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发现地理卫星：从数据集到Kelvins Spotgeo挑战
地球同步赤道轨道（GEO）是许多重要空间资产的所在地，例如远程通讯和导航卫星。GEO中监视居民空间对象（RSO）是实现空间情境意识（SSA）和保护批判空间资产的关键方面。然而，由于目标的极端距离以及包括云的缘故，大气/天气效应，光污染，传感器噪声/缺陷和恒星闭合，因此基于地面的地理对象进行了挑战。Kelvins Spotgeo挑战旨在确定来自低成本地面望远镜的图像在多大程度上可用于检测GEO和近Geo RSO，仅来自没有任何其他元数据的光度信号。同时，Spotgeo数据集还解决了有关卫星检测问题的计算机视觉观点中缺乏公开可用的数据集；通过组装和释放这样的数据集，我们希望在光学检测RSO上付出更多的努力，并为现有方法和将来的方法提供客观的台式标记。在这项工作中，我们介绍了Spotgeo数据集开发，Challenge设计，评估指标和结果分析的详细信息。
人工智能可以从数据中学习。但它能学会推理吗？
定理 1：对于一个具有 n 层和 12 个注意力头的 BERT 模型，通过构造，存在一组参数，使得该模型可以正确解决 SimpleLogic 中任何最多需要 n-2 步推理的推理问题。
AI在混合学习中的作用：系统文献评论 合成数据：从数据稀缺到数据污染 合成数据的关键挑衅
随着混合学习在COVID-19大流行期间朝着新阶段发展，人工智能（AI）技术的进步为发展更多样化和动态的混合学习提供了机会。这项系统评价重点介绍了与在混合学习中使用AI应用有关的出版物。从2007年1月到2023年10月的原始研究是从Google Scholar，Eric和Web of Science数据库中提取的。最后，根据两个概念框架回顾了30项在纳入标准下的经验研究：混合学习的四个主要挑战和AI的三个角色。我们发现，AI应用程序主要用于混合学习中的在线异步学习组件；关于AI应用程序的工作很少，这些应用程序有助于将在线活动与基于课堂的离线活动联系起来。许多研究已经确定了AI作为直接调解人的作用，以帮助控制学生在混合学习中的灵活性和自主权。但是，大量研究还使用高级学习分析技术将AI确定为补充助手，这些技术可以促进与学生有效互动并促进学习过程。最后，最少的研究探索了AI作为新主题的作用，例如使用教学剂或机器人。考虑到生成AI技术的进步，我们希望对混合学习中的AI进行更多的研究。这项研究的结果表明，未来的研究应指导教师及其智能AI合作伙伴，以更有效地实施混合学习。
合成数据：从数据稀缺到数据污染合成数据的关键挑衅
培训人工智能（AI）系统需要大量数据，AI开发人员面临访问所需信息的各种障碍。合成数据已将研究人员和行业的想象力作为解决这个问题的潜在解决方案。虽然可能需要对合成数据的某些热情，但在这篇简短的论文中，我们为简单叙事提供了至关重要的配重，这些叙述将合成数据定位为对每个数据访问挑战的一种无需成本的解决方案，突显了伦理，政治，政治和治理性，可以创建合成数据的使用。我们质疑合成数据本质上可以免于隐私和相关的道德问题的想法。我们警告说，将二元反对的构架数据构架对“真实”测量数据可能会巧妙地将数据收集器和处理器持有的规范标准转移。我们认为，通过承诺将数据与其组成部分（其代表和影响的人）离婚，合成数据可能会给民主数据治理带来新的障碍。
从数据到基层倡议：利用基于变压器的模型来检测社交媒体中的绿色实践
绿色实践是支持人与环境之间可持续关系的日常活动。在社交媒体中进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。 本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。 我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。 与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。 由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。 这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。
从数据到见解：利用AI和互惠对称性的商业智能
本文探讨了商业智能（BI）如何使用AI和相互对称原则来从数据中获得可行的见解。目标是研究AI和相互对称性，在BI中使用以及它们对战略决策的影响之间的协同作用。使用了对AI，相互对称性，BI文献，研究文章和案例研究的完整综述。二级数据源进行汇总和评估，以解释这种综合方法的基本概念和方法。重大发现表明，互惠对称引导的AI驱动分析如何改善数据解释和洞察力产生。这种整合增强了决策，创新和行业运营。政策应解决道德问题，数据隐私问题和法律框架，以促进负责的AI采用和数据驱动的决策透明度。BI可以通过AI和相互对称性进行转换，以打开新的机会并获得竞争优势。这种综合方法强调了不断的创新和适应性，以最大程度地提高战略业务成功的数据潜力。
从数据过载到零售业的数据驱动决策
潜在客户希望产品能立即供货，如果找不到自己想要的，他们就会迅速转向其他来源。数据可以告知零售商如何根据当地需求、盈利能力和库存管理效率优化产品组合。借助实时销售数据，销售团队可以根据每个地点的独特客户群定制产品组合 - 在特定商店的库存中分配更多特定颜色、款式或尺码的产品以及新产品和系列。数据还可用于衡量客户对价值、趋势、质量、品牌、客户体验、忠诚度积分和可持续性的态度。有了这些信息，零售商可以大幅提高库存投资和盈利能力。他们可以利用销售成本 (COGS) 和历史销售额数据，分析每个地点每个库存单位 (SKU) 的收益，从而追踪其策略的有效性。
从数据过载到零售业的数据驱动决策
在这个技术以前所未有的速度发展的时代，零售业正处在十字路口。零售商被海量数据淹没，但许多零售商却难以有效利用这些资产。虽然人们一致认为数据是提高绩效和竞争力的下一个前沿，但从数据过载到可操作洞察的转变仍然是许多业内人士面临的重大挑战。本报告借鉴了毕马威 2024 年全球科技报告、毕马威 2024 年首席执行官展望和其他权威来源的见解，深入探讨了数据驱动零售的必要性，提供了实用指南，帮助解锁消费者洞察，实现无缝商务，实现盈利增长。
从数据课程中学习介绍
作业：作业将定期分配；比每周的频率少一些。他们将在签发日期后的一个星期到期。我们将使用GarteScope。截止日期将严格执行。尽管家庭作业仅占成绩的15％，但您会发现它们对于学习过程至关重要。我们强烈鼓励您独立研究它们。通常，遵循他人的解决方案很容易，但很难提出自己的解决方案。过去的经验表明，班级的表现与您自己解决问题集的能力高度相关！我们将在讨论会议时间和办公时间提供家庭作业帮助。