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Kardan工程技术杂志（KJET）
通过在课堂上整合人工智能（AI）和学习分析来改善学生的成功，尤其是在在线和高等教育环境中的努力。本文提供了有关使用AI驱动方法预测和提高学生绩效的当前研究的广泛概述。这项综合了几项研究结果的研究探讨了如何使用学生互动数据（例如参与论坛，测验和协作工具）创建学习成果预测模型。的发现表明，利用各种基于交互的特征可以导致预测准确性高达75％，从而突出了这些方法的潜力，以提高对在线学习动态的理解。此外，对随机森林和逻辑回归等机器学习算法的比较研究表明了它们如何预测学生的毅力和表现。有了预测性建模，可以尽早确定高危学生，从而更加集中的干预措施来促进高等教育环境中的学术成就。审查还讨论了更多的一般性后果，例如通过在课堂上使用AI带来的道德困境和教学困难。AI在教育中的应用正在增长，因为它可以提供量身定制的学习经验，简化行政职责并提高学生绩效。但是，担心数据隐私，算法偏见以及AI技术的公平应用突出了谨慎实施技术和持续评估的必要性。本评论文章提倡平衡策略，该策略最大程度地降低了风险并最大程度地提高教育环境中的收益，同时强调了人工智能和学习分析在增强学生绩效方面的变革潜力。
EDET（电力分销工程技术）EDET（电力分销工程技术）
•至少要接受EDET计划的年龄至少18岁。还要注意，学生必须年满18岁才能获得其所需的A类CDL学习者许可。一名从高中毕业或拥有GED/TASC的学生可以选择在被接受进入线路服务计划之前开始接受通识教育课程。•拥有CDL学习者允许的级别。•在WV的A.T.C上成功完成了一项预评估筛查，以衡量物理敏捷性，并在班级注册前对高度的恐惧。预评估是在学期开始之前几个月安排的，并在确定的日期通知申请人。您也可以致电计划日期304-929-3300。•完成运输部（D.O.T.）在您的医师办公室的身体状态。•至少有有效的无限制驾驶执照，至少有2年，并且没有DUI的病史，驾驶违规行为受损或许可证暂停历史。如果您对驾驶记录和无限制的驾驶执照要求提出质疑，请联系当地的机动车部门以回答您的问题。•接受EDET计划的学生必须提交并通过随机的药物筛查。
南佛罗里达大学本科生... 主要的情况说明书数学：计算和应用 项目团队培训指南Oracle HCM这是... 弥合AI扫盲差距，以供公平的教师教育 南佛罗里达大学的数据情报科学硕士（MSDI）计划（USF），研究生 2025佛罗里达大学本科研究会议 微生物学-Tampa Pradeep Haldar -Tampa 合作伙伴关系 Rasim O. Guldiken，博士-Tampa 主要的情况说明书 USF I -CORPS团队：2016春季学期队列 数据情报科学硕士（MSDI）程序 半导体中的自旋注射，操纵和检测 机械工程技术选修课
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B.S.工程技术，软件和数据工程技术 网络安全的基础B.S.工程技术，软件和数据工程技术网络安全的基础
获得至少3.0 GPA的学生可以确保进入MS计划（https://computing.njit.edu/graduate-degrees/），由Ying Wu计算学院提供。此证书程序中的所有课程都可以应用于网络安全和隐私计划中MS的要求（https://cs.njit.edu/ms-cyber-security-and-security-and-privacy-ms-ms-csp/）一下。对于对其他MS课程感兴趣的学生，建议咨询目录（https://catalog.njit.edu/graduate/graduate/computing-sciences/#masterstext），以确定哪些课程满足各自的要求。目前的学生也可以与YWCC顾问（https://computing.njit.edu/academic-advisors-graduate/）联系以获取更多信息。
M.S.在生物信息学中 B.S.工程技术，软件和数据工程技术 网络安全的基础
＆1。CS 506和DS 637是为希望在基本主题和介绍性编程中建立背景的学生推荐的入门级研究生课程。2。将YWCC 691计算为选修学分需要该计划主管事先批准。此外，只有在同一教职员工不是学生的MS项目或MS论文顾问时，才需要与外部合作伙伴（行业，实验室或政府）或教师一起完成。
专利与基因工程技术
不同阶层的人曾多次对授予生物体专利提出道德上的反对意见。最近，人们开始关注专利问题，部分原因是企业界只关心基因产品的经济回报和市场前景。本文的目的是重新审视关于基因工程技术专利的争论，并就如何合理化专利保护同时减轻道德争论提供部分建议。本文重新审视了某些国家（即欧洲、美国、澳大利亚、马来西亚）以及《与贸易有关的知识产权协议》（TRIPS）等国际协议下关于生物材料的知识产权框架和案例法。本文基于关于生命形式和基因研究专利的一手资料和二手资料。由于各国现有的经济、政治和意识形态条件以及基因工程技术领域的分歧，哲学原则与生物技术专利的实施之间存在不一致。因此，在这种情况下，最合理的立场是保持警惕，因为不可能阻止生物工业化。在现有证据存在的情况下，保持警惕的一条途径是尽量减少生命科学创造的商业化。应严格监控转基因产品的专利，以履行对国际人权的承诺，即提供价格合理的医疗保健和医疗。
使用神经网络预测工程技术学生的动机信念对数学学业进步的影响
每年影响全球数百万学生的焦虑问题（Mehrabizadeh，2000）。这种焦虑始于10-11岁，是所有社会经济阶层都存在的全球性问题（Sarason，1975）。Sarason还认为考试焦虑是一种认知自我专注的形式，其特征是对自身能力的自我怀疑，并经常导致负面的认知评价、注意力不集中、不良的生理反应和学习成绩下降。它对学生的心理和教育健康起着有害和抑制作用。在过去的二十年里，先进的神经成像技术的使用大大丰富了研究人员对人脑功能的洞察（Gregory＆Parry，2006）。关于认知、情感、动机、学习和发展的研究成果也带来了一波新的见解（Wolfe，2001），在一定程度上有助于重新评估现有的社会现象和问题的解释。这对心理学产生了最重大的影响，催生了“认知神经科学”（Gazzaniga，2002）、“发展心理学”（Jensen，2000）和“社会神经科学”。如今，神经科学在教育领域的应用范围比其他领域更广（Jensen，2000），了解大脑的学习方式可以对教育产生重大影响。最近通过各种成像技术进行的研究为我们提供了新的见解，使教育工作者能够越来越多地了解认知神经科学的进步，并将这些发现应用于教育领域（Hall，2005）。因此，一个名为“教育神经科学”的新兴领域正在兴起，旨在通过将认知神经科学方法（特别是神经成像）与行为方法相结合来研究学习和教育问题（Varma 等人，2008）。
Kardan工程技术杂志（KJET）
心血管疾病（CVD）是全球死亡率的主要原因，准确的预测模型对于改善预防和管理策略至关重要。本研究通过基于相关的图形结构和加权链路预测算法来解决增强CVD风险预测的挑战。使用Pearson和Spearman相关方法，我们将包含1025个患者记录和14个关键特征的综合数据集转换为图形结构。基于相关的图形结构捕获特征依赖性，通过将变量关系表示为网络中的边缘。为了评估图形表示的有效性，我们应用了加权链路预测算法，包括加权共同邻居（WCN），加权优先附着（WPA）和加权Jaccard系数（WJC）。基于Pearson相关的网络表现出非凡的性能，WCN算法在曲线（AUC）下达到99.80％的面积，精度为48.0％。相比之下，基于Spearman相关的网络显示出强大的结果，WJC的AUC为96.60％，精度为67.16％。在jupyter环境中使用Python进行的比较分析，并采用了诸如NetworkX和各种统计文库之类的库，突出了基于相关图在CVD数据中捕获线性和非线性关系的卓越能力。虽然有希望，但该研究承认与数据集大小和计算复杂性有关的局限性。我们的发现表明，基于相关的图形方法可显着增强CVD预测，提供更个性化的CVD预防和管理方法。
库尔纳工程技术大学机械工程系库尔纳 - 9203，电话：041-769471 (191)；传真：041-774403
他的研究兴趣包括康复机器人、流体力学和传热。除了在 KUET 担任学术职务外，他还曾担任孟加拉国陆军科技大学库尔纳分校 (BAUST Khulna) 的教员。他教授各种课程，包括机械工程概论、热工程、静力学和固体力学。