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World File Search System动态转换
基于神经网络的客户行为模型用于数字零售中的动态转换渠道优化
摘要使用不同平台和数字零售环境中的接触点增加流量的需求不能过分强调。通常在转换优化中通常使用的一些常规状态无法捕获客户在与互联网商店交往时所做的复杂和动态路径。为了在转换漏斗中捕获客户的这种动态行为，本文介绍了一种基于神经网络的新方法。此外，通过使用人工神经网络（ANN）进行机器学习过程，该模型对客户活动进行了实时预测，并为零售商揭示了适当的关键时刻，以影响客户的决策过程以优化客户体验。这些发现表明，神经网络模型的应用提高了客户行为表示的准确性，以提供提高销售生产率的最佳转换策略。
量子参考框架之间动态转换的组结构
最近，显示出参考帧与量子系统相关联时，需要修改此类量子参考框架之间的转换定律以考虑参考帧的量子和动态特征。这导致了量子系统的相位空间变量的关系描述，量子系统的一部分是量子系统的一部分。虽然这种转换被证明是系统的哈密顿量的对称性，但对于它们是否享受群体结构，与Quantum机械师中的classical参考框架相似的问题仍然没有答案。在这项工作中，我们确定了包含量子参考框架的量子系统相空间上的规范变换，并表明这些转换封闭了由lie代数定义的组结构，这与量子机械的通常的galilei代数不同。我们进一步发现，这个新代数的要素实际上是先前确定的量子参考帧转换的构建块，我们是我们恢复的。最后，我们展示了如何通过采用控制惯性转换的量子性质引入的附加非交通性的参数的零极限来从量子参考框架之间的一组转换中获得的经典参考框架之间的转换。
探索人类与人工智能对个体学习和协作学习之间动态转换的控制
摘要。在课堂上动态地在个人和协作学习活动之间转换（即以无计划的方式，根据需要）可能对学生有好处。现有的编排工具并非为支持这种转换而设计的。这项工作报告了一项技术探索研究的结果，该研究探索了课堂协同编排支持的替代设计，以便在个人和协作学习之间动态转换，重点研究了如何在教师、学生和编排系统之间划分或共享对转换的控制。本研究涉及 1）在真实的课堂场景中进行试点，使用人工智能支持个人和协作学习；2）设计研讨会和对学生和教师的访谈。研究结果表明，学生、教师和人工智能系统之间需要对转换进行混合控制，以及对不同教室、教师和学生先前知识的适应性和/或适应性。这项研究首次探索了人类-人工智能对实际课堂中个人和协作学习之间动态转换的控制。