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混合密集程序机器学习：数学方面，技术和应用
初步议程：2月3日，星期一：2月4日星期二到达：9:00至13:00的演讲，TBA室TBA下午免费/项目活动2月5日，星期三：讲座从9:00到13:00，2月6日，星期四，TBA室免费/项目活动：9:00至11:00的讲座。项目活动从11:00到13:00房间TBA下午免费/项目活动2月7日：2月8日星期六9:00至13:00的项目的演示和讨论：出发
利用深度学习分割技术和连接的组件分析使用2D图像对立面改造的高级成本估算
摘要：应用于2D立面图像的深度学习语义分割技术在几个领域中具有巨大的希望，这些域远远超出了模型的生成，主要是如果所使用的数据是前平行的或正顺序的照片。但是，在建筑遗产领域中的有效应用尚未得到充分探索，这主要是由于缺乏多学科团队，这些团队早在数据集创建阶段就包括建筑专业人员。这项研究的目的是引入整体观点，以证明最先进的细分模型的实际实用性，以自动化城市规模住宅建筑物立面康复的高级成本估计，并在结合使用连接的组件分析时自动化。为了实现这一目标，以五个简单的阶段制定了可扩展的自下而上方法，其中包括数据科学和体系结构专业知识。该策略旨在提高早期阶段分析的准确性，并在有限的构造信息可用，并且存在很大的成本不确定性，因此可以优化参与经济可行性研究和决策过程的建筑利益相关者使用的策略。
社论：锂离子电池：制造、建模和先进的实验技术
锂离子电池 (LIB) 对能源存储解决方案至关重要，尤其是对于电动汽车和可再生能源系统 (Choi 和 Wang，2018 年；Masias 等人，2021 年)。它们的高能量密度、长寿命和高效率使它们不可或缺。然而，随着需求的增长，对提高安全性、寿命和可持续性的创新的需求也在增长 (Wu 等人，2019 年；Zh 等人，2023 年；Patel 等人，2024 年)。本研究主题介绍了状态估计、健康监测、预测模型和可持续制造技术方面的关键进展，全面概述了该领域的最新突破。一个关键领域是 LIB 的制造，它构成了电池生产的基础 (Matthews 等人)。集成先进的实验技术可显著提高我们的观察能力，使我们能够进行更精确的测量，更好地了解电池在各种条件下的行为。此外，建模是连接制造过程和实验观察的“粘合剂”。它允许研究人员整合横截面数据，以便就电池设计、生产和管理做出更明智的决策（Matthews 等人；Guo 等人；Qian 等人）。这一演变的下一个合乎逻辑的步骤是创建一个综合从制造、实验和建模这三个领域收集的所有信息的纽带。这样一个相互关联的网络
社论：使用机器学习技术改善自闭症谱系障碍诊断
自闭症谱系障碍（ASD）是一种复杂的神经发育状况，其特征是社会沟通，重复行为和限制利益的挑战（美国精神病学协会，2013年）。早期和准确的诊断对于有效的干预至关重要，使患有ASD的人能够获得更好的发展结果和改善的生活质量。但是，通常依赖主观行为观察的传统诊断方法仍然是耗时且不一致的。这强调了迫切需要创新，可扩展和客观的诊断工具（Rasul等，2024； Jeyarani和Senthilkumar，2023）。机器学习（ML）已成为ASD诊断的一种变革性方法，具有分析大型，复杂数据集的能力并发现超过人类能力的模式。例如，已广泛利用眼神追踪技术来量化凝视行为，例如固定和扫视，以及自闭症的公认标记。采用深度学习的研究在基于眼睛跟踪数据的典型开发个体的ASD分类方面已经取得了很高的准确性（Jeyarani和Senthilkumar，2023; Alsharif等，2024）。这些技术进步为开发不仅有效，而且在不同种群中可能推广的工具提供了基础。此外，诸如将视线扫描路径转换为分类的视觉表示诸如诊断管道的方法，从而实现了传统上费力的过程的自动化（Carette等，2019）。此外，无监督的学习技术，包括眼球跟踪数据的聚类，已经证明了对可变性的独特见解的潜力
应用运筹学技术来优化...
全球经济的联系日益紧密，企业面临着越来越大的压力，需要高效运营、降低成本并保持竞争力。在这种环境下，供应链管理 (SCM) 在确保公司能够满足客户需求的同时，最大限度地减少运营效率低下方面发挥着关键作用。优化良好的供应链有助于公司提高绩效、提高盈利能力并确保可持续性。然而，优化供应链是一项复杂的任务，涉及需求不确定性、运输成本、交货时间和库存管理等众多变量。运筹学 (OR) 技术提供了系统的方法来分析和优化供应链的各个方面。运筹学是一门使用数学模型、算法和统计分析来帮助复杂系统中的决策的学科。通过利用运筹学技术，企业可以改善从采购和生产到分销和库存控制等多个供应链职能的决策。这篇评论文章探讨了用于优化供应链网络的关键运筹学技术，研究了它们的应用，并讨论了实施这些技术的好处和挑战 [1]。
冶金中使用的机器学习技术包括SUP
背景：冶金中使用的机器学习技术包括监督学习，无监督的学习，强化学习和深度学习，每个学习都在优化生产过程的各个方面都发挥了作用。ML的好处包括提高效率，提高产品质量，减少停机时间和降低成本。但是，存在挑战，例如确保数据质量，管理冶金过程的复杂性以及将ML集成到现有系统中。冶金中的未来趋势包括自主系统的兴起，用于实时数据处理的边缘计算以及更先进的预测模型，以进一步优化复杂的过程。简而言之，ML正在通过使运营更有效，可持续和成本效益来改变工业过程冶金。但是，应对与数据质量，系统集成和过程复杂性有关的挑战对于最大程度地提高ML在现场的好处至关重要。
电动汽车电池管理系统的优化技术
电动汽车和HEV使用具有优势的电池，例如高能存储，较低的环境影响和持久的性能。扩大电动汽车的使用取决于更好的电池技术，并努力提高能源容量，缩短充电时间并降低成本。目前，锂离子（液化）电池是由于其高效率而常用的。但是，由于电池很复杂，并且其性能会随着时间而变化，因此监视其确切状态是一项挑战。这使得开发准确可靠的电池管理系统（BMS）对于确保安全有效的操作至关重要[1]。电动和混合动力汽车（电动汽车和HEV）被视为传统内燃机车辆的强大替代品，近年来其技术取得了重大进步。电池对于这些车辆至关重要，因为它们的能量密度很高，环境影响较低和寿命长。但是，必须仔细管理电池，以防止诸如过度充电，过热或过度排放之类的问题，这会导致安全危害和更快的老化。电池管理系统（BMS）对于确保安全性和优化性能至关重要。关键BMS技术包括电池建模，状态估计和充电方法。这些模型有助于了解电池的电气和热行为，同时估计充电状态（SOC）和内部温度的方法可确保准确监测。然后，根据这些模型开发了优化的充电策略以提高性能[2]。电动汽车（电动汽车）迅速从利基市场转移到主流，这要归功于电池技术的进步，支持性政府政策以及对环境问题的越来越认识。向电动汽车（EV）的转变是出于降低温室气体排放的愿望而激发的，这在气候变化中起着重要作用。使用内燃机（ICE）燃烧化石燃料，释放二氧化碳并耗尽自然资源的传统车辆。相比之下，电动汽车（EV）用电动机运行，这些电动机由电池燃料，可以使用可再生能源充电。锂离子电池是最常见的类型，在能量密度，成本和寿命方面有所改善，通过提供更长的驾驶范围，使电动汽车更具吸引力。创新包括新的电池化学，铝和碳纤维等轻质材料以及节能功能，例如再生制动。也正在开发自动驾驶技术，以增强安全性和交通流量。热管理对于电池性能和安全性至关重要，使用冷却方法将温度保持在最佳范围内并防止过热[3]。电池管理对于电动电动电池的安全有效操作至关重要。电池管理系统（BMS）监视并优化性能，有助于延长电池寿命，
使用人工智能技术对提高教育服务质量的影响/巴格达大学案例研究
人工智能技术的应用在最近的研究中引起了人们的极大兴趣，因为它们在提高教育质量方面发挥着关键作用。本研究调查了巴格达大学药学院学生对人工智能技术对提高教育服务质量的影响。研究样本包括 379 名男女学生。研究采用描述性分析方法，以问卷为主要数据收集工具。研究结果表明，人工智能方法的应用非常有效，为学生提供的教育服务质量卓越。结果还显示，人工智能技术的使用与教育服务质量之间存在很强的相关性（相关系数为 0.719）。这种相关性在 99% 的置信水平下具有统计学意义。人工智能技术及其维度对教育服务质量的影响在 99% 的置信水平下非常显著。这表明人工智能技术在提高教育服务质量方面发挥着重要作用。该研究强调了创建配备现代设备和设备的技术先进的教室的重要性，以增强学习体验并提供先进的教育环境。它还强调了通过技术手段有效解决学生投诉和不满的重要性，例如电子通信平台、社交媒体平台、通过互联网提供技术支持和智能手机应用程序。这些措施对于提供高质量的教育服务至关重要。
研究生成式 AI 模型和检测技术
包括 ChatGPT、Gemini 和 Claude 在内的生成式 AI 模型在加强 K-12 教育方面发挥着越来越重要的作用，为各个学科提供支持。这些模型为人文学科提示提供示例答案，解决数学方程式并集思广益提出新颖的想法。尽管它们具有教育价值，但人们担心它们可能会误导学生在完成作业、评估或研究论文时直接从 AI 中抄袭答案。当前的检测器（例如 GPT-Zero）难以识别经过修改的 AI 生成的文本，并且对于以英语为第二语言的学习者而言，其可靠性会降低。本研究调查了在高风险写作评估中使用生成式 AI 来检测学术作弊行为。经典机器学习模型（包括逻辑回归、XGBoost 和支持向量机）用于区分 AI 生成的论文和学生撰写的论文。此外，我们还研究了包括 BERT、RoBERTa 和 Electra 在内的大型语言模型，并将其与传统机器学习模型进行了比较。分析重点关注 ASAP Kaggle 竞赛中的提示 1。为了评估各种检测方法和生成式 AI 模型的有效性，我们包括 ChatGPT、Claude 和 Gemini 的基本版本、专业版本和最新版本。此外，我们还研究了 GPT-Humanizer 和 QuillBot 等释义工具的影响，并介绍了一种使用同义词信息检测人性化 AI 文本的新方法。此外，我们还探讨了数据集大小与模型性能之间的关系，以便为未来研究中的数据收集提供参考。
原创文章 基于脑电图的情绪状态分类降维技术的比较分析
摘要：目的：本研究旨在评估各种降维方法（包括主成分分析 (PCA)、拉普拉斯评分和卡方特征选择）对脑电图 (EEG) 数据集分类性能的影响。方法：我们应用了降维技术，包括 PCA、拉普拉斯评分和卡方特征选择，并使用线性回归、K 最近邻 (KNN) 和朴素贝叶斯分类器评估了它们对 EEG 数据分类性能的影响。对模型的分类准确性和计算效率进行了评估。结果：我们的研究结果表明，所有降维策略通常都能提高或保持分类准确性，同时减少计算负荷。值得注意的是，PCA 和 Autofeat 技术可提高模型的准确性。结论：使用降维技术可以通过减少计算需求而不影响准确性来增强 EEG 数据分类。这些结果表明，这些技术有可能应用于既需要计算效率又需要高精度的场景。本研究中使用的代码可在https://github.com/movahedso/Emotion-analysis找到。