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人工智能（AI）在个性化学习过程中的作用
摘要 本研究旨在调查人工智能 (AI) 技术在高等教育阶段对提高学习效率的影响。研究方法包括分析相关文献和对在学习环境中使用过 AI 技术的学生和教育工作者进行采访。研究结果表明，AI 技术的整合可以提供更加个性化、适应性强和专注的学习体验，从而提高学生的参与度和学业成绩。然而，还需要解决与数据隐私和技术准备相关的挑战，以确保 AI 技术在高等教育中的成功实施。关键词：人工智能、自适应学习、高等教育、学习效率、数据隐私。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成相关文档标识的列表（DOCID），给定查询。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的上下文中已显示出侧面的方法是有效的，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是次优的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。从特定上讲，我们将排名copid列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们学习了一个参数的子集，这些参数最大化了the DocID的相应生成可能性，给定（前面的）顶部 - 1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
学习过程清单
Course of Study Checklist Course/Task Check Date Completed ECG 506- Professional Counseling Orientation and Technology ☐ ECG 553- Theory and Process ☐ EFD 500- Research in Education ☐ ECG 501- Assessment in Education ☐ ECG 523- Social and Cultural Diversity Issues in Counseling ☐ ECG 525*- Pre-practicum: Skills & Techniques in Counseling ☐ EPY 525- Lifespan Development ☐ ECG 526-职业道德和法律问题☐ECG591-咨询中的小组程序☐ECG556-职业发展☐中点考试 - 中点考试 - 将LiveText Portfolio提交给顾问，以进行审查和反馈
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
人为时代的生物多样性损失危机需要研究非模型生物的新工具。大象既是一种濒危物种，又是研究复杂表型（例如大小，社会行为和寿命）等复杂表型的出色模型，但它们仍然严重研究。在这里，我们报告了通过化学媒体诱导和菌落选择的两个步骤，然后对大象转录因子Oct4，Sox2，Sox2，sox2，klf4，myc±nanog and Lin28a和MADENATION进行过度表达，然后通过化学媒体诱导和菌落选择过度表达了大象诱导的多能干细胞（EMIPSC）的第一个推导。自Shinya Yamanaka进行重新编程以来，已经报道了来自许多物种在内的许多物种的IPSC，包括功能灭绝的北部白鼻菌，但EMIPSC仍然难以捉摸。对于多种物种，与小鼠和人类（如小鼠和人类）相比，采用了重编程方案，但我们的EMIPSC方案几乎没有变化，但我们的EMIPSC方案需要更长的时间表和抑制TP53扩张基因，这些基因被认为可以在大象中赋予独特的癌症。IPSC解锁了探索细胞命运，细胞和组织发育，细胞疗法，药物筛查，疾病建模，癌症发展，配子发生及其他方面的巨大潜力，以进一步了解我们对这一标志性的巨型巨型。这项研究为遗传拯救和保护的晚期非模型生物细胞模型打开了新的边界。
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
人类肠道微生物组的荟萃分析发现了疾病之间共享和不同的微生物特征 通过罕见的短链脂肪酸性细菌的财团，增强了肠道微生物组营养不良和减轻DSS诱导的结肠炎 动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变 大象诱导多能干细胞的推导 parasurf
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2024年2月29日。 https://doi.org/10.1101/2024.02.27.582333 doi：Biorxiv Preprint
量子神经网络中量子态学习过程的统计分析
量子神经网络 (QNN) 已成为在各个领域追求近期量子优势的有前途的框架，其中许多应用可以看作是学习编码有用数据的量子态。作为概率分布学习的量子模拟，量子态学习在量子机器学习中在理论和实践上都是必不可少的。在本文中，我们开发了一个使用 QNN 学习未知量子态的禁忌定理，即使从高保真初始状态开始也是如此。我们证明，当损失值低于临界阈值时，避免局部最小值的概率会随着量子比特数的增加而呈指数级消失，而只会随着电路深度的增加而呈多项式增长。局部最小值的曲率集中于量子 Fisher 信息乘以与损失相关的常数，这表征了输出状态对 QNN 中参数的敏感性。这些结果适用于任何电路结构、初始化策略，并且适用于固定假设和自适应方法。进行了广泛的数值模拟以验证我们的理论结果。我们的研究结果对提高 QNN 的可学习性和可扩展性的良好初始猜测和自适应方法设定了一般限制，并加深了对先验信息在 QNN 中的作用的理解。
信息通信技术对学生教学和学习过程绩效的影响
电子邮件：madalarup@gmail.com 摘要 ICT（信息和通信技术）在现行高等教育体系中发挥着重要作用，有助于提高教育质量。本研究试图分析 ICT 对西孟加拉邦北 24 帕尔加纳斯区农村地区和加尔各答市区 D. El. Ed. 机构的学生和教师教学过程表现的影响。本研究旨在分析基于 ICT 的创新在高等教育机构中的成果，即西孟加拉邦北 24 帕尔加纳斯区农村地区和加尔各答市区的 D. El. Ed. 机构。研究对象包括西孟加拉邦北 24 帕尔加纳斯区农村地区和加尔各答市区少数选定的 D. El. Ed. 机构的 300 名学生。研究人员使用自制的问卷作为本研究的工具。本研究采用分层随机抽样技术对部分 D. El. Ed. 学生进行。北 24 帕尔加纳斯区为农村地区，加尔各答为西孟加拉邦市区。研究人员测量了 ICT 对 D. El. Ed. 机构在性别（男性和女性）、栖息地（农村和城市）和机构类型（政府、政府资助和自筹资金）方面教学和学习过程绩效的影响，并发现它们在基于 ICT 的创造中发挥着非常重要的作用。关键词：D. El. Ed. 机构、ICT、绩效、教学和学习过程。简介“ICT 是信息处理所需的技术，特别是使用电子计算机、通信设备和软件应用程序随时随地转换、存储、保护、处理、传输和检索信息”。使用单一统一的信号分配、布线和管理系统将计算机网络系统与电话网络合并具有很大的经济动机。 ICT 是一个涵盖所有通信设备的总称，包括无线电、电视、手机、计算机和卫星系统、网络硬件等，以及与之相关的各种服务和设备，如远程学习和视频会议。ICT 必须完全融入教学法。联合国教育、科学及文化组织 (UNESCO) 是联合国的一个部门，它已将 ICT 融入教育，作为其确保教育公平和获得教育机会的努力的一部分。信息和通信技术有助于普及教育、教育公平、提供优质的学习和教学、教师的专业发展以及更高效的教育管理、治理和行政。UNESCO 采取全面而综合的方法来促进教育领域的 ICT。获取、包容、和质量是他们能够应对的主要挑战之一。教育中的信息和通信技术 (ICT) 是指将基于计算机的通信融入日常课堂教学过程。在为学生做好当前数字时代的准备方面，教师被视为在日常课堂教学过程中使用 ICT 的关键参与者。这是因为 ICT 具有潜力，可以提供充满活力和积极主动的教学环境。教师的 ICT 培训还可以增强沟通