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贝尔海文大学推出了新的数据科学硕士课程，旨在让学生掌握在当今最热门的领域之一中茁壮成长所需的技能。这个完全在线的课程提供了全面的课程，涵盖数据分析、机器学习、统计建模和数据库管理，为那些希望在数据驱动行业中取得进步的人打下了坚实的基础。贝尔海文的课程强调数据科学的技术和道德方面，不仅让毕业生能够分析复杂的数据，而且还能负责任地运用他们的知识。在线学习的灵活性使学生能够平衡学习与职业和个人承诺，使其成为寻求职业发展或新方向的在职专业人士的理想选择。该课程的主要特点之一是注重实际应用。学生将参与实践项目，使用最新的工具和技术来解决各个行业的实际问题。此外，贝尔海文的支持性教师和协作学习环境确保学生做好充分准备，在这个快速发展的领域取得成功。今天就加入贝尔哈文大学，开始您的数据科学之旅吧，这里提供尖端的教育，为数字世界的未来领袖奠定坚实的道德基础。
Microsoft Word - JNWC-IV-IDIQ 工作说明 v. 1.01
1.2 JNWC 的使命是使国防部、跨部门合作伙伴和联盟能够实现 PNT 优势。JNWC 通过三条努力来完成其使命：为 PNT 优势创建 NAVWAR 知识、将 PNT 优势操作化以及将 PNT 优势制度化。为 PNT 优势创建 NAVWAR 知识包括进行 PNT 操作现场评估；参加其他司令部组织的指挥所和演习，参加现场活动或观察其他司令部组织的现场活动，进行工程研究和分析；分析其他人员提供的数据；评估和传播情报；维护一个在线的 NAVWAR 信息库和各种机密级别的工具；以及维护国防部 NAVWAR 数据的中央存储库。将 PNT 优势操作化包括向作战指挥官 (CCMD)、各军种、跨部门和联盟合作伙伴（根据需要）提供 NAVWAR 规划和操作主题专业知识，以实现 PNT 优势。制度化 PNT 优势包括倡导国防部范围内的活动，将 NAVWAR 完全整合到军事政策、理论和行动以及未来的部队结构中，以实现 PNT 优势。JNWC 是美国太空司令部 (USSPACECOM) 内的一个联合国防部组织，因此使用既定的联合国防部流程进行运作。需要承包商支持来支持所有三条工作线
分布式的Merlin-Arthur合成量子状态及其应用
量子状态的产生和验证是量子信息处理的基本任务，伊朗人，Natarajan，Natarajan，Nirkhe，Rao和Yuen [CCC 2022]，Rosenthal和Yuen和Yuen [ITCS 2022]，Metger和Yuen，Metger和Yuen [focs 2023] [focs 2023]遵守了任期状态的统治状态。本文从量子分布式计算的角度研究了这一概念，尤其是分布式量子Merlin-Arthur（DQMA）协议。我们首先在一条线上引入一项新型任务，称为州生成，带有分布式输入（SGDI）。在此任务中，目标是生成量子状态u | ψ⟩在该行的最右边节点，其中| ψ⟩是在最左节点处给出的量子状态，u是一个单位矩阵，其描述分布在线的节点上。我们为SGDI提供了DQMA协议，并利用此协议来构建Naor，Parter和Yogev [Soda 2020]研究的集合平等问题的DQMA协议，并通过显示此问题的经典下限来补充我们的协议。我们的第二个贡献是DQMA协议，基于Zhu和Hayashi [物理评论A，2019]的最新工作，以在没有量子通信的网络的相邻节点之间创建EPR对。作为此DQMA协议的应用，我们证明了一个一般结果，显示了如何将任意网络上的任何DQMA协议转换为另一个DQMA协议，在该协议中，验证阶段不需要任何量子通信。
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
美国陆军工程兵团
Robert R. Russell 先生是美国陆军工程兵团学习中心 (ULC) 灌输支持培训部门的负责人。他负责监督分配到该部门的 13 名人员及其日常运营，以及协调部门转型活动，以迈向 ULC 的未来。他直接与支持者和培训协调员合作，以确保每年大约 159 门课程的有效覆盖。在担任现任负责人之前，Russell 先生曾担任美国空军主管、经理和 SES 课程的课程经理，将这些课程转变为 100% 在线的按需课程。转型的有效性促使空军部被公认为第一个遵守国防部此领域指令的军事部门。在美国陆军工程兵团任职之前，Russell 先生曾担任 STEM 教师，为该国的年轻人服务，组建了学校第一支中学机器人团队和第一支全女性机器人团队，离开学校后仍继续担任该项目的志愿者。他的成就包括学校第一支州冠军机器人团队以及第一支获得 VEX 世界机器人大赛参赛资格的机器人团队。Russell 先生还身着军装为国家服务了 28 年，包括多次担任军事教育职位，并在非洲和波斯湾地区作战了 36 个月。他曾担任美国陆军欧洲部队运动军官课程和陆军后勤大学运输学院部署和分发课程的倡导者。
教育中的人工智能：评论
摘要 本研究旨在评估人工智能 (AI) 对教育的影响。以初步分析确定的评估人工智能的叙述和框架为前提，研究范围仅限于人工智能在管理、教学和学习中的应用和影响。采用定性研究方法，利用文献综述作为研究设计和方法，有效地促进了研究目的的实现。人工智能是一个研究领域，其创新和发展最终导致了计算机、机器和其他具有类似人类智能的人工制品，其特点是认知能力、学习能力、适应性和决策能力。研究确定，人工智能已广泛应用于教育领域，尤其是教育机构，形式多种多样。人工智能最初以计算机和计算机相关技术的形式出现，后来逐渐转变为基于网络和在线的智能教育系统，最终通过使用嵌入式计算机系统和其他技术，使用人形机器人和基于网络的聊天机器人独立或与教师一起履行教师的职责和功能。利用这些平台，教师能够更有效地执行不同的管理功能，例如审阅和评分学生的作业，并在教学活动中实现更高的质量。另一方面，由于系统利用了机器学习和适应性，课程和内容可以根据学生的需求进行定制和个性化，从而促进了学习和保留，从而改善了学习者的体验和整体学习质量。
皮质肌肉耦合控制混合脑......
用于中风后运动康复的脑机接口 (BCI) 系统已证明其通过加强与运动相关的大脑活动来促进上肢运动恢复的有效性。混合 BCI (h-BCI) 利用中枢和外周激活，常用于辅助 BCI 以提高分类性能。然而，在康复环境中，应提取大脑和肌肉特征以促进良好的运动结果，不仅加强中枢运动系统中的意志控制，而且还加强将运动命令有效投射到目标肌肉，即中枢到外周的通信。出于这个原因，我们考虑将皮质肌肉耦合 (CMC) 作为专用于中风后上肢运动康复的 h-BCI 的一个功能。在本研究中，我们对 13 名健康参与者 (CTRL) 和 12 名中风患者 (EXP) 在执行（CTRL，EXP 未受影响的手臂）和尝试（EXP 受影响的手臂）手抓握和伸展时进行了伪在线分析，以优化 CMC 计算和基于 CMC 的运动检测从离线到在线的转换。结果表明，每 125 毫秒更新一次 CMC 计算（滑动窗口的移位）并在最终分类决策之前积累两个预测是运动分类准确性和速度之间的最佳平衡，与运动类型无关。对中风参与者的伪在线分析表明，尝试和执行的抓握/伸展都可以通过基于 CMC 的运动检测进行分类，并且在分类速度方面具有很高的性能（运动检测到 EMG 开始之间的平均延迟约为 580 毫秒）
了解人工智能在自适应学习系统中的作用
SACT-I，拉贾纳伦德拉拉尔汗女子学院（自治学院），印度西孟加拉邦，教育部 摘要 人工智能（AI）驱动的自适应学习系统（ALS）提供满足每个学生需求的个性化学习体验，标志着教育领域的革命性发展。本研究探讨了AI与自适应学习之间的互惠互利关系，强调两者如何彻底改变传统的教育方法。ALS通过根据学习者的反应动态修改教学材料、节奏和资源来满足学生的不同学习需求。这种方法摆脱了传统教育的千篇一律的方法。人工智能（AI）驱动的计算机通过分析海量数据来改进ALS，允许实时调整和针对学生的反馈。AI还使可扩展性和可访问性成为可能，使基于云和在线的系统能够覆盖更多的学生群体。为了保证人工智能驱动的 ALS 的道德和公正使用，必须解决算法偏见、数据保护和教师专业发展要求等问题。该研究涵盖了人工智能和自适应学习的理论基础，研究了它们的实现，并讨论了将两者结合起来的优势和困难。在方法论上，研究论文、期刊和学术出版物中的二手数据被用于文献分析技术。未来，人工智能 (AI) 和机器学习的发展将继续影响教育方法，呼吁支持教师和学生之间的动态以及道德和法律框架。总而言之，将人工智能纳入自适应学习系统有可能创造更成功、更受欢迎、更以学生为中心的学习环境，以满足每个学习者的个人需求。
课程概述
•这是您的课程：自定义并促进它，以最好地满足您自己的学生的需求。•课堂空间和地图规划：本课程利用学生编程和运行的Sphero RVR机器人。在需要程序，建议的地图和清除的区域空间的每个课程中都包含在课程中。可以随意使用这些地图和准则，或创建适合您设置的地图和区域。RVR可以在户外运行程序，但不应在水附近或浸入水中。•为课程设置规范和例程：学生是否会进入课程并开始独立完成课程？学生会成对工作吗？也许您会在房间前面“展示”每堂课。•让学生负责且节奏均匀。也许学生在将活动分级之前就无法进入下一课。•在教书前1-2天查看促进者指南，演讲和活动！您不应该在本课程中成为内容和技术的专家，但是希望您与学生一起学习并帮助他们进行故障排除！•开发有组织的技术系统：学生将如何标记和存储诸如Sphero RVR，LittleBits和Micro：Bit Kits之类的硬件？学生将如何提交他们的数字经验？•培训一个“技术团队”：一组2-3名负责任的学生，您可以通过管理RVR，LittleBits，Micro：Bits和其他技术来任务任务。•可以部分远程教授本课程：微观：Bit Senson使用完全在线的Makecode。RVR Robotics编程挑战部分仅在亲自需要经验教训，需要亲自测试和运行硬件。
![arxiv：2408.07892v1 [cs.cy] 2024年8月15日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4d83e7ba1547a7117480db026f553e9e637562fd.webp)
arxiv：2408.07892v1 [cs.cy] 2024年8月15日
匿名是在线的重要原则。但是，恶意演员长期以来一直使用误导性身份来进行欺诈，传播虚假信息并执行其他欺骗性计划。随着越来越有能力的AI的出现，坏演员可以扩大其操作的潜在规模和有效性，从而加强在线平衡匿名和可信赖性的挑战。在本文中，我们分析了一种应对这一挑战的新工具的价值：“人格证书”（PHCS），数字证书，使用户能够证明他们是真实的人，而不是AIS，而不是在线服务，而无需透露任何个人信息。这些凭据可以由一系列受信任的机构发行 - 政府或其他方面。PHC系统可能是本地或全局，并且不需要基于生物识别技术。AI的两种趋势有助于挑战的紧迫性：AI在线人士的不可区分性（即栩栩如生的内容和化身，代理活动）以及AI的可扩展性提高（即成本效益，可访问性，可访问性）。借鉴了对匿名证书和“人格证明”系统的悠久研究历史，人格证书为人们提供了一种在线平台上信任的方式，并为服务提供商提供了减少不良演员滥用的新工具。相比之下，现有的自动欺骗（例如Captchas）的对策不足以抵抗复杂的AI，而严格的身份验证解决方案对于许多用例来说都是私有的。在调查了人格证书的好处后，我们还研究了部署风险和设计挑战。我们以可行的下一步措施为决策者，技术人员和标准机构进行了可行的结论，可以与公众协商。