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有向图对比学习
图对比学习 (GCL) 已出现，用于从对比视图中学习可泛化的表示。然而，它仍处于起步阶段，存在两个问题：1）通过数据增强改变图结构来生成对比视图可能会误导消息传递方案，因为这种图改变操作会剥夺内在的图结构信息，尤其是有向图中的方向结构；2）由于 GCL 通常使用带有手动挑选参数的预定义对比视图，因此它没有充分利用数据增强提供的对比信息，导致模型学习的结构信息不完整。在本文中，我们设计了一种称为拉普拉斯扰动的有向图数据增强方法，并从理论上分析了它如何在不改变有向图结构的情况下提供对比信息。此外，我们提出了一个有向图对比学习框架，该框架从拉普拉斯扰动生成的所有可能的对比视图中动态学习。然后我们使用多任务课程学习来训练它，以从多个易到难的对比视图中逐步学习。我们通过实证研究证明，我们的模型能够比其他 GCL 模型保留更多有向图的结构特征，因为它能够提供完整的对比信息。在各种基准测试中的实验表明，我们优于最先进的方法。
学习计划
学习社区 我将减少您在学习社区中进行案例研究的脚手架。您将在学习社区中完成大部分课堂作业，根据分配的概念性社会工作阅读材料进行案例研究，并创造性地制定学习计划以完成本学期的工作。 每个学习社区都将根据其书籍的案例研究成为其实践领域的专家。 该课程的 30 本书代表了一系列主题，可以以多种方式分类。我根据广泛的社会实践领域对它们进行分类。 学习社区中的工作将包括个人成员角色和小组角色。 学习社区个人成员的角色。 学习社区的每个成员都将从他们书中涉及的角度提供意见（例如，有些人可能更关注家庭面临的困难，而另一些人则关注支持或制造障碍的政策）。 每个学习社区中至少有一本书在他们的故事中提到了提供者。 我精心挑选和整理了每个实践领域的书籍，以便它们共同提供内容的全景视图，说明我们将在本课中学习有关社会工作的知识。当你和你所在的实践学习社区的其他人分享你们各自从书中学到的东西时，讨论你看到的书之间的联系。你会注意到这些书是相互呼应的，或相互依存的，或从不同的角度与其他书籍一起构成了你实践领域的更完整的图景。例如，一本书可能涉及与家庭合作，另一本书可能涉及社会行动。学习社区小组内工作。作为一个小组，每个学习社区将决定如何处理他们的案例研究，并向全班提交实施和展示的提案。在每个小组（小组内）内，学生将首先单独工作，将与课程目标相关的概念材料联系起来，并确定多媒体
学习计划
全球教育中心学习计划使用此计划表根据您的学术要求制定全面的四年学习计划。您无需列出确切的课程名称 - 只需列出您打算满足的要求（例如美术核心）。请您的主要学术顾问协助您规划课程。姓名：__________________________________________________________________ 班级年份：______________________ 专业：________________________________________________________________ 辅修：__________________________ 指导老师：________________________________________ 留学项目：________________________ 大一 秋季 春季 1____________________________ 1____________________________ 2____________________________ 2____________________________ 3____________________________ 3____________________________ 4____________________________ 4____________________________ 5____________________________ 5____________________________ 大二 秋季 春季 1____________________________ 1____________________________ 2____________________________ 2____________________________ 3____________________________ 3____________________________ 4____________________________ 4____________________________ 5____________________________ 5____________________________ 大三 秋季 春季 1____________________________ 1____________________________ 2____________________________ 2____________________________ 3____________________________ 3____________________________ 4____________________________ 4____________________________ 5____________________________ 5____________________________ 大四 秋季 春季 1____________________________ 1____________________________ 2____________________________ 2____________________________ 3____________________________ 3____________________________ 4____________________________ 4____________________________ 5____________________________ 5____________________________
学习大脑
近年来，数字革命从根本上改变了我们的生活，这种趋势在未来仍将持续下去。平均而言，美国青少年每天花六到九个小时的空闲时间使用数字媒体。尽管到目前为止，德国的这些数字似乎较低，但根据联邦健康教育中心 (BZgA) 最近的一份报告，德国 12 至 16 岁的青少年也花费大量时间上网，平均每天约三个小时。在本研究中，22.4% 的年轻参与者认为他们自己的媒体使用存在问题。鉴于这些数据，心理学面临的问题是：数字技术对人类的感知、思维和行动有何影响？了解数字技术的使用如何影响人类认知和人类大脑似乎至关重要——无论是好是坏。特别是，我们将重点关注认知心理学、认知神经科学和发展心理学领域的一些当前关键发现，这些发现涉及计算机的影响
基于强化学习
摘要：乘车共享中的核心问题是设计合理的算法以匹配驱动程序和Pasengers。受到各种约束的影响，例如在现实世界中的天气，流量和供应按需动态，需要优化多个目标，例如总平台收入和乘客等待时间。由于其在约束和优化目标方面的复杂性，乘车共同的匹配问题成为移动运输领域的核心问题。但是，现有的研究缺乏对驾驶员收入公平性的探索，并且某些算法实际上不适用于工业环境。为了解决这些缺点，我们开发了一种面向公平的动态匹配算法，用于乘车共享，有效地优化了驾驶员之间的总体平台效率（预期的总驾驶员收入）和收入公平（驱动程序之间加权摊销公平信息的熵）。首先，我们在场景设置中引入了匹配结果对随后匹配的时间依赖性，并使用了强化学习来预测这些时间依赖性，克服了仅依赖历史数据和当前情况下订单分配的传统匹配算法的限制。然后，我们实施了一系列优化解决方案，包括引入时间窗口匹配模型，修剪操作和度量表示调整，以增强算法的适应性和大型数据集的可伸缩性。这些解决方案还确保该算法的效率。最后，在实际数据集上进行的实验表明，基于强化学习的公平性算法分别在公平，平台效用和匹配效率方面，比传统算法相比，改善了81.4％，28.5％和79.7％。