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AI驱动的个性化学习系统
文章信息ABS随着网络威胁的不断发展并变得更加复杂，传统的安全措施不再足以保护网络和敏感数据。人工智能（AI）和机器学习（ML）技术提供了强大的工具，可以通过实现更有效，更有效的威胁检测和响应来增强网络安全。本文概述了网络安全中AI和ML的当前状态，讨论了关键技术，应用程序，挑战和未来方向。我们回顾用于任务的ML算法，例如异常检测，恶意软件分类和网络入侵检测。案例研究显示了在现实世界中的网络安全系统中成功实施AI/ML。 还讨论了限制和挑战，包括需要大型标签数据集，对ML模型的对抗性攻击以及解释黑盒ML模型的困难。 最后，我们重点介绍了有希望的研究方向，例如可解释的网络安全性AI，无监督的学习方法以及将ML与其他安全工具和框架集成。 AI和ML将在网络安全方面发挥越来越重要的作用，并且正在进行的研究将有助于释放其保护我们的数字基础设施的全部潜力。 关键字：人工智能；机器学习；网络安全；入侵检测；恶意软件检测；异常检测；网络威胁案例研究显示了在现实世界中的网络安全系统中成功实施AI/ML。还讨论了限制和挑战，包括需要大型标签数据集，对ML模型的对抗性攻击以及解释黑盒ML模型的困难。最后，我们重点介绍了有希望的研究方向，例如可解释的网络安全性AI，无监督的学习方法以及将ML与其他安全工具和框架集成。AI和ML将在网络安全方面发挥越来越重要的作用，并且正在进行的研究将有助于释放其保护我们的数字基础设施的全部潜力。关键字：人工智能；机器学习；网络安全；入侵检测；恶意软件检测；异常检测；网络威胁
AI驱动的自适应学习系统
人工智能（AI）彻底改变了教育领域，为增强课程提供并改善学习成果提供了前所未有的机会。本评论文章探讨了AI驱动的自适应学习系统在现代教育中的变革性作用，重点是2013年至2024年之间的发展。这些系统利用AI算法来针对个别学生的需求量身定制学习经验，从而解决了传统的单一规模符合所有教育模型的局限性。本文研究了关键应用程序，例如个性化内容交付，实时反馈和预测分析，同时还应对挑战，包括道德问题，算法偏见和数字基础架构差距。借鉴了对文献的广泛系统评价，本研究强调了各种教育环境中经验研究和案例研究的证据。这些发现强调了自适应学习系统在增强教育中的参与度，可及性和公平性方面的有效性，但也强调了对强大的道德框架，教师培训和政策干预的需求。讨论提供了将这些技术纳入教育生态系统的路线图，从而使创新与公平平衡。本文旨在为教育者，研究人员和决策者提供对AI驱动的自适应学习系统如何重塑教育的未来，为更具包容，高效和有影响力的学习范式铺平道路的全面了解。
评估基于游戏的个性化学习系统
ying Tang获得了学士学位和M.S.学位，以及新泽西州纽瓦克市新泽西州新泽西理工学院的博士学位。她目前是新泽西州格拉斯博罗大学的电气和计算机工程教授（ECE）。她的研究兴趣包括虚拟现实和增强现实，人工智能以及计算机集成系统的建模和计划。Tang博士非常积极地适应和开发教学方法和材料，以增强工程教育。Her most recent educational research includes the collaboration with Tennessee State University and local high schools to infuse cyber- infrastructure learning experience into the pre-engineering and technology-based classrooms, the collab- oration with community colleges to develop interactive games in empowering students with engineering literacy and problem-solving, the integration of system-on-chip concepts across two year Engineering Science and four year ECE curricula, and the implementation of an educational innovation使用水族馆揭示了科学和工程原则。她的工作导致了100多种日记，会议论文和书籍章节。
AI驱动的自适应学习系统
人工智能（AI）彻底改变了教育领域，为增强课程提供并改善学习成果提供了前所未有的机会。本评论文章探讨了AI驱动的自适应学习系统在现代教育中的变革性作用，重点是2013年至2024年之间的发展。这些系统利用AI算法来针对个别学生的需求量身定制学习经验，从而解决了传统的单一规模符合所有教育模型的局限性。本文研究了关键应用程序，例如个性化内容交付，实时反馈和预测分析，同时还应对挑战，包括道德问题，算法偏见和数字基础架构差距。借鉴了对文献的广泛系统评价，本研究强调了各种教育环境中经验研究和案例研究的证据。这些发现强调了自适应学习系统在增强教育中的参与度，可及性和公平性方面的有效性，但也强调了对强大的道德框架，教师培训和政策干预的需求。讨论提供了将这些技术纳入教育生态系统的路线图，从而使创新与公平平衡。本文旨在为教育者，研究人员和决策者提供对AI驱动的自适应学习系统如何重塑教育的未来，为更具包容，高效和有影响力的学习范式铺平道路的全面了解。
幼儿劳动力和专业学习系统
幼儿劳动力由各种专门的专业人员组成，致力于为幼儿提供护理和教育，并为其家庭和社区提供支持。早期学习和护理领域中最常见的劳动力是教师，助理，家庭儿童保育提供者和管理人员负责早期学习计划。截至2022年，有23,988个人从事受监管的托儿计划。也有一支劳动力围绕并支持直接与儿童一起工作的劳动力，包括育儿许可专家，教练和导师，家庭访客，诸如幼儿干预主义者的专业员工，以及越来越多的婴儿和幼儿心理健康，纳入人士，包容和婴儿幼儿专家。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统
他从牛津大学获得了印度的罗德大学学者的博士学位。他获得了Warangal地区工程学院的学士学位，并获得了最佳即将离开的学生的金牌。他在IIT Bhilai担任访问教授职位，并在悉尼大学，澳大利亚大学和德国麦克斯·普朗克大脑研究所担任访问职位。他曾在英国当选为工程和技术机构以及皇家摄影学会的会员。他获得了IEEE传感器理事会黄金早期职业成就奖和Myril B. Reed最佳纸张奖。他曾担任欧洲IEEE信息和通信技术工作组（ICT）的2019年主席，目前是德国IEEE Circits and Systems Society分会的主席。他的研究兴趣包括CMOS图像传感器，MEM，数码相机和人工智能
CS 59200-MLS机器学习系统
𝑓𝑓2= =++ 𝛿𝛿 −𝑐𝑐2•两个多项式在x = m处均具有根，因此（x-m）是两种多项式的一个因素•GCD操作可以扩展到多项式上的操作以通过多项式上的多项式操作。
M.Tech。嵌入式和机器学习系统
第8学期S.No. Code Course Title L-T-P Credits 1 PH1602 Electromagnetic Theory 3-0-0 3 2 PH1604 Atomic and Molecular Physics 3-0-0 3 3 PH1606 Solid State Physics 3-0-0 3 4 PH17XX Professional Elective-II 3-0-0 3 5 PH17XX Professional Elective-III 3-0-0 3 6 PH2502 Atomic and Molecular Physics Lab 0-1-2 2 7 PH1612固态物理实验室0-1-2 2总数19第8学期S.No.Code Course Title L-T-P Credits 1 PH1602 Electromagnetic Theory 3-0-0 3 2 PH1604 Atomic and Molecular Physics 3-0-0 3 3 PH1606 Solid State Physics 3-0-0 3 4 PH17XX Professional Elective-II 3-0-0 3 5 PH17XX Professional Elective-III 3-0-0 3 6 PH2502 Atomic and Molecular Physics Lab 0-1-2 2 7 PH1612固态物理实验室0-1-2 2总数19
应用机器学习系统-UF ECE
•利用人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）工具的术语。•设计并进行有意义的实验来评估ML模型的性能。•确定用于应用程序和/或任务的ML模型。•识别并解释ML模型的优势和局限性。•选择成功的适当指标。•在代码中实施了几种使用最先进的现成库的ML模型。材料和供应费用在下降和添加周后不需要教科书和软件，所有注册的学生都将被添加到整个学期的计算资源的hipergator组中。如果您希望使用自己的系统参加课程活动，则需要安装以下软件的计算机：