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学术学生实施机器学习算法
抽象教育是改变知识的一种方式，以便人类能够发展潜力。教育鼓励每个人发展并适应不断变化的时代，例如技术领域的进步。学生的学习成绩是成功管理学习计划的关键指标。学术绩效检测可以帮助研究计划经理监视并对有可能遇到困难的学生采取积极行动。机器学习可以是通过帮助分类和检测学生学术能力来克服这一挑战的解决方案。机器学习技术已被证明非常有效地分析复杂的数据并揭示了人们难以检测的隐藏模式。本研究旨在探索在检测学生学业表现的机器学习算法的实施，尤其是在NIAS大学数学教育研究计划中。随着技术进步，机器学习已被证明在分类数据和检测传统方法无法识别的隐藏模式方面有效。本研究使用支持向量机（SVM）算法根据从学生主要数据中收集的数据集来预测学生的学习成绩。数据集包括各种因素，例如GPA值，出勤，参与和学习资源的使用。在要使用的方法中，将使用调查表收集数据，其中有许多受访者多达193人。已收集的数据将使用SVM处理，以在预测学生的学习成绩中获得结果。分析结果表明，使用的SVM模型的精度为77.59％，在学业表现良好的学生班级中的偏见更加倾向。这项研究的结果有望在开发更有效的学习方法和对三级机构的学术干预的个性化方面做出实际贡献。关键字：机器学习，学业表现和支持向量机
8120–08 – P田纳西谷管理局新的...
该文档计划于20125年3月4日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-03405上在线获取。
根据美国反托拉斯法律，定价算法的竞争意义
数据分析和人工智能中的大数据和技术进步的可用性导致越来越多的公司将算法定价纳入其业务中，以帮助做出定价和其他战略决策。定价算法可以通过允许公司在做出业务决策时实时分析众多变量和大量数据，从而改善竞争，最大化效率并最大程度地降低成本。但是，美国政府反托拉斯的执行者和私人原告越来越关注算法定价软件可以对竞争产生的影响，并指控在某些情况下，在某些情况下，使用算法的价格可以在竞争中促进竞争或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地与Press的挑战或互动。其中一些论点正在测试美国反托拉斯法律的范围，法院将需要成为这种经常复杂且快速发展的技术合法性的最终仲裁者。同时，考虑将定价算法纳入其业务的公司应了解与之相关的法律风险。
都灵理工学院机构库
摘要：货运业预计将保持甚至增强其在主要现代经济体中的基础性作用，因此，采取行动限制日益增长的环境压力迫在眉睫。使用电力是实现运输脱碳的主要选择；在重型车辆领域，它可以以不同的方式实现：除了全电池动力系统外，电力还可用于供电给接触网道路，或可以化学方式储存在液体或气体燃料（电子燃料）中。虽然目前的欧盟立法采用了从油箱到车轮的尾气排放方法，可实现所有直接使用电力的零排放，但从油井到车轮 (WTW) 方法可以考虑使用可持续燃料（如电子燃料）的潜在好处。在本文中，我们对使用电力为重型车辆供电的选项进行了基于 WTW 的比较和建模：电子燃料、电子液化天然气、电子柴油和液态氢。结果表明，直接使用电力可以节省大量温室气体 (GHG)，而使用低碳强度电力生产电子燃料也可以节省大量温室气体。虽然大多数研究只关注绝对的温室气体减排潜力，但考虑新基础设施的必要性以及某些方案的技术成熟度对于比较不同的技术至关重要。本文对此类技术和非技术障碍进行了评估，以比较重型行业的替代途径。在可用的选项中，使用直接使用、能量密集型液体燃料的灵活性代表了脱碳的明显且巨大的直接优势。此外，本文采用的新方法使我们能够量化使用电子燃料作为化学储存的潜在好处，这种化学储存能够从可变可再生能源的生产峰值中积累电能，否则这些电能会因电网限制而被浪费。
银行业危机的起源和解决
摘要 1981年，智利爆发了本世纪最大的经济和金融危机之一。然而，他的解决方案却非常不正统，因为所采取的措施往往显得武断，并且不止一次出现重大挫折。尽管如此，智利经济还是相对较快地复苏，并且从那时起智利的金融体系已经显著加强，以至于最近的国际金融危机并没有给智利银行带来任何问题。本文分析和评估了20世纪80年代初智利的经历，特别是1982-86年金融危机发生的内外背景，以及为彻底解决该危机而实施的政策。本文试图确定哪些政策有效，哪些政策无效。此外，在数据可用性允许的范围内，本文评估了哪些不同的政策如何以及哪些政策能够恢复金融体系的偿付能力。
FY88 年度历史回顾 - DTIC
和首席历史学家的指导。在历史学家兼档案保管员 Marcel Coppola 的协助下，Herbert Leventhal 博士撰写了关于物资采购和战备的章节，Charles Johnson 博士撰写了关于资源管理的章节。Marcel Coppola 先生还完成了关于安全援助/对外军售的章节。本办公室的撰稿人兼编辑 Thomas Mani 先生完成了本报告的编写工作。