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预测通过互动框架在教学内离开教学
从主观的角度解释早期学校离开的情感后果，学习问题和疾病，无法适应环境，包括暴力和课堂行为在内的行为问题，社会拒绝，缺乏属于同伴群体以及与家庭和家庭有关的问题，已被确定为原因。这与研究的所有原因分为四个主要类别：与年轻人的个性，行为，学术能力和与环境的关系有关的问题。Factors related to the personality of young people are especially emphasized, including low educational achievements over a long period of time, learning difficulties, behavioral and discipline problems, frequent and long- term absence, low self-esteem, unclear concept of the future, problems in interpersonal communication, use of psychoactive substances, social alienation, social isolation, involvement in criminal behavior, feeling of alienation from the educational environment.在发展方面，ESL学习者缺乏规范成人生活所需的情感，认知，功能和社会发展（Arkin和Cojocaru，2020年）。
混合状态估计：将物理信息的神经网络与动态系统的自适应UKF整合
摘要：在本文中，我们通过将物理知识的神经网络（PINN）与自适应的无气味卡尔曼过滤器（UKF）相结合，提出了一种新型的动态系统估计方法。认识到传统状态估计方法的局限性，我们通过混合损失功能和蒙特卡洛辍学来完善Pinn结构，以增强不确定性估计。使用自适应噪声协方差机制增强了无味的卡尔曼滤波器，并将模型参数纳入状态矢量以提高适应性。我们通过将增强的PINN与UKF集成为无缝的状态预测管道，进一步验证了该混合动力框架，这表明准确性和鲁棒性有了显着提高。我们的实验结果表明，位置和速度跟踪的状态估计保真度明显增强，并通过贝叶斯推理和蒙特卡洛辍学的不确定性定量支持。我们进一步扩展了对双摆系统的模拟并进行了评估，并在四轮驱动器无人机上进行了状态估计。这种综合解决方案有望推进动态系统估计中的最新解决方案，从而在控制理论，机器学习和数值优化域中提供无与伦比的性能。
农村教育中的挑战和机遇：通过创新弥合差距
拉贾斯坦邦斋浦尔Vivekananda Global University的UX Design硕士学生摘要印度的社会经济进步的骨干是印度农村地区的教育体系困扰着系统性的障碍，这些障碍面积从不足的基础设施和教师短缺到高辍学率，尤其是女孩。这项研究对这些问题进行了探讨，分析了挑战农村地区教育平等的社会经济，文化和系统因素。利用一种多学科方法，该研究评估了诸如Sarva Shiksha Abhiyan，ICT，学校和Digital India之类的计划如何有效，同时对地面现实产生了局限性。该研究还探讨了Edtech和基于社区模型在弥合资源差距和增强可访问性方面的变革潜力。，它使用定量和定性方法的组合探索了在资源受限设置中采用基础架构开发，教师保留和数字学习的可扩展解决方案。调查结果应为政策改革提供依据，并使农村社区能够朝着与可持续发展目标保持一致的可持续和包容性教育成果。关键词：农村教育，基础设施缺陷，教师保留，ICT实施。引言农村教育，尤其是在像印度这样的国家中，大约有65％的人居住在农村环境中，是一个国家整体社会经济构成的不可分割的一部分。它可以通过其经济增长产生和财富分布的影响极大地改变社区，从而创造同等能力。教育设置本身遭受了许多系统性异常，包括基础设施缺陷，令人震惊的辍学率和教师的不可用，以及其他数字缺陷。尽管存在障碍，但农村教育提供了使用技术创新和基层模型的机会，可以增强访问和质量。这项研究试图找到和解决阻碍教育在农村有效的问题，特别是对于女孩的有效，并确定填补空白的可扩展解决方案。它在很大程度上被忽视和破坏了城市教育体系，这些系统比它们大得多。这是大多数人居住的最重要领域。发展必要性是在克服农村教育中的挑战方面产生的。另一方面，有机会揭示数百万学生的潜力。改善的农村教育将带来扫盲，提高就业能力和社会公平，以使国家增长更具包容性。该研究涵盖了涵盖以下几点的整个范围：•政府面临的挑战：可及性，辍学率和基础设施。•Edtech和数字干预在克服资源稀缺中的作用
数据咨询服务职责范围
卢旺达在教育方面取得了显著进步，小学入学率接近全民普及，达到 98.3%。然而，挑战依然存在，包括高留级率（10%）和辍学率（7%）以及从小学到初中的低升学率（72%）。根据教育部 (MINEDUC) 和地区官员的最新数据，估计失学儿童总数为 177,119 人。救助儿童会、MINEDUC 及其合作伙伴（Humanity & Inclusion 和 NUDOR）旨在通过全面干预解决这些问题，确保卢旺达普及初等教育。该项目将侧重于改善已重返学校系统的儿童的识别、入学、出勤和留校率，赋予社区权力，并加强数据管理系统。该联盟将利用丰富的经验和最佳实践，解决财务负担、物理可达性和社会对教育的态度等障碍。此次咨询的主要目标是分析“零失学儿童”（ZOOSC）项目收集的基线数据，并制作一份全面、专业的报告，总结项目的研究结果、见解和建议。
使用 3D-UNet 架构进行 MRI 脑肿瘤分割和不确定性估计
摘要。3D 磁共振图像 (MRI) 中的脑肿瘤分割自动化是评估疾病诊断和治疗的关键。近年来，卷积神经网络 (CNN) 在该任务中表现出更好的效果。然而，高内存消耗仍然是 3D-CNN 的一个问题。此外，大多数方法不包括不确定性信息，这在医学诊断中尤其重要。这项工作研究了使用修补技术训练的 3D 编码器-解码器架构，以减少内存消耗并降低不平衡数据的影响。然后使用不同的训练模型来创建一个利用每个模型属性的集成，从而提高性能。我们还分别使用测试时间丢失 (TTD) 和数据增强 (TTA) 引入了体素不确定性信息，包括认知和随机信息。此外，提出了一种有助于提高分割准确性的混合方法。本论文提出的模型和不确定性估计测量已在 BraTS'20 挑战赛中用于肿瘤分割和不确定性估计的任务 1 和 3。
IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意网络
由于可能存在数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意网络（IDEA-Net），以应对这些挑战。IDEA-Net 受益于生成学习的图像双自注意区域，其中强制执行去噪过程。此外，IDEA-Net 不仅对可能的数据偏差具有鲁棒性，而且还通过仅在单个噪声图像上应用具有泊松丢失操作的简化编码器-解码器来帮助减少预测方差。与其他基于单图像的学习和非学习图像去噪器相比，所提出的 IDEA-Net 在四个基准数据集上表现出色。 IDEA-Net 还展示了在低光和嘈杂场景中去除真实世界噪声的适当选择，这反过来有助于更准确地检测暗脸。源代码可在 https://github.com/zhemingzuo/IDEA-Net 获得。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
TMI3411
TMI3411 是一款 1.0MHz 恒定频率、电流模式降压转换器。它非常适合需要从单节锂离子电池获得高达 2A 的超高电流的便携式设备，同时在峰值负载条件下仍能实现超过 90% 的效率。TMI3411 还可以在 100% 占空比下运行，实现低压差操作，延长便携式系统的电池寿命，而轻负载操作可为噪声敏感应用提供非常低的输出纹波。TMI3411 可以从 2.5V 至 6V 的输入电压提供高达 2A 的输出负载电流，输出电压可以调节至低至 0.6V。高开关频率可最大限度地减小外部元件的尺寸，同时保持较低的开关损耗。内部斜率补偿设置允许设备以较小的电感值运行，以优化尺寸并提供高效的操作。TMI3411 采用 5 引脚 SOT 封装，并提供可调版本。该装置提供两种操作模式，PWM控制和PFM模式切换控制，可在更宽的负载范围内实现高效率。
关于手语姿态高级计算技术的调查
摘要： - 手语动作的解释对于改善聋人和听力障碍者的交流可访问性至关重要。本研究提出了一个全面的计算框架，用于特征提取和长期记忆（LSTM）网络，以捕获跨手势序列的时间动态。CNN体系结构用于评估视觉输入，成功地识别和分类了对正确手势解释至关重要的手动形状，面部表情和身体姿势。通过添加LSTM，我们的方法有效地复制了手语的顺序性质，从而识别了先前运动影响的连续手势。我们使用众多创新策略来处理手语检测问题，例如签名样式，周围噪声以及实时处理的需求。多模式数据融合包含视觉，上下文和语言信息，以提高模型鲁棒性。旋转，缩放和时间变化被用作数据增强程序，以增加训练数据集并提高各种签名设置的模型适用性。混合CNN-LSTM体系结构通过超级参数调整，辍学正则化和批准化来增强，以减少过度拟合，同时保持出色。
MJIT 2024马来西亚工业技术杂志
教学和学习各个方面为教育行业提供的问题是连续的。教师和学生一起始终努力，由于教育中的技术突破而引起的知识。为了保持正轨并保持在Covid-19的流行期间学生的参与度，迫使几个教育机构迅速实施此类技术。参加异步电子学习的学生在整个学习过程中都是自己的。这种孤独感的主要影响是不满和缺乏动力，这会增加辍学率。在学习时监视他们的行为可以及时干预。但是，在线课程中提供给教师的信息量可能过多。这项研究表明，云计算及其在整个异步电子学习过程中跟踪学生行为的功能的影响。我们编译学生数据，并对异步电子学习中云的相关性进行问卷调查。为了简化组件并改善结果，应用主成分分析（PCA）。使用描述性统计分析和方差分析（ANOVA）分析了发现。该研究表明，技术使用和改进的互联网基础架构如何对学习产生重大积极影响，可以随时随地进行学习。