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准时毕业对于学术成功，影响时间，成本和教育质量至关重要。Hang Tuah University Pekanbaru（UHTP）目前正在努力实现其准时毕业率75％的目标。这项研究介绍了一种使用机器学习技术的创新方法，尤其是与堆叠机器学习Optuna Smote（SMLOS）的合奏学习，以解决此问题。我们的主要目标是提高数据分类精度，以有效地预测学生毕业时间。我们采用算法，例如K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM），决策树（C4.5），随机森林（RF）和Naive Bayes（NB）。这些与元模型结合使用，包括逻辑回归（LR），Adaboost，XGBoost，LR+Adaboost和LR+XGBoost，以创建一个强大的预测模型。为了解决阶级失衡，我们应用了合成少数族裔超采样技术（SMOTE），并利用Optuna进行超参数调整。调查结果表明，使用Adaboost Meta模型的Smlos达到了95.50％的最高精度，超过了以前的模型的性能，平均含量约为85％。这种贡献证明了将SMOTE用于类不平衡和Optuna进行超参数优化的有效性。将此模型整合到UHTP的学术信息系统中，促进了对学生数据的实时监控和分析，为通过更准确的学生绩效预测提供了一种新颖的解决方案来促进智能校园。此技术不仅有益于预测学生毕业，还可以应用于各种机器学习任务以提高数据分类的准确性和稳定性。
sbiax：基于jax
我们提供的软件SBIAX旨在使用机器学习和物理研究人员使用密度估计SBI技术来运行贝叶斯推断。这些模型可以轻松地适合代码中的多加速器培训和推断。该软件 - 用JAX编写（Bradbury等，2018） - 允许将最先进的生成模型整合到SBI上，包括连续正常化的流量（Grathwohl等，2018），匹配流量（Lipman等人，2023年，2023年），掩盖了自动化的自动化型（papamakarian et aul ther and all。在代码中实现。该代码具有与Optuna（Akiba等，2019）的集成（Akiba et al。，2019年）的超参数优化框架，该框架将用于确保一致的分析，用于快速MCMC采样的BlackJax（Cabezas等，2024）用于Neural网络方法，用于快速MCMC采样（Kidger＆Garcia，2021）。SBIAX的设计允许训练和采样新的密度估计算法，只要它们符合SBIAX中所示的简单且典型的设计模式。
开放数据和可解释人工智能对智慧城市房地产价格预测的影响
摘要：在快速发展的城市发展格局中，智慧城市越来越依赖人工智能 (AI) 解决方案来应对复杂挑战，利用人工智能准确预测房地产价格已成为城市规划和经济发展中不可或缺的多方面关键任务。本文深入研究了这一努力，强调了特定选择的上下文开放数据的变革性影响以及可解释人工智能 (XAI) 的最新进展，以提高智慧城市内房地产价格预测的准确性和透明度。我们专注于 2018 年至 2021 年里斯本的动态房地产市场，将各种开放数据源集成到使用 Optuna 超参数框架优化的极限梯度增强 (XGBoost) 机器学习模型中，以提高其预测精度。我们的初始模型实现了 51,733.88 欧元的平均绝对误差 (MAE)，在纳入开放数据特征后显著降低了 8.24%。这一实质性改进凸显了开放数据提升房地产价格预测的潜力。此外，我们采用了 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 来解决我们模型的透明度问题。这种方法阐明了每个预测因子对价格估计的影响，并增强了对 AI 驱动的房地产分析的责任感和信任度。本研究的结果强调了 XAI 的作用和开放数据在提高 AI 驱动的城市发展透明度和有效性方面的价值，明确展示了它们如何有助于更准确、更有洞察力的房地产分析，从而为智慧城市的可持续发展提供信息和改进政策决策。