实施此类技术的道德和实际考虑。通过使用基于机器学习的识别来自动化该过程，教育机构可以提高其运行效率，降低错误，并最终提供更有生产力的学习环境。我们的研究为教育研究和技术进步的未来途径打开了大门。关键字 - 自动出勤，出勤跟踪，面部识别，机器学习，课堂技术
使用机器学习技术的假新闻检测
摘要 - 社交媒体中的人们传播了许多信息，以更新其状态并与他人分享关键新闻。但是，这些平台中的大多数并未迅速验证个人或其帖子，人们无法手动识别假新闻。因此，需要一个能够检测假新闻的自动化系统。这项研究提出了使用四种机器学习算法构建模型。实验中采用的数据集是两个数据集的综合，其中包含几乎相等数量的有关政治的真实和虚假新闻文章。预处理阶段首先要通过删除标点符号，令牌化，特殊字符，白色空间，冗余单词消除，数字和英文字母，然后启动并停止数据离散化。然后，我们分析了收集到的数据，其中80％的数据最初用于训练每个模型。之后，应用四种明显的分类算法。使用新闻文章中的虚假新闻，诸如逻辑回归，决策树，随机森林和梯度提升分类器之类的方法。使用其余20％的数据评估了受过训练的分类器的精度。结果表明，决策树模型的最佳精度为99.60％，梯度提升为99.55％。此外，随机森林显示99.10％，逻辑回归98.99％。此外，我们还探索了根据混乱矩阵的结果获得最高精度，回忆，F1得分的最佳模型。索引术语 - 社会媒体，虚假新闻检测，机器学习，分类器，逻辑回归，决策树，随机森林，梯度提升。
人工智能（AI）和机器学习（ML）培训教学大纲
该教学大纲旨在为参与者提供对人工智能（AI）和机器学习（ML）概念的全面理解，涵盖了理论基础和实际应用。参与者将获得流行的AI/ML库和框架的动手经验，从而使他们能够为各种现实世界中的问题构建和部署AI和ML解决方案。
![人工智能与机器学习 [R20A0588] B. ...](/simg/5/5abd3e132254b5629d26f6e6491e3e678c0af7b2.png)
人工智能与机器学习 [R20A0588] B. ...
工程专业毕业生将能够：1. 工程知识：将数学、科学、工程基础和工程专业知识应用于解决复杂的工程问题。2. 问题分析：识别、制定、审查研究文献并分析复杂的工程问题，使用数学、自然科学和工程科学的第一原理得出有根据的结论。3. 解决方案的设计/开发：设计复杂工程问题的解决方案并设计满足特定需求的系统组件或流程，同时适当考虑公共健康和安全以及文化、社会和环境因素。4. 对复杂问题进行调查：使用基于研究的知识和研究方法，包括实验设计、数据分析和解释以及信息综合，以得出有效的结论。5. 现代工具的使用：在了解局限性的情况下，创建、选择和应用适当的技术、资源以及现代工程和 IT 工具（包括预测和建模）来处理复杂的工程活动。 6. 工程师与社会：运用基于背景知识的推理来评估与专业工程实践相关的社会、健康、安全、法律和文化问题以及随之而来的责任。 7. 环境与可持续性：了解专业工程解决方案在社会和环境背景下的影响，并展示可持续发展的知识和需求。 8. 道德：运用道德原则，遵守工程实践的职业道德、责任和规范。 9. 个人和团队合作：作为个人、不同团队的成员或领导者以及在多学科环境中有效地发挥作用。 10. 沟通：就复杂的工程活动与工程界和整个社会进行有效沟通，例如，能够理解和撰写有效的报告和设计文档，进行有效的演示，并给出和接受明确的指示。 11. 项目管理和财务：展示对工程和管理原则的知识和理解，并将其应用于自己的工作、作为团队成员和领导者、管理项目和在多学科环境中工作。 12. 终身学习：认识到在技术变革的最广泛背景下进行独立和终身学习的必要性，并有准备和能力进行独立和终身学习。
人工智能立场：跨越人机交互的未知领域？
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件，但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件，我们建议采用一种最小方法，将最小主体归因于某些人工系统，从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时，我们利用了丹尼特的立场认识论，并认为出于多种原因，采取意向性立场或设计立场可能会产生误导，因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。
人工智能和机器学习教育游戏：评论
乔治奥斯·扬纳卡基斯 马耳他大学数字游戏研究所，马耳他姆西达 摘要 数字游戏作为教育的新范式已具有重要意义。数字游戏人人都可以访问且价格合理，并为大规模教学和学习提供了机会。近年来，人们对数字游戏的兴趣日益浓厚，以支持大学预科（K-12）学校的计算思维和编程。人工智能（AI）和机器学习（ML）是一个快速发展的领域，在过去几年中吸引了越来越多的学习者。虽然数字游戏和AI/ML的融合对于教学和学习研究人员来说是一个重要且具有挑战性的领域，但该领域尚未进行过文献综述。这项工作的目的是回顾最近对支持AI和ML教育的游戏的研究。经过彻底的搜索，我们选择了相关的论文和游戏并将其纳入我们的定性内容分析。在此综述的基础上，我们概述了相关的研究论文和游戏，并展示了不同的游戏如何提供独特的机会来教授人工智能和机器学习中的许多不同概念和主题。 关键词：教育游戏、人工智能教育、机器学习教育、文献综述 1.简介 在过去的几年里，数字游戏在计算机科学（CS）和信息技术（IT）教育中越来越受欢迎（Harteveld 等人，2014 年；Kordaki 和 Gousiou，2016 年）。数字游戏一直是加强 CS 教育的几种流行方法。在 K-12 学校，有一些课程让学生参与玩游戏，其中包括必须解决的任务和问题才能进步（Vahldick 等人，2014 年），或鼓励学生使用可视化和基于块的编程环境开发游戏
利用鸟类识别的机器学习
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。