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World File Search System学习策略
贪婪主动学习策略分析
标准模型（比如 PAC 框架）并未捕捉到标记数据和未标记数据之间的区别，而这种区别催生了主动学习领域，在主动学习中，学习者可以要求特定点的标签，但每个标签都需要付费。这些查询点通常从未标记的数据集中选择，这种做法称为基于池的学习 [10]。目前也有一些关于人工创建查询点的研究，包括大量理论成果 [1, 2]，但这种方法存在两个问题：首先，从实用角度来看，这样产生的查询可能非常不自然，因此人类很难进行分类 [3]；其次，由于这些查询不是从底层数据分布中挑选出来的，因此它们在泛化方面的价值可能有限。在本文中，我们重点关注基于池的学习。
为什么生成学习策略可以改善记忆？
摘要 —生成性学习策略与认知和情感相联系。基于单因素实验设计，75 名被试被随机分配到化学虚拟现实 (VR) 课程，在三种条件下学习：VR、VR+总结和VR+自我测试。使用 emWave 系统记录学习者在学习过程中的情绪状态。使用保留测试测量学习者的学习成果，使用工具测量学习体验。结果表明，与没有生成性学习策略的 VR 课程学生相比，1）在学习过程中进行生成性自我测试策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，学习后积极评价更多，记忆测试分数更高；2）在学习过程中进行生成性总结策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，但即时记忆分数较低。这些发现为解释生成性总结和自我测试学习策略如何影响基于 VR 的学习提供了新的证据。
打击仇恨和种族主义：学生学习策略
反对仇恨和种族主义的学生学习策略是一种积极主动、以学生为中心的方法，旨在为所有学生创造尊重和文化安全的学习环境。学生和教职员工应该在一个安全、包容、以真相与和解、反压迫和反种族主义为中心的环境中学习和工作。我们是一个集体社区，必须尽一切努力确保所有学生、教职员工、家庭和社区都感到受到尊重和欢迎。
使用通用线性模型进行学习策略分析
背景：HIV感染严重破坏了口服微生物组，增加了革兰氏阴性细菌的存在，例如牙龈卟啉单胞菌（P. gingivalis），在超过80％的病例中检测到。牙龈疟原虫分泌脂多糖（LPS），这是一种有效的免疫刺激剂，即使在抗逆转录病毒疗法（CART）治疗的HIV患者（PWH）中，也会损害原发性人类口服角质形成细胞（HOK）。HOK细胞通过激活炎性体复合物（包括DNA敏感性炎性体蛋白）来应对细菌和病毒刺激。虽然众所周知，仅LPS会触发规范和非经典途径，导致炎症体激活，但我们的研究研究了HIV暴露与LPS如何与LPS协同诱导HOK中的炎症反应。我们假设HOK暴露素HOK细胞可增强对LP的AIM2激活，从而导致慢性炎症和免疫失调的增加 - 在PWH中。
初中的自我意识和学习策略
doi：https：//doi.org/10.56293/ijmsssr.2025.5505 IJMSSSR 2025卷第7卷3月2日至4月2日ISSN：2582 - 0265摘要：本研究旨在确定哪个自我意识的领域最能影响学生的学习策略。这项研究使用了涉及菲律宾达沃西方部门的教师的描述性技术，利用了非实验定量研究设计。该研究是在2021 - 2022年学年的第二学期进行的。关于自我意识和学生学习策略的研究工具被用作数据来源。使用Mean，Pearson-R和回归作为治疗数据的统计工具，研究表明了以下结果：自我意识的水平很高，学生学习策略的水平非常高，对学生的自我意识与学习策略之间的关系具有重要意义，学生的自我意识策略，自我意识的学习策略是公众的自我意识策略。关键字：自我意识，学生的学习策略教育管理，定量研究，菲律宾1。引言自我意识是理解自己的感受，思想和行动的能力。学生本质上需要具有更好的自我意识，因为这有助于他们改善社交功能。当学生表现出大量的自我意识时，他们可以更好地认识到其他人如何看待他们，并且可以对更好的社会接受进行必要的调整（Luo，Shi，Zhang，Zhang，Peng，Zhang＆Zeng，2021年）。良好的自我意识有助于学生制定重要的学习策略。这是因为这些学生知道他们的学习方式，并且认识到他们的学习优势和缺点，这将指导他们培养策略，从而使他们最大程度地提高学习。拥有急需的自我意识的水平确实有助于学生在他们从事的任何任务中晋升（Fallah Nodehi，Boroomandfar＆Moussavi，2020年）。但是，即使是学生也认识到自我意识的重要性，他们仍然有很多人对自己的优势和缺点的认识。因此，这些学生几乎不知道他们如何在学术事务和生活中繁荣发展，这影响了他们的学习策略。在远程班级中，教师注意到没有学习和应对他们的要求的几个学生人数（Aljawarneh，2019年）。在当地的情况下，有些学生不关心他们的学术要求。他们没有通过在学习过程中展示主动性，了解学习和内容标准的倡议，从而使学习能力较差，这最终使他们与其他学习者落后。提到的问题是学生在学习策略方面的经验。解决问题的需求将确保学生更多的学习机会。因此，研究人员被提示进行这项研究，以解决知识差距，以在当地背景下找到有关学生的自我意识和学习策略的相关证据，因为研究人员很少在当地环境中就同一主题进行同一研究。
自主导航导航的零射击增强学习策略
目的：对心血管疾病的治疗需要对导丝和导管进行复杂而挑战性的导航。这通常会导致长期干预措施，在此过程中，患者和临床医生暴露于X射线辐射。深度强化学习方法在学习此任务方面表现出了希望，并且可能是在机器人干预过程中自动导管导航的关键。然而，现有的培训方法显示出有限的能力，可以概括看不见的血管解剖结构，每次几何变化时都需要重新训练。方法：在本文中，我们为三维自主内血管内导航提出了零射击学习策略。使用一组非常小的分支模式训练集，我们的增强学习算法能够学习一个控制，然后可以将其应用于不看到的无需再培训的情况下。结果：我们在4种不同的血管系统上演示了我们的方法，在达到这些解剖学的随机靶标时，平均成功率为95％。我们的策略在计算上也有效，可以在2小时内对控制器进行训练。结论：我们的培训方法证明了其具有不同特征的不观察几何形状的能力，这要归功于几乎形状不变的观察空间。关键字 - 强化学习，控制，血管内导航，机器人技术
机器学习策略，用于对X射线光谱的准确有效分析
抽象的计算光谱已成为希望获得实验光谱定性和定量解释的研究人员的关键工具。在过去的十年中，实验与理论之间的相互作用增加创造了一个积极的反馈回路，该回路激发了两个领域的发展。特别是，计算的精度提高已导致它们成为分析电磁频谱光谱镜的必不可少的工具。对于短波长技术，例如核心孔（X射线）光谱镜，其流行率在现代X射线设施出现之后增加了，包括第三代同步激素和X射线自由电子激光器。基于建立的波功能或密度功能方法的计算继续主导文献中光谱分析的大部分，但机器学习算法的新兴发展正在开始为这些传统技术提供新的机会，以快速，准确，价格合理的“黑色盒子”接近这些传统技术。此局部评论叙述了计算X射线光谱的数据驱动/机器学习方法的最新进展。我们讨论了当前可用方法的成就和局限性，并回顾了这些技术必须扩大计算和实验X射线光谱研究的范围和范围的潜力。