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World File Search System学习测量
探索非经济效益的衡量标准
• 学习成果：一系列举措，如教育援助委员会的大学学习评估、美国大学协会的价值评估标准计划以及社会科学研究委员会的大学学习测量项目，都试图测量学生的学习情况。加州大学欧文分校的理查德·阿鲁姆及其团队向高等教育价值委员会详细介绍了一项最近的学术成果：下一代本科生成功测量项目，该项目使用多种形式的数据来评估本科生在一段时间内的经历、行为和态度。
从量子数据中学习的理论框架
摘要 — 几十年来，传统的源和信道编码信息理论在学习和有效提取数据信息方面取得了进展。我们建议更进一步，为从量子数据中学习经典模式提供理论基础。然而，在为这种概括奠定基础的过程中，有几个障碍。首先，必须用希尔伯特空间上的密度算子代替经典数据。因此，与状态断层扫描等问题不同，我们的样本是独立同分布密度算子。第二个挑战更加深刻，因为我们必须认识到，我们与量子态的唯一相互作用是通过测量，由于不可克隆量子假设，测量后会丢失信息。考虑到这一点，我们提出了众所周知的可能近似正确 (PAC) 框架的量子对应物。基于此，我们提出了一种类似于经验风险最小化 (ERM) 算法的量子算法，用于学习测量假设类。然后，我们建立了量子样本复杂度量子概念类的上限。
用不完整的标签学习半监督的脑电图...
摘要 - 电子脑摄影（EEG）是情绪识别的客观工具，并显示出令人鼓舞的表现。但是，标签稀缺问题是该领域的主要挑战，这限制了基于脑电图的情绪识别的广泛应用。在本文中，我们提出了一个新型的半监督转移学习框架（EEGMATCH），以利用标记和未标记的脑电图数据。首先，开发了基于EEG-MIXUP的数据增强方法，以生成更有效的模型学习示例。第二，提出了一种半监督的两步成对学习方法来桥接原型和实例的成对学习，其中原型成对的成对学习测量了EEG数据与EEG类别的EEG数据与实例学习的全局关系，以及实例学习捕获EEG数据之间的本地固有关系。第三，引入了半监督的多域适应性，以对齐多个域（标记为源域，未标记的源域和目标域）之间的数据表示，其中分布不匹配被缓解。在两个基准数据库（种子和种子-IV）上进行了广泛的实验