XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System困惑
基于概率特征的脑电信号在线教育平台困惑学生检测
摘要：在 COVID-19 大流行期间，在线教育已成为一种重要的教育媒介。尽管在线教育具有诸多优势，但它缺乏面对面的设置，这使得分析学生的互动、理解和困惑程度变得非常困难。本研究利用脑电图 (EEG) 数据为大规模开放在线课程 (MOOC) 平台检测学生的困惑程度。现有的困惑检测方法主要侧重于模型优化，而特征工程研究得不够深入。本研究提出了一种新颖的工程方法，该方法使用基于概率的特征 (PBF) 来提高机器学习模型的效率。PBF 方法利用随机森林 (RF) 和梯度提升机 (GBM) 的概率输出作为特征向量来训练机器学习模型。通过几个带有 EEG 数据的机器学习模型，使用原始特征和 PBF 方法进行了广泛的实验。实验结果表明，通过在 EEG 数据上使用 PBF 方法，可以 100% 准确率地检测困惑的学生。 K 折交叉验证和与现有方法的性能比较进一步证实了结果。
是否感到困惑：解码大脑活动并认识到使用EEG
抽象目标。混乱是学习过程中的主要认知情绪，影响了学生的参与度以及他们是否感到沮丧或无聊。但是，关于学习混乱的研究仍处于早期阶段，并且有必要更好地了解如何识别它以及哪些脑电图（EEG）信号表明其发生。目前的工作调查了使用脑电图进行推理学习期间的混乱，旨在通过将教育心理学，神经科学和计算机科学结合的多学科方法来填补这一空白。方法。首先，我们设计了一个实验，以积极，准确地引起推理中的混乱。第二，我们提出了一种主观和客观的关节标签技术来解决标签噪声问题。第三，为了确认可以将混乱的状态与非共同状态区分开，我们比较和分析了五个典型频段中混淆和未连接状态的平均频带能力。最后，我们提出了一个用于混乱分析的EEG数据库，以及传统（天真贝叶斯，支持矢量机，随机森林和人工神经网络）和端到端（长期短期记忆，残留网络和EEGNET）机器学习方法的基准结果。主要结果。发现的发现：1。在混乱和未融合条件之间，三角洲，theta，alpha，beta和较低伽玛的功率有显着差异； 2。更高的注意力和认知负荷；和3。意义。具有时间域特征的随机森林算法在二元分类中，具有高精度/F1得分（对于受试者的方法为88.06％/0.88，对于受试者的方法为84.43％/0.84）。这项研究促进了我们对混乱的理解，并提供了在学习过程中识别和分析的实用见解。它在学习过程中扩展了有关困惑和非共同状态之间差异的现有理论，并为认知感染模型做出了贡献。该研究使研究人员，教育者和从业人员能够监测混乱，开发自适应系统和测试识别方法。
机器学习算法在检测学生观看 MOOC 时的困惑程度方面的比较
4 方法 21 4.1 文献综述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .................................................................................................................................................................................................................25 4.5 数据收集....................................................................................................................................................................................................................26 4.5.1 数据集....................................................................................................................................................................................................................................26
ODL-BCI：通过超参数调整对学生困惑进行分类的脑机接口最佳深度学习模型
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 1 月 31 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.10.30.564829 doi：bioRxiv preprint
为 2024-2025 年 COVID-19 疫苗做好准备
据 LTC 机构报告，他们在为患者/居民接种 COVID-19 疫苗时遇到了计费和报销障碍 • 对 LTC 药房何时可以和不能直接计费感到困惑 • 对居民所拥有的保险类型感到困惑 • 难以理解医疗保险覆盖范围
2017 年度回顾 - IATA
您认为该行业未来面临的最大问题是什么？我们的行业总是会受到不可预见的挑战，最近发生的事件可能是禁止在飞机客舱内携带电子产品，我认为这对某些航空公司和某些航空公司来说是不公平的。但有明显的证据表明，这可能会蔓延到其他国家，这显然对我们作为航空公司的运营方式以及我们的客户如何看待我们提供的服务的价值产生了重大影响。我认为这是我们整个行业必须团结起来并理解的事情。风险是什么？挑战是什么？正在采取的措施是否足以应对我们所了解的风险？我认为这肯定会让人们感到困惑，让航空公司感到困惑，让客户感到困惑，因此如果我们能在短期内澄清这一点，那将非常有帮助。
石油危机对国内经济的影响
摘要 本研究使用结构向量自回归 (SVAR) 模型分析了世界石油价格冲击对印度尼西亚国内经济的影响。所用变量分为两组。第一组描述世界石油市场，包括世界石油产量、世界经济活动和世界石油价格。第二组描述国内经济，包括 GDP、CPI、折现率和印尼盾汇率等变量。使用该模型可以消除在小型开放经济国家使用 VAR 模型的研究中常见的脉冲响应异常或困惑，例如价格困惑和汇率困惑。估计结果表明，世界石油价格冲击对国内经济产生显著影响。脉冲响应结果表明，世界石油价格引起的冲击在期初响应不同，但从长期来看会回到平衡线。
