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语言能力对编程兴趣的影响研究
*Jae-Yong Lee，教授，韩瑞大学（泰安校区）无人机系统系，韩国忠清南道泰安郡南面 Gomseom-ro，邮编 32158，jylee@hanseo.ac.kr *通讯作者摘要。本研究旨在确定三种语言能力对三种编程兴趣的影响。本研究的对象是 39 名开始学习 C 语言编程的大学生。它将语言能力分为“阅读”、“写作”和“语法理解”，将编程兴趣分为“情境兴趣”、“潜在兴趣”和“实际兴趣”，并分析这三类中每个变量的影响。本研究使用 Pandas 进行分析，并进行了信度测试、描述性统计分析、相关性分析和回归分析。语言能力三项与编程兴趣三项之间的 Pearson 相关系数如下：第一次调查为 .54 ~ .88；第二次调查为 .54 ~ .95；第三次调查为 .66~.94。所有 p 值均 <.01。在学生学习数据后进行的第一次调查中，a_value 为 25.016，b_value 为 0.256。在第二次调查中，a_value 为 23.009，b_value 为 0.275。在第三次调查中，a_value 为 18.237，b_value 为 0.330。第一次、第二次和第三次调查的 R_squared 值分别为 .530、.564 和 .747。绩效评估结果显示，第一、二、三次调查的均方误差分别为30.924、30.645、22.069，RMSE误差分别为5.561、5.536、4.698。本研究发现语言能力对编程兴趣有正向影响，有助于学习者提高编程写作能力。关键词：语言能力，新手程序员，编程能力，编程心理学。
开始使用适用于 Linux* 的英特尔® 人工智能分析工具包
• 英特尔 ® 针对 PyTorch* 的优化：英特尔 ® oneAPI 深度神经网络库 (oneDNN) 包含在 PyTorch 中，作为深度学习的默认数学内核库。 • 英特尔 ® 针对 PyTorch 的扩展：英特尔 ® 针对 PyTorch* 的扩展通过最新特性和优化扩展了 PyTorch* 功能，从而在英特尔硬件上进一步提升性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的优化：此版本将 oneDNN 中的基元集成到 TensorFlow 运行时中，以加速性能。 • 英特尔 ® 针对 TensorFlow 的扩展：英特尔 ® 针对 TensorFlow* 的扩展是基于 TensorFlow PluggableDevice 接口的异构高性能深度学习扩展插件。此扩展插件将英特尔 XPU（GPU、CPU 等）设备带入 TensorFlow 开源社区，以加速 AI 工作负载。 • 英特尔 ® 针对 Python* 的分发版：开箱即用，获得更快的 Python 应用程序性能，几乎不需要更改代码。此发行版与英特尔 ® oneAPI 数学核心函数库和英特尔 ® oneAPI 数据分析库等英特尔 ® 性能库集成。 • 英特尔 ® Modin* 发行版（仅通过 Anaconda 提供），您可以使用这个智能的分布式数据框库（其 API 与 pandas 相同）在多节点之间无缝扩展预处理。只有通过使用 Conda* 软件包管理器安装英特尔 ® 人工智能分析工具包才能使用此发行版。 • 英特尔 ® Neural Compressor：在流行的深度学习框架（如 TensorFlow*、PyTorch*、MXNet* 和 ONNX*（开放神经网络交换）运行时）上快速部署低精度推理解决方案。 • 英特尔 ® Scikit-learn* 扩展：使用英特尔 ® oneAPI 数据分析库（oneDAL）无缝加速您的 Scikit-learn 应用程序。
Python 和 QISKIT 用于数据科学、数据分析、机器...
欢迎来到 IITK Python 和 QISKIT 数据科学 (DS)、数据分析 (DA)、机器学习 (ML) 和量子计算 (QC) 证书课程。数据科学为学生/专业人士提供了一些最有前途的职业机会，数据分析技能受到行业的高度追捧。结合机器学习从数据中学习和量子计算利用量子力学原理，这些领域将彻底改变商业、信息处理和机器智能。这所前沿学校将向参与者介绍严谨的理论、算法和科学方法，通过数据分析、机器学习和量子计算的尖端算法从大数据集中获得可操作的见解。该学校还包括大量辅助 PYTHON/QISKIT 编程项目，参与者将使用实际数据集和最新的 PYTHON 包（如 NUMPY、LINALG、MATPLOTLIB、PANDAS、SEABORN、SCIKIT-LEARN 和 QISKIT）获得数据分析、探索和可视化方面的实践经验。学校还包括解决问题的课程，为 DS、DA、ML 和 QC 中的测试/工作面试做准备。本课程的优势： • 学习 PYTHON/QISKIT 中最新的编程技术，在实习中获得无与伦比的优势 • 使用 PYTHON/QISKIT 和各种软件包建立虚拟实验室或进行项目指导 • 通过学习 PYTHON/QISKIT 和各种软件包和实用数据集，将您的技能提升到新的水平 • 学习 PYTHON/QISKIT 编程以掌握最新的 DS、DA、ML 和 QC 技术 目标受众 • B.Tech/BE/B.Sc/BBA/BCA 学生 • M.Tech/ME/M.Sc/MBA/MCA 学生 • 攻读研究的博士学者 • 工程/科学/管理学院 • 来自工业和研发组织的专业人士
M.Tech Applied AI和Communications
课程内容：模块1：使用Python的数据科学简介是什么数据科学，数据科学家会做什么？在行业中数据科学的各种示例，如何部署Python用于数据科学应用程序，数据科学过程中的各种步骤，例如数据争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作
使用DL和ML混合方法预测孟加拉国大蒜价格
在孟加拉国生长了许多不同种类的香料。在这些香料中，大蒜是最重要的。尽管每年需要600,000吨大蒜，但孟加拉国仅设法生产约80,000公吨的香料[1]。根据政府的报道，其余部分主要来自印度和中国。每一天都会发现对大蒜的需求有所上升。因此，由于没有足够的供应来满足需求，价格就会更高。诸如孟加拉国农业部报道的2018年的大蒜在2018年的五十至八十塔卡。2019年对大蒜的需求激增。但是，大蒜供应没有变化。价格从2024年到250。以大蒜为例； 2019年1月1日，价格为每公斤80塔卡，但到7月14日，每公斤升至180塔卡。由于其异常行为，因此对这种变化有很大的关注。定价范围表明，增加和减少是零星的。孟加拉国贫穷的人无法承担这笔费用。数据不确定性的非结构化特征为财务预测增加了复杂性。的预测进一步混淆了这样一个事实，即天气，劳动力，储存量，运输和供求比等变量会影响结果。现代AI允许机器模仿人类的行为。使用多种ML算法，M。M。Hasan等。[2]成功消除了洋葱市场的波动，并预测了未来的洋葱价格。在金融中应用机器学习的可能性很大。为了实现这一目标，我们采用了有关大蒜价格的收集数据，我们开发了一些能够预测未来大蒜价格的ML和DL模型。如Geron等人[3]所观察到的，只有一些可用的机器学习工具包括Scikit-Learn，Tensorflow，Matplotlib，Pandas和Numpy。为了使用我们的数据集，使用各种功能选择和特征提取算法。对于第一个模型，使用了DNN。对于第二和第三模型，使用的模型类型是长期记忆（LSTM）模型。最后，第四型模型是LSTM和ML的组合结构，其中LSTM部分仅用于选择特征，而ML算法（如梯度增强回归（GBR），随机森林回归（RFR），线性回归（LR）（LR）都用于训练功能。由于我们将为大蒜每日价格产生预测，因此我们对此进行了监督的学习。根据大蒜市场的给定ML和DL模型，可以在不同来源预测该产品的价格。我们的工作集中在这一目标上。
基于机器学习的预测性维护模型 - IEOM
摘要 生产系统受到由操作和环境条件引起的性能下降和故障的影响。事实上，计划外、计划外的维护 (UUM) 实践会导致生产力下降、生产损失、昂贵的劳动力（呼叫、加班）和设备损坏。然而，预测性维护 (PdM) 是一种基于条件的维护策略 (CBM)，近年来在从业者中越来越受欢迎，它在需要时执行维护行动，避免不必要的预防措施或故障。机器学习 (ML) 已成为维护策略中缓解这些挑战的一种先进诊断方法。尽管如此，由于负责数据收集和执行的工业物联网 (IIoT) 不成熟，基于 ML 的 PdM 策略仍处于起步阶段。实施基于 ML 的 PdM 是一个困难且昂贵的过程，尤其是对于那些通常缺乏必要技能和财务和劳动力资源的公司而言。因此，需要进行成本导向分析来确定何时实施基于 ML 的 PdM。拟议的研究开发了 ML 算法，并为考虑航空行业的从业者和研究人员提供了一个智能 PdM 模型和框架。本文的贡献有两个方面。首先是开发基于 ML 的预测维护模型。分析表明，随机森林的表现优于其他模型，在平均
项目标题映射全球去灭绝参与者，网络...
映射全球去灭绝参与者，网络和材料描述去灭绝或通过生物技术重现灭绝物种的过程正在迅速前进，因为在科学界内外的全球辩论中有很多全球辩论。灭绝的支持者声称，它可以恢复失去的生物多样性，战斗气候变化和加强人类动物共生（Adams 2017; Desalle and Amato 2017）。批评家认为，它在利用曾经是其目标物种自然栖息地的地区的同时将资源从保护工作中转移（Icun 2016; Genovesia and Simberloff 2020）。尽管财务支持日益增加，公众和媒体兴趣提高，但对关键参与者，利益相关者，地理领域，技术和与去灭绝相关的材料的系统，多学科研究仍然存在很大的知识差距。这项研究旨在通过评估三个著名的当代灭绝项目来解决该领域的这一差距：羊毛猛mm象，甲状腺素和北部白犀牛。该IJRA项目是一个更广泛的项目的一部分，该项目是进行系统性网络和人种学研究分析的一部分。在此计划期间，我们将专注于网络分析，优先考虑建立和开发的一个协作，全面且面向用户的数据库，这些数据库是从三个上述候选人物种开始的全球除外扩散计划中涉及的参与全球除外灭绝计划的材料。在IJRA计划期间，我们将重点关注前两项活动，并有机会进入第二个活动。网络分析包括四个主要活动：（1）网络刮擦数据源，以识别每种情况下涉及去灭绝研究的关键参与者和实体； （2）建立和分析有关这些参与者和实体之间关系和联系的关系数据的数据库； （3）使用网络图和指标代表和可视化这些数据； （4）创建和发布交互式在线地图，以显示数据之间的地理连接。用于网络刮擦活动的方法，我们将使用诸如废料等工具来从项目网站，社交媒体，新闻稿，媒体报道和学术出版物中刮擦数据。我们将提取信息，例如姓名，隶属关系，角色，位置以及这些灭绝项目所涉及的演员和实体的联系详细信息。对于数据库活动，我们将使用MySQL等软件来存储和管理刮擦数据。我们还将使用Python Pandas或R Tidyverse等软件来清洁，处理和分析数据。我们将收集和计算有关参与者和实体之间关系和联系的关系数据，例如协作，交流，引用，资金，影响或冲突。我们还将使用描述性和推论统计来衡量网络的结构，组成，动力学和模式。所需的技能 /经验我们正在从信息学，数据科学，科学和技术研究，社会科学和 /或对以下一个或多个领域感兴趣的数字人文科学等领域中寻找候选人：生物技术，基因组学，基因工程学，去灭绝，消除术，保护，保护，保护，后殖民主义。我们正在寻找符合这些要求的候选人，即
使用卡的心脏病预测
美国，心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据官方统计，约有50％的美国人群患有某种形式的心血管疾病。本文根据胸痛和头晕等症状进行卡方测试和线性回归分析，以预测心脏病。本文将帮助医疗部门通过在疾病的开始阶段预测患有心脏病的患者为患有心脏病的患者提供更好的帮助。CHI Square测试是为了确定通过分析IEEE数据端口的心脏病数据集的胸痛与心脏病病例之间是否存在关系。测试结果和分析表明，美国最有可能患有胸痛，头晕，呼吸急促，疲劳和恶心等症状。该测试还表明，确定了一个星期的0.5，表明包括青少年在内的所有年龄段的人都可以面临心脏病，并且随着年龄的增长而患病率增加。此外，测试表明，面对严重胸痛的参与者中有90％患有心脏病，其中大多数成功的心脏病都在男性中，只有10％的参与者被认为是健康的。评估的p值远大于0.05的统计阈值，得出结论，诸如性，运动心绞痛，胆固醇，旧峰，ST_SLOPE，肥胖和血糖等因素在心血管疾病的发作中起着重要作用。1。我们已经使用基于逻辑回归的预测模型测试了数据集，并且观察到85.12％的准确性。k eywords卡方测试，r;数据挖掘；大数据；线性回归分析；心脏病;风险因素；机器学习；心血管疾病； Python;逻辑回归； Sklearn;熊猫，numpy。ntroduction心脏病描述了可能影响心脏的各种疾病。多项研究发现，心脏病仍然是美国死亡的主要原因。他们发现各种原因导致心脏病率上升。他们强调了遗传学，年龄，生活方式和过去事件的重要性。联邦政府汇编的统计数据表明，近一半的美国人患有心血管疾病。烟草使用，高胆固醇和高血压是患心脏病的三个大风险因素。心脏病不仅是由遗传学引起的。可以通过健康的生活方式选择来预防或治疗许多形式的心脏病。心脏病的率提高是这些习惯的直接结果。年龄和家族史是无法改变的因素，因为它们是遗传确定的。确实无法消除这些风险因素，但可以采取一些步骤来减少
使用机器学习和深度学习的心脏病预测
美国科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多大学计算机科学系A BSTRACT心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据性别，根据官方统计，约有50％的美国人口患有某种形式的心血管疾病。本文根据胸痛和头晕等症状进行卡方测试和线性回归分析，以预测心脏病。本文将帮助医疗部门通过在疾病的开始阶段预测患有心脏病的患者为患有心脏病的患者提供更好的帮助。CHI Square测试是为了确定通过分析IEEE数据端口的心脏病数据集的胸痛与心脏病病例之间是否存在关系。测试结果和分析表明，美国最有可能患有胸痛，头晕，呼吸急促，疲劳和恶心等症状。该测试还表明，确定了一个星期的0.5，表明包括青少年在内的所有年龄段的人都可以面临心脏病，并且随着年龄的增长而患病率增加。此外，测试表明，面对严重胸痛的参与者中有90％患有心脏病，其中大多数成功的心脏病都在男性中，只有10％的参与者被认为是健康的。评估的p值远大于0.05的统计阈值，得出结论，诸如性，运动心绞痛，胆固醇，旧峰，ST_SLOPE，肥胖和血糖等因素在心血管疾病的发作中起着重要作用。我们已经使用基于逻辑回归的预测模型测试了数据集，并且观察到85.12％的准确性。k eywords卡方测试，r;数据挖掘；大数据；线性回归分析；心脏病;风险因素；机器学习；心血管疾病； Python;逻辑回归； Sklearn;熊猫，numpy，nltk。1。tratoduction心血管疾病描述了可能影响人心脏的各种疾病。心脏病是全球最致命，最复杂的人类疾病之一[1]。对世界卫生组织（WHO）报告的报告，心血管疾病每年在全球每年造成1,790万人。[9]声称，在心脏病中，心脏将血液不足泵入影响其功能的其他身体器官。根据[2]，增加心脏病可能性的某些活动是肥胖，高水平的胆固醇，高血压等。此外，年龄，遗传和过去事件也会影响发展心脏病的可能性[5]。如美国心脏协会所描述的那样，患有心脏病的人表现出各种体征和症状。这些人在睡眠中遇到挑战，心跳不规则（心率降低或增加），快速减肥和腿肿胀。但是，这些体征和症状对于不同的疾病特别是在老年人中很常见。因此，很难获得实际诊断，这可能会导致不久的将来死亡率增加。