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通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
碎片 - 分析仪-DNA-QUICK-GUIDE-DNF-464-KIT。 ...
5使用稀释缓冲液1x TE稀释到最佳浓度范围。在样品板中将样品或HS与HS大片段稀释标记物混合。将24 µL的BF-25空白溶液添加到未使用的井中。
应用系统思维分析事件并从中学习
本期特刊论文所依据的研讨会计划书思考了为什么事件分析和从经验中学习没有像预期的那样成功。我们最近似乎在减少大多数行业的事故方面没有取得太大进展。重大事故不断发生，这些事故似乎可以预防，并且具有相似的系统性原因。我们常常无法从过去吸取教训，对事故做出的改变也不够充分。计划书提出了三种可能的解释：（1）我们的分析方法没有发现事件的根本原因，或（2）从经验中学习没有发挥应有的作用，或（3）学习发生在错误的地方。更一般地说，为什么我们用来从事件中学习的方法在当今世界不起作用，其中大多数方法可以追溯到几十年前，并且随着时间的推移而逐渐改进？答案或许在于重新审视安全工程背后的假设和范式，其中大部分可以追溯到几十年前，以确定与当今世界存在的任何潜在脱节。虽然抽象和简化在处理复杂的系统和问题时很有用，但那些与现实背道而驰的抽象和简化可能会阻碍我们前进。事故分析中有太多信念——从
运用系统思维来分析和学习事件
本期特刊论文所依据的研讨会计划书思考了为什么事件分析和从经验中学习并没有像预期的那样成功。最近，我们在减少大多数行业的事故方面似乎没有取得很大进展。重大事故不断发生，这些事故似乎可以预防，而且有类似的系统性原因。我们常常没有从过去吸取教训，也没有对事故做出充分的改变。计划书提出了三种可能的解释：（1）我们的分析方法没有发现事件的根本原因，或（2）从经验中学习没有发挥应有的作用，或（3）学习发生在错误的地方。更一般地说，为什么我们用来从事件中学习的方法在当今世界不起作用，其中大多数方法可以追溯到几十年前，并随着时间的推移不断改进？也许答案在于重新审视安全工程背后的假设和范式，其中大多数可以追溯到几十年前，以找出与当今世界存在的任何潜在脱节。虽然抽象和简化在处理复杂系统和问题时很有用，但那些与现实背道而驰的东西可能会阻碍我们取得进步。事故分析中有太多的信念——从
Brüel & Kjær - 脉冲分析仪和解决方案
法拉利 – 速度、性能、声望 意大利跑车制造商法拉利于 1929 年由恩佐法拉利在摩德纳创立，当时名为 Scuderia Ferrari。最初，该公司的主要目的是让车主兼车手参加比赛。随着时间的推移，它成为阿尔法罗密欧的技术赛车分部，并于 1933 年接管其赛车部门。1939 年，恩佐法拉利离开阿尔法罗密欧，在摩德纳旧 Scuderia Ferrari 总部开设了 Auto Avio Costruzioni。1943 年，Auto Avio Costruzioni 搬到马拉内罗，法拉利工厂的第一部分在这里建成，1946 年，公司开始设计和制造第一辆法拉利。1960 年，法拉利成为一家有限责任公司，菲亚特于 1969 年成为其 50-50 的股东。
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了眼镜店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析了光学理论。在学习机械设计和构造基础知识后，学习了维护程序，以便获得光学维修的一般知识。特别介绍了望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和方位角圈、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器等仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、……铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学零件结构的信息。 (CC)
摘要 本培训手册为海军和海军预备役人员准备，介绍了光学商店使用的理论和实践技能。结合镜子、棱镜、透镜和基本光学系统分析光学理论。系统。遵循机械设计和构造的基础知识，研究维护程序，以提供一般的知识。光学维修。 特别的。描述了诸如望远镜、望远镜、磁罗盘、方位角和水平仪、六分仪、测距仪、望远镜、双筒望远镜、潜艇潜望镜和夜视瞄准器之类的仪器。为了给读者提供足够的背景知识，还讨论了车床、磨床、铣床和钻床的操作。除了用于解释目的的插图外，还提供了有关光学Mara评级结构的信息。(CC)
使用最小噪声分数（mnf）变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差对数据中的噪声进行去相关和重新调整。在此阶段，尚未考虑有关频带间噪声的信息。第二个操作考虑原始相关性，并创建一组包含有关原始数据集中所有频带方差的加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始频带都对每个组件的权重有贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个分量中得到解释，其余分量包含的方差主要由噪声引起（Boardman，1993）。还可以检查每个分量的加权值，指向对主要分量中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要分量将数据转换回其原始光谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
使用最小噪声分数（mnf）变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。
使用最小噪声分数 (mnf) 变换来分析...
最小噪声分数 (MNF) 变换 (Green 等，1988) 是一种由两个连续数据缩减操作组成的算法。第一个操作基于对数据中噪声的估计，该估计由相关矩阵表示。此变换通过方差来去相关并重新调整数据中的噪声。在此阶段，尚未考虑有关波段间噪声的信息。第二个操作考虑了原始相关性，并创建了一组包含原始数据集中所有波段方差加权信息的组件。该算法保留了特定的通道信息，因为所有原始波段都会对每个组件的权重做出贡献。通常，数据集中的大部分表面反射率变化都可以在前几个组件中得到解释，其余组件的方差主要由噪声贡献 (Boardman，1993)。还可以检查每个组件的权重值，指出对主要组件中包含的信息贡献最大的原始波段。然后使用主要成分将数据转换回其原始频谱空间，从而产生与提供的原始数据相同数量的转换通道。