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使用机器学习算法确定学生在线教育中的适应性水平
摘要 - 在在线教育的背景下，学生的适应性是他们成功的关键因素。本研究旨在使用机器学习模型来预测在线教育环境中学生的适应性水平。使用了1205个记录的数据集，其中包括几个人口统计和上下文特征，例如年龄，性别，教育水平和机构类型等。数据预处理包括使用单速编码对分类特征的转换。然后将数据集分为培训和测试集，以评估模型的性能。随机森林算法被选择用于分类任务，因为它能够处理具有多个特征的数据及其稳健性，以防止过度拟合。结果表明，随机森林模型在预测适应性水平时的准确性为91.29％。不同类别（“低”，“中度”，“高”）的回忆和F1得分值表示良好的性能，尤其是对于“低”和“中度”类别。本研究收集的所有信息都是匿名的，可确保数据隐私。数据集包括国家和国际层面的数据，提供了广泛而可推广的观点。
与唯一顶点盖的距离的精确算法
Horiyama等。（AAAI 2024）研究了在特定条件下具有独特最小顶点覆盖的图形实例的问题。他们的方法涉及预先分配某些顶点作为解决方案的一部分或将其排除在外。值得注意的是，对于v ertex c而不是问题，预分配顶点等同于将其从图形中删除。Horiyama等。重点是在这些修改后保持最小顶点盖的大小。在这项工作中，我们通过放松这一约束来扩展他们的研究：我们的目标是确保独特的最小顶点覆盖物，即使移除顶点可能不会降低所述盖子的大小。令人惊讶的是，我们的放松引入了显着的理论挑战。我们观察到问题是σ2p- complete，并且对于最高度5的平面图。尽管如此，我们提供了树木的线性时间算法，然后将其进一步利用以表明当通过树宽和最高度的组合参数化时，MU-VC处于FPT中。最后，我们表明，如果我们将解决方案的大小添加为参数的一部分，则在固定参数可进行固定参数时，在固定参数可进行的时，MU-VC在XP中为XP。
智能电网管理新算法
摘要。随着一个国家经济的发展，能源需求大幅增加。由于全球意识到化石燃料枯竭及其使用引起的气候变化，可再生能源的推广得到了加强。然而，可再生能源本质上是间歇性的。人们推荐了替代解决方案，例如将可再生能源系统整合到传统电网中。整合方法使用光伏、风能和其他可再生能源在高峰负荷或电力备用期间为建筑空间提供可持续能源。在本文中，我们提出了一种管理智能电网中能量流的新方法。开发了两种算法来管理可再生能源与传统电网的存储系统的整合。第一种算法旨在平滑消费峰值并减少从传统电网中提取的电量，而第二种算法旨在根据能源需求最大限度地利用可再生能源。与 HOMER 软件相比，对算法行为进行了可靠性测试，结果显示电网提取管理的最大相对误差为 4.78%。这些算法基于场景和运行参数，用于优化可再生能源在现有电网中的整合。它们的应用将减少化石能源的负面影响并促进能源转型。
量子算法的形式化方法
虽然量子硬件的最新进展为密码学以及其他关键领域（生物学、化学、优化、机器学习等）的显著加速打开了大门，但量子算法仍然难以正确实施，而且这种量子程序的验证是一项挑战。此外，由于量子测量的破坏性，在量子情况下引入传统编程中使用的测试和调试实践极其困难。作为一种替代策略，形式化方法很容易在量子软件这一新兴领域发挥决定性作用。最近的研究为开发过程的每个阶段出现的问题提供了解决方案：高级程序设计、实现、编译等。我们回顾了在量子计算中有效使用形式化方法所面临的挑战以及当前最有前途的研究方向。
CS265/CME309：随机算法和概率分析讲座＃10：概率方法
因此，这种随机边缘着色在没有单色k -clique的情况下产生着色的可能性> 0，因此必须存在这种着色。表明r k <2 2 k我们可以通过归纳论证进行。将r a，b定义为最小n，使得N顶点上完整图的任何2个色（例如红色和蓝色）具有至少A的单色红色集团，或者至少具有至少B的单色蓝色集团。首先观察到r a，b = r b，a，通过对称性和r 1，k = 1，因为所有着色都有红色的1片（因为这甚至不涉及任何红色边缘）。考虑在n = 1 + r a-1，b + r a，b-1顶点上的图2颜色。修复一个顶点V，让S r表示通过红色边缘连接到V的顶点的子集，而S B表示通过蓝色边缘连接到V的顶点的子集。构造，| S R | + | S B | + 1 = n = 1 + r a - 1，b + r a，b - 1，因此| S R | ≥ra -1，b或| S B | ≥ra，b -1。在| S R | ≥ra -1，b，要么S r具有大小B的蓝色集团，要么是大小A -1的红色集团，其顶点均通过红色边缘连接到V，在这种情况下，该图具有大小a的红色库。在| S B | ≥ra，b -1。因此，我们表明
量子频率计算：所有算法的二次运行时间优势
我们引入了一种称为量子频率计算机的新型计算机。它们以不同于传统量子计算机的方式利用量子特性，为所有算法生成二次计算运行时间优势，该优势与所消耗的功率有关。它们有两种变体：类型 1 只能处理经典算法，而类型 2 也可以处理量子算法。在类型 1 量子频率计算机中，只有控制是量子的，而在类型 2 中，逻辑空间也是量子的。我们还证明了量子频率计算机只需要经典数据总线即可运行。这很有用，因为这意味着在类型 1 量子频率计算机中，只有相对较小的一部分计算机整体架构需要是量子的，才能实现二次运行时间优势。与经典和传统量子计算机一样，量子频率计算机也会产生热量并需要冷却。我们还描述了这些要求。
社交媒体算法和青少年成瘾
我们花多少时间浏览 Instagram 重要吗？本文探讨了长期使用社交媒体对神经生物学的影响，重点研究了它如何影响大脑的奖励、注意力和情绪调节系统。频繁使用社交媒体平台会改变多巴胺通路，这是奖励处理的关键组成部分，会促进类似于物质成瘾的依赖性。此外，前额叶皮层和杏仁核内的大脑活动变化表明情绪敏感性增加，决策能力受损。人工智能 (AI) 在此过程中发挥着重要作用。人工智能驱动的社交媒体算法仅旨在吸引我们的注意力以获取利润，而不考虑道德问题、个性化内容和通过不断根据个人喜好定制提要来增强用户参与度。这些自适应算法旨在最大限度地增加屏幕时间，从而加深大脑奖励中心的激活。这种优化内容和增强参与度的循环加速了成瘾行为的发展。改变的大脑生理学和人工智能驱动的内容优化之间的相互作用形成了一个反馈循环，促进了青少年对社交媒体的成瘾。这引发了有关隐私和个性化内容推广的重大伦理问题。这篇评论文章全面深入地分析了社交媒体对青少年的神经生理影响以及管理这些影响的道德问题。它还提供了合乎道德的社交媒体使用和防止青少年上瘾的解决方案。
通过混合强化学习和优化算法增强了医疗废物管理的车辆路由
现代技术，尤其是人工智能，通过开发智能系统来优化从其一代到最终处置的最短路线，在改善医疗废物管理方面起着至关重要的作用。算法（例如Q学习和深Q网络）提高了运输和处置的效率，同时降低了环境污染的风险。在这项研究中，使用具有3吨能力的均质代理系统对人工智能算法进行培训，以优化封闭的电容车辆路由问题框架内医院之间的路线。将AI与探路技术集成在一起，尤其是混合A*-Deep Q网络方法，尽管最初的挑战，但仍导致了先进的结果。k均值聚类用于将医院分为区域，使代理可以使用深Q网络导航最短路径。分析表明，代理的能力尚未完全利用。这导致了使用Deep Q网络的分数背包动态编程应用，以最大程度地利用能力利用，同时实现最佳路线。由于用于比较算法的有效性的标准是车辆的数量和总车辆容量的利用率，因此发现具有DQN的分数背包脱颖而出，因为它需要最少的车辆数量（4），在该指标中达到0％的损失，因为它与最佳值相匹配。与其他需要5或7辆汽车的算法相比，它分别将车队尺寸降低了20％和42.86％。此外，与其他方法不同，它仅利用了车辆容量的33％至66％，它以100％的价格最大化车辆的容量利用率。但是，这种改进是以距离增加9％的成本，反映了每次旅行服务更多医院所需的较长路线。尽管取消了这种权衡，但该算法能够最大程度地减少车队的大小而充分利用车辆容量，这使其成为这些因素至关重要的情况下的最佳选择。这种方法不仅提高了性能，还提高了环境可持续性，使其成为研究中使用的所有算法中最有效，最具挑战性的解决方案。
生物信息学问题的实用图算法中的博士研究员（博士生），我们希望招募一位博士学位S
博士研究员（博士生）在实用图形算法中用于生物信息学问题的位置描述我们希望招募一名博士生（全职工作，4年），以在赫尔辛基大学的ERC资助项目中招募一名博士学位学生。预期的开始日期是八月至2025年9月，但这是一种灵活性。理想情况下，候选人具有强大的算法和编程背景，并且具有强大的技能来开发，实施和测试实用的图形算法，这些算法利用了由生物信息学中测序数据引起的图形的特征。学生有望在领导该项目，与团队成员和国际合作者合作以及在国外进行研究访问。该位置由使用结构，参数化和动态更新的可扩展图算法上的最新ERC合并赠款资助。该人将加入由Assoc领导的图形算法团队。Alexandru Tomescu教授，它是赫尔辛基大学更广泛的算法生物信息学小组的一部分。图形算法团队目前由2名博士生，3个博士学位组成，我们定期聘请研究助理作为暑期实习生或MSC学生。有关与此职位相关的一些关键指针，请参见：
探索加密算法：技术，应用和创新
摘要：本文研究了各种重要的对称和非对称加密算法及其在网络安全中的重要性。随着互联网使用的日益增长，对通信渠道的攻击已经相应地增加。这种攻击可能使第三方能够访问有关组织及其运营的敏感信息。此信息可能被可能用于破坏组织的活动或勒索付款以换取数据。为了减轻这些风险，使用加密算法来确保通信。这些算法以一种使未经授权的人难以访问的方式加密数据，从而使攻击者无效。因此，这些算法对于通信安全至关重要。本文介绍了一项关于最佳资源分配的对称和不对称算法的研究，可能利用这些算法，时间和功耗，整体结构以及其他相关因素的潜在攻击以及各种安全攻击的解释。关键字：CIA Triad，NIST，FIPS，窃听，DES，AES，RSA，ECC，对称密码，不对称密码