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本科生成绩预测的现代人工智能模型开发：对工程数学课程的调查
摘要 采用一种计算效率高的人工智能 (AI) 模型极限学习机器 (ELM) 来分析持续评估中嵌入的模式，以对澳大利亚一所地方大学工程数学课程的加权分数 (WS) 和考试 (EX) 分数进行建模。使用 ELM 对六年期间从中级到高级水平的多门课程以及多样化课程提供模式（即校内 ONC 和在线 ONL）的学生成绩数据进行建模，并进一步与竞争模型：随机森林 (RF) 和 Volterra 进行基准测试。由于评估和考试成绩是 WS（导致中级课程成绩）的主要预测因素，因此 ELM（相对于 RF 和 Volterra）的表现优于其对应模型，无论是在 ONC 还是 ONL 报价中。这在测试阶段产生的相对预测误差仅为 0.74%，而这两个数字分别为约 3.12% 和 1.06%，而对于 ONL 录取，预测误差仅为 0.51%，而这两个数字分别为约 3.05% 和 0.70%。在对学生在高级工程数学课程中的表现进行建模时，ELM 记录的误差略大：ONC 为 0.77%（对比 22.23% 和 1.87%），ONL 录取为 0.54%（对比 4.08% 和 1.31%）。本研究提倡率先实施强大的 AI 方法，以揭示学生学习变量之间的关系，开发教学和学习干预以及课程健康检查，以解决与毕业生成果和高等教育领域学生学习属性相关的问题。
在农业环境中实现颜色功能的有效对象检测
在各种计算机视觉应用中，例如监视系统，自动驾驶汽车和环境监测，对象检测是非常重要的组件。为了进行有效的分析并做出正确的决策，至关重要的是，具有在田园环境中既准确又有效的对象识别方法，这些方法的特征是动物的存在和其他事物。这项研究的目的是通过利用颜色特征极限学习机（参见ELM）提出一种独特的方法来快速识别田园景观中的物体。为了在保持计算效率的同时达到较高的对象检测性能，CF-ELM将颜色特性与ELM算法相结合。如实验结果所证明的那样，所提出的方法在田园环境中检测对象是成功且有效的。
备忘录
备忘录至：Elm Grove娱乐委员会委员会，来自：Hector de la Mora＆Christopher T. Koehnke日期：2014年7月3日，在2014年6月18日举行的娱乐委员会会议上，委员会讨论了当前一组Seventeen（17）家人（17）属于theventeen的村庄的网球法庭的使用，大约是一名（21岁）的tripertiation-nectional consents-consents consection-termentional consection-necorandum。该小组每隔一个星期六早上使用村庄网球场进行两个45分钟的会议。该小组表示，他们的指示不是为了赔偿，而只是试图将儿童聚集在一起参加网球运动。在6月18日的会议上，委员会投票通过向我们的办公室提出具体问题，以便我们可以向委员会成员提供法律意见。本备忘录试图回答6月18日委员会提出的担忧。具体来说，本备忘录解决了三个问题：我们的理解是，Elm Grove对这种使用没有任何类型的费用。
沙特阿拉伯ICT行业继续扩大新的高度
在下面的部分中，我们根据STC（买），MIS（累积），阿拉伯海信息（未涵盖），ELM Co.（未涵盖）（未涵盖）和2P（完美的演示；未涵盖），我们的SAUDI大型IT公司（即STC（BAY），Arab Sea Information（未涵盖）的解决方案进行基准。我们注意到，解决方案已经产生了一致的顶线和底线增加，即使在大流行期间，这是值得称赞的，并解释了其市场份额的增长。MIS的财务绩效一直在波动。虽然该公司在核心和数据中心驱动的23财年的收入增长良好，但由于减值费用的急剧上升，净利润急剧下降。除其他外，Elm Company还在很大程度上维持了良好的财务指标。
认证供应商 - 小型企业重点计划
ELM Properties, Inc. 在房地产和服务相关市场拥有 20 多年的经验。我们是一家全方位服务的房地产经纪公司，为特拉华州和马里兰州的企业客户、买家、卖家、租户和投资者提供帮助
Elektor-Electronics-USA-1990-10.pdf - 世界广播历史
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IPPS-A 培训资源
热门话题，培训时间为美国东部时间周三上午 9 点至 11 点和下午 6 点至 8 点。与会者将在每节课开始时报名，并在结束时完成一份 ELM 调查。当允许录音时，它们可以在“录音”文件夹中找到。
中央邦中学委员会，博帕尔电子邮件
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治疗肠漏症的成分对培养细菌属性的影响
摘要：消费者比以往任何时候都更加了解药草、多酚、蘑菇、氨基酸、蛋白质和益生菌等功能性成分。与酸奶及其益生菌一样，L-谷氨酰胺、槲皮素、榆树皮、蜀葵根、N-乙酰-D-葡萄糖胺、甘草根、舞茸和乳清酸锌已通过肠道微生物群显示出对健康有益。这些成分对酸奶发酵剂细菌特性的影响尚不清楚。本研究的目的是确定这些成分对益生菌特性、对胃液和溶菌酶的耐受性、蛋白酶活性以及嗜热链球菌 STI-06 和保加利亚乳杆菌 LB-12 活力的影响。在培养 0、30、60、90 和 120 分钟时测定耐酸性，在培养 0、4 和 8 小时时分析耐胆汁性。在培养 0、2、4、6、8、10、12、14 和 16 小时时测定微生物生长，在培养 0、12 和 24 小时时评估蛋白酶活性。使用蜀葵根、甘草根和榆树皮可提高嗜热链球菌的耐胆汁性和耐酸性。这些成分对保加利亚乳杆菌在培养 8 小时和 120 分钟时（分别）的耐胆汁性、耐酸性和模拟胃液性特征没有影响。同样，嗜热链球菌和保加利亚乳杆菌的生长不受这些功能成分的影响。使用蜀葵根、N-乙酰-D-葡萄糖胺和舞茸可显著提高嗜热链球菌的蛋白酶活性，而保加利亚乳杆菌的蛋白酶活性不受任何成分的影响。与对照相比，蜀葵根和槲皮素样品在模拟胃液和溶菌酶体外抗性试验中分别具有更高的嗜热链球菌平均对数计数和对数计数。对于保加利亚乳杆菌，甘草根、槲皮素、蜀葵根和榆树皮样品的对数计数高于对照样品。
一种鲁棒的隔离自动语音识别系统...
人类和机器都使用语音识别系统。各种研究人员已经开发了许多语音识别系统。例如语音识别、说话人验证和说话人识别。语音识别系统的基本阶段是预处理、特征提取、特征选择和分类。已经进行了大量工作来改进所有这些阶段以获得准确和更好的结果。本文主要关注在语音识别系统中添加机器学习。本文介绍了 ASR 的架构，有助于了解语音识别系统的基本阶段。然后重点介绍了机器学习在 ASR 中的应用。本文的一部分还介绍了各种研究人员使用支持向量机和人工神经网络所做的工作。除了这篇评论外，还介绍了使用 SVM、ELM、ANN、朴素贝叶斯和 kNN 分类器所做的工作。模拟结果表明，使用 ELM 分类器可实现最佳准确度。本文的最后一部分介绍了使用所提出的方法获得的结果，其中使用了 SVM、带有 Cuckoo 搜索算法的 ANN 和带有反向传播分类器的 ANN。重点还在于改进预处理和特征提取过程。