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具有认知剂的深度强化学习的程序性建设性学习机制
AI和深度学习的最新进步已经使人们对能够在越来越复杂的环境中执行任务的人工药物的需求不断增长。在这种情况下，要解决与持续学习限制和知识能力相关的挑战，受人认知启发的认知体系结构已获得了重要意义。这项研究通过引入一种认知 - 注意系统，采用建设性神经网络的学习方法来持续获取程序知识，从而有助于现有研究。我们用一个建设性的神经网络深化增强学习机制来代替增量的表格增强学习算法，以进行连续的感官知识获取，从而增强了整体学习能力。这种修改的主要重点是优化记忆利用和减少训练时间。我们的研究提出了一种学习策略，该策略将深入的强化学习与程序学习合并，从而反映了人类感觉运动发展中观察到的增量学习过程。这种方法嵌入了Conaim认知 - 注意结构中，利用CST的认知工具。提出的学习机制允许模型在其程序内存中动态创建和修改元素，从而促进了先前获得的功能和过程的重复使用。此外，它使该模型具有结合学习元素以有效适应复杂场景的能力。采用了一个建设性的神经网络，启动了一个包含一个神经元的初始隐藏层。但是，它具有适应其内部体系结构的能力，以响应其在程序和感觉运动任务中的性能，插入新的隐藏层或神经元。通过涉及类人形机器人的模拟进行的实验证明了以前通过逐步知识获取无法解决的任务的成功解决。在整个训练阶段，与其他代理人相比，建设性代理至少获得了40％的奖励，并执行了8％的措施。在随后的测试阶段，建设性剂表现出与其对应物相比的作用数量增加15％。
小学习机器：实时深入强化学习作为随意的创造力游戏
摘要在本文中，我们展示了Little Learning Machines，这是一款开创性的游戏，使玩家能够扮演强化学习（RL）培训师的角色。利用奖励和环境建模，玩家训练微型机器人执行任务，为探索和制作行为创造了开放式空间。值得注意的是，该游戏引入了创新方法，用于实时执行RL，这是该领域的重大步伐。我们深入研究了为此RL平台实施强大而动态的模拟时遇到的技术挑战和解决方案。本文重点介绍了系统描述，同时指出了增强和扩展的潜在途径，以进一步丰富玩家体验，以及从玩家反馈中进行其他研究的机会。这款开创性的游戏不仅可以揭开RL的神秘信息，而且还可以作为人工智能领域学习，研究和创造力的多功能工具。
编程非线性传播，用于有效的光学学习机
摘要。由于限制了诸如耗电耗电和可扩展性之类的限制，因此对较大的机器学习模型的培训和推断需求不断增加。光学器件是提供较低功率计算的有前途的竞争者，因为通过非吸收介质的光传播是无损操作。但是，要用光进行有用的高效计算，在光学上产生和控制非线性是一种仍然难以捉摸的必要性。多模纤维（MMF）已证明它们可以提供平均功率的微小效应，同时保持并行性和低损失。我们提出了一种光学神经网络体系结构，该体系结构通过通过波前形状控制MMF中超短脉冲的传播来执行非线性光学计算。使用替代模型，发现最佳参数集可以用电子计算机最少利用来为不同的任务编程此光学计算机。与同等执行的数字神经网络相比，模型参数数量的显着降低了97％，这导致总体上99％的数字操作减少。我们进一步证明，还可以使用竞争精确的精度执行完全的光学实现。
网格搜索优化客户流失预测的极限学习机方法
客户的行为特征，例如忠诚度状态和满意度标准，由于世界迅速变化而受到改变。因此，应在决策过程的每个步骤中有效地分析这些行为变化。客户流失分析涉及确定客户通过使用各种方法分析客户数据在情况之前倾向于离开情况的客户。这项研究的目的是开发一个基于学习机器的极端学习模型，以分析客户流失预测问题并确定改善模型性能的参数。网格搜索用于高参数调整。此外，还提出了修改的精度计算方法。在这项研究中，我们开发了基于幼稚的贝叶斯，k-nearest邻居和支持向量机方法的各种模型，并提供了每个模型性能的比较。根据获得的结果，使用拟议的极限学习机模型实现了93.1％的精度。”此外，提出的模型在解决研究问题方面非常有效，因为要确定的参数数量较少，从而减少了与其他模型的竞争。
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
学习机会-2024.pdf
蝴蝶从蛹中孵化而出，我们学校的学生也是如此。从他们注册成为绿色新生的那一刻，到在神圣的毕业典礼上戴上学位帽，我们的学生经历了一场智力进化。 DUT 的战略被称为 ENVISION2030，它有一个雄心勃勃的 2030 年战略意图声明，如下所示，它预示着不仅会得到大学社区认可而且会为社会实现的积极影响。 意图声明到 2030 年，我们的人民将富有创造力、创新精神、创业精神并能适应世界的变化。我们的人民将积极参与我们地区、我们国家和世界的发展。我们最先进的设施和系统将由为实现这一愿景而创建的生态系统支持。 ______________________________________________________________________________________________ DUT DNA 和 DUT 价值观与原则
从口语学习机器人学习
自动化决策系统越来越多地用于我们的日常生活中，例如在贷款，保险和医疗服务的背景下。一个挑战是，这些决策系统可以证明对弱势群体的歧视（Dwork等，2012）。为了减轻此问题，已经提出了公平的限制（Hardt等，2016； Dwork等，2012），例如寻求实现某些统计奇偶校验属性。尽管公平的机器学习已经进行了广泛的研究，但大多数工作都考虑了静态设置，而无需考虑决策的顺序反馈效果。同时，算法决定可能会通过与社会的反馈循环来改变数据中基本统计模式的变化。反过来，这会影响决策过程；
使用逻辑学习机器在2型糖尿病门诊患者中揭示脂质目标达到的预测因素：来自AMD年鉴和AMD人工智能研究小组的见解
1实验医学系，医学病理生理科，食品科学与内分泌学，罗马萨皮恩扎大学，意大利00161； davide.masi@uniroma1.it 2 Mix-X SRL，10015 Ivrea，意大利Ivrea 3 Associazione Medici diabetologi，Giuliano Isontina University Health Sealth Service，34149意大利Trieste； riccardocandido67@gmail.com 4 UOSD糖尿病学，交易和营养疾病，Brianza Health Service，PIO XI医院，20833年，意大利Desio； Annalisa.giancaterini@gmail.com 5糖尿病和内分泌科，ASL Sulcis，9016 Iglesias，意大利； giacomoguaita@gmail.com 6 Rulex Innovation Labs，Rulex Inc.，16122 Italy，意大利热那亚； marco.muselli@ieiit.cnr.it（m.m.）; damiano.verda@gmail.com（d.v.）7个糖尿病和代谢疾病单位，ASL 4 Liguria，16043 Chiavari，意大利； paola.ponzani@gmail.com 8 Deimos，意大利Udine 33100； p.santin@e-deimos.it 9 Associazione Medici Diabetologi，20156年意大利米兰； nicoletta.musacchio@gmail.com *通信：rita.zilich@mix-x.com;电话。：+39-3382-488-054†这些作者对这项工作也同样贡献。
扩展学习机会计划指南
本计划计划需要由 LEA 管理委员会在公开会议上批准，并发布在 LEA 网站上。计划计划模板指南被视为一份动态文件，会定期审查和调整以反映社区需求、法律更新，并在制定有效的 ELO-P 方面不断改进。LEA 负责根据 EC 第 8482.3(g)(1) 节每三年创建、审查和更新计划计划。鼓励 LEA 与合作伙伴和员工合作制定和审查计划计划。LEA 负责该计划并监督任何社区合作伙伴或分包商。LEA 应将所有合作伙伴纳入计划的制定和审查中。建议每年审查一次该计划。扩展学习部门采用了《加州扩展学习质量标准》（质量标准），并引入了持续质量改进 (CQI) 的要求，以帮助计划进行反思，并有意识地向学生提供计划管理实践和活动。要创建计划，请根据下面每个质量标准下列出的提示提供叙述性描述。LEA 可能会定制并包含其他提示，例如描述 SEL 活动或完善计划。除了叙述性回答外，包含表格、图表或其他有助于理解 ELO-P 的视觉表示也很有用。鼓励 LEA 下载和参考质量标准，以便持续改进计划。质量标准可在加利福尼亚州教育部 (CDE) 质量标准和 CQI 网页上找到，网址为 https://www.cde.ca.gov/ls/ex/qualstandcqi.asp。