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每日时事初步测验 20-01-2025（在线初步测试）
盖茨-剑桥影响力奖由盖茨剑桥信托基金会于 2000 年 10 月设立。影响力奖被定义为对经济、社会、文化、环境、公共政策、健康和生活质量等各个领域的变革做出的显著贡献。获奖者将获得 5,000 英镑奖金并应邀参加我们的 2025 年周年纪念活动。该奖项向盖茨剑桥社区的所有成员开放，个人学者和盖茨剑桥学者发挥重要作用的团队均有资格获奖。2025 年盖茨-剑桥影响力奖共有 8 位获奖者，其中包括拉曼研究所 (RRI) 光与物质物理主题的教员 Urbasi Sinha 教授。Urbasi Sinha 教授——是量子基础和技术的研究员。她是拉曼研究所 (RRI) 量子信息与计算 (QuIC) 实验室的负责人。RRI 是科学技术部的一个自治机构。她的实验室是印度最早制造和建立预示和纠缠光子源在以下领域各种应用的实验室之一：
已发表版本的引用（APA）：Zhang, D., Hansen, C., De Frène, F., Kærgaard, S.P., Qian, W., & Chen, K. (2023)。自动贴标和在线
基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 允许用户使用脑信号来控制外部仪器，而运动意图检测 BCI 可以帮助失去运动功能的患者康复。现有该领域的研究大多依赖于基于线索的数据收集，这种方法便于样本标记，但会引入来自线索刺激的噪音；此外，它需要大量的用户培训，并且不能反映真实的使用场景。相比之下，自定步调的 BCI 可以通过支持用户按照自己的主动性和步调进行运动来克服基于线索的方法的局限性，但它们在标记方面存在不足。因此，在本研究中，我们提出了一种自动标记方法，可以交叉引用肌电图 (EMG) 信号以进行 EEG 标记，而无需人工干预。此外，考虑到只有少数研究专注于评估用于在线使用的 BCI 系统，并且其中大多数没有报告在线系统的细节，我们开发并详细介绍了一个伪在线评估套件，以促进在线 BCI 研究。我们收集了 10 名参与者的自定步调运动 EEG 数据，这些参与者进行张开和闭合手部动作，以进行训练和评估。结果表明，与基线标记方法相比，自动标记方法可以很好地处理噪声数据。我们还探索了用于在线自定步调运动检测的流行机器学习模型。结果证明了我们的在线管道的能力，并且由于在线 BCI 系统的特定设置，性能良好的离线模型并不一定能转化为性能良好的在线模型。我们提出的自动标记方法、在线评估套件和数据集向现实世界的自定步调 BCI 系统迈出了坚实的一步。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
技术增强的个性化学习：在三所东亚大学的在线教学中的教训
在19009年期间的在线教学迫使许多讲师寻求高效有效的方法，以与学生保持联系，并通过使用广泛的可用技术来改善学习经验。在三所东亚大学中，这项多案例研究调查了在此期间在大学教学中使用技术是否影响了个性化学习，如果是的，则如何。该研究还探索了为教师和学习者提供的机构支持，从而导致技术增强了个性化学习（TEPL）。使用定性方法，研究分析了23次个人访谈和3个文档分析（通知，公告等。），涉及六名管理员（AD），六个教职员工（FD）和11名讲师。有目的的采样针对政策制定和战略规划，负责专业发展计划的FD以及具有高教学评估评分的教师以及跨各个学科的在线学习方面的专业知识。主题分析表明，技术增强了学习步伐，时间和地点的灵活性，在学习方法上增加了学生的选择，启用了需求驱动的教学调整，并提供了更多，更广泛的个性化反馈，有时会促进匿名性。提供培训和资源，包括为学生提供的情感，身体和基础设施支持，促进了TEPL的增长。这项研究的意义在于讨论在线教学的方式和
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。
2023-2024 Facebook的年度在线安全报告...
本报告概述了我们开发的各种政策，执行惯例，工具，产品，资源和合作伙伴关系，以增强用户在代码下的承诺方面的安全和保障。首次，由于我们在本守则下的承诺，我们还为新加坡创建的内容的许多危害类别提供了新加坡特定的指标，我们已经采取了行动。代表的指标为2023年4月1日至2024年3月31日，除非另有说明，否则可以在每个危害类别的透明度部分中找到。鉴于我们在线安全的多年投资，本报告包含有关我们在报告期之后发生的工作的信息（即在2023年4月1日之前），并在今天保持生效。
爱尔兰 HSE 免疫接种指南会定期更新，仅在 RCPI 网站上在线更新：
请查看第 3 章爱尔兰 HSE 免疫指南，确保您获得有关针对患有功能性或解剖性无脾和脾功能低下的成年人推荐的额外疫苗的最新指导。
学者生物科学学术杂志缩写关键标题：SCH Acad J Biosci ISSN 2347-9515（印刷）| ISSN 2321-6883（在线）journa
1分子生物学与生物技术研究所，拉合尔大学，萨尔戈达校园动物学系，巴基斯坦2巴基斯坦分子生物学与生物技术研究所，拉合尔大学，巴基斯坦大学，巴基斯坦大学3个分子生物学与生物技术研究所，巴基斯坦大学3号动物育种系，faoog oggy oggipan faiorgoge faiorgoge faiorgoge faiorgoge faiogogy an旁遮普大学拉合尔的动物学，巴基坦6动物学系，工程与应用科学系，里帕国际大学，法萨拉巴德校园，法萨拉巴德38000，巴基斯坦7，巴基斯坦7野生动物与生态学系，兽医和动物科学学院。巴基斯坦政府大学Faisalabad：https：//doi.org/10.36347/sajb.2025.v13i02.002 |收到：28.12.2024 |接受：05.02.2025 |发表：08.02.2025 *通讯作者：巴基斯坦Sargodha校园拉合尔大学动物学系分子生物学与生物技术学院
Farid Rajkotia -Zaheer - - UVIC在线学术社区
2020–2021印度Sonepat数学系Ashoka University教学研究员。 {与教职员工一起工作，以管理大学的课程。 {有助于教授基础定量推理和数学思维课程，差异方程式和线性代数。 {责任包括提供补充教学会议，评估评估，编写原始解决方案手册和课程行政职责。2020–2021印度Sonepat数学系Ashoka University教学研究员。{与教职员工一起工作，以管理大学的课程。{有助于教授基础定量推理和数学思维课程，差异方程式和线性代数。{责任包括提供补充教学会议，评估评估，编写原始解决方案手册和课程行政职责。
将本文引用为：Swagatika Lenka，Dr. Ravindra Tiwari，（2025年）实时检测在线欺诈交易的混合ML和数据科学方法
1.2欺诈检测的数据预处理技术：为了准备欺诈检测算法的原始交易数据，需要数据准备。由于欺诈交易通常比真正的交易少很多，因此处理不平衡的数据集是一个主要的困难。可以纠正这种不平衡，例如在采样，过采样（SMOTE）或使用合成数据之类的方法。为了提高模型精度，数据清洁技术消除了噪声，处理丢失的变量并标准化数据。功能缩放确保每个输入功能对学习过程做出同等的贡献。通过适当的预处理提高了欺诈检测模型的有效性，从而确保模型从清晰，平衡的数据中学习正确的模式。