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使用眼动追踪和机器学习在 iVR 学习环境中评估学习者表现
摘要 目前，由于眼动追踪技术的低侵入性及其与商用 iVR 头戴式显示器的集成，在沉浸式虚拟现实 (iVR) 学习环境中使用眼动追踪数据将成为最大化学习成果的有力工具。然而，在将数据处理技术推广到学习环境之前，应首先确定最合适的技术。在本研究中，提出了使用机器学习技术来达到此目的，评估它们对学习环境质量进行分类和预测用户学习表现的能力。为此，开发了一种模拟桥式起重机操作的 iVR 学习体验。通过这次体验，对 63 名学生在最佳学习条件和压力条件下的表现进行了评估。最终的数据集包括 25 个特征，主要是时间序列，数据集大小高达 50M 个数据点。结果表明，不同的分类器（KNN、SVM 和随机森林）在预测学习表现变化时提供了最高的准确率，而用户学习表现的准确率仍远未达到最佳水平，这为未来的研究开辟了一条新思路。本研究旨在为未来使用复杂的机器学习技术提高模型准确率奠定基础。
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
对高级...
线性模型，例如线性和逻辑回归，在当前的数据科学和数据分析工作中都是ubiq的。它们的简单结构使他们能够快速训练，并在简单问题上很好地概括。此外，可以轻松解释它们以了解模型决策，这在医学和金融等受监管领域至关重要。例如，线性回归已被用来预测未来的消费者，公司资源需求和房价[1]，[2]。逻辑回归已用于疾病预测和欺诈检测[3]，[4]。在低维度中，数据集的数据集比功能多得多，线性模型通常可以很好地发电，而无需进行大量调整。从信息理论的角度来看，这是因为该模型具有足够的数据来了解数据集中的主要趋势，这应该是将来的实例。这就是为什么线性模型通常在简单的大数据集中最有效的原因[5]。但是，许多现代数据集具有高维度，其功能比数据点更多。这在地理学或金融中很常见，其中许多资产的许多基因或价格的表达超过了个人观察。在这种情况下，线性模型可以超越数据，从而使对未来输入的概括不佳[6]。对此问题的一种常见解决方案使用正则化，这限制了这些模型的权重向量。
Telkomnika电信计算电子和控制
高光谱成像和人工神经网络（ANN）的结合可以预测果实的成熟度。这项工作调查了使用K折的交叉验证方法的高光谱成像和ANN模型的应用，用于成熟度预测油棕新鲜水果束（FFB），以进行内部分类和分级机器视觉。粗棕榈油（CPO）是印度尼西亚和马来西亚等国家的出口商品。油棕FFB成熟度决定了CPO的质量。FFB的独特形状和颜色需要创新的方法来代替繁琐而繁琐的手动分类和分级。这项研究中使用的油棕FFB样品先前是根据颜色和果实的果实分类的。，我们在用于ANN模型和混淆矩阵之前，应用了高光谱数据集的Savitzky-Golay（SG）平滑滤波器和7倍的交叉验证，以找到ANN模型的精度。我们从523个数据点中获得了SG过滤器后的72个数据点。预测结果显示平均准确度为79.48％，其中三个折叠为2、5和7的倍数给出了90％的最高精度。结果证实了高光谱成像的潜在用途，k折交叉验证和ANN模型以进行油棕FFB的成熟度预测。
调查遗产建筑的冷凝风险
摘要。迄今为止，印度尼西亚的遗产建筑物的保存技术仍然仅限于物理测量，其中大多数基于手动记录。因此，缺乏准确性，成本和时间消耗通常会导致决策过程中对关键信息的误解。该部分包括由高度相对湿度引起的凝结引起的物理损害（即霉菌生长，剥落，漏水）。得益于高级激光扫描技术的开发，可以获得高精度点云数据集以进行表面性能分析。此外，本研究提出了一种综合计算方法，用于通过利用根据点云数据计算出的光学和热特性来检测遗产建筑物中的冷凝风险。该提出的方法专门采用Blinn-Phong双向反射率（BRDF）模型来计算基于入射角和材料反射率的材料中的分布式反射率。随之而来的是，点云测量还与Flir One Pro IR摄像机和Hobo数据记录仪结合在一起，以分析建筑物表面的热性能。最终，这项研究将为建筑师提供对遗产建筑表面凝结潜在凝结风险的更好理解，以便他们可以执行早期的检测任务。
关于实施地球公制空间
分析非欧几里得数据（例如图形和树木）需要（特定）数学机械，因为与欧几里得空间相比，它们较不富裕或光滑的riemannian歧管。这些空间仍然可以利用后者的丰富结构。例如，图形空间是由置换组赋予Frobenius度量的矩阵，Billera-Holmes-Vogtmann（BHV）空间层是Eu-Clidean，而Wald空间嵌入在对称正极（SPD）矩阵的空间中。我们提出了一个Python软件包，用于分析生活在地球公制空间中的数据 - 拓扑空间，配备了度量和地球函数，其中度量是最短的大地测量长度连接两个点的长度。我们根据点，点集和使用地球公制空间理论构建的度量的包装结构描述了包装结构，并提供了三个实现示例。该软件包是作为GeomStats Python软件包的插件实现的，允许用户以理论上一致的方式访问和调整可用的几何和数据分析工具，以实现强烈非欧盟数据。代码是单位测试和记录的。关键字：测量公制空间； BHV空间；树值数据；图值数据；几何数据分析。
第 15 章 发现
美国最高法院 特纳诉美国案，582 US ___，137 S.Ct. 1885，198 L.Ed.2d 443（2017） 根据布雷迪诉马里兰州案，373 US 83（1963），如果控方隐瞒对辩方有利且对定罪或惩罚至关重要的证据，则违反了正当程序。根据布雷迪的定义，证据是实质性的，即有合理的可能性表明，如果披露证据，诉讼结果可能会有所不同。出现不同结果的合理可能性是，隐瞒的证据削弱了人们对审判结果的信心。考虑到整个记录，法院的结论是，隐瞒的证据太弱，与主要证据点相差太远，不具有实质性。要使证据导致不同的判决，事实裁定者必须认定绑架、抢劫和谋杀不是发生在团伙袭击中。然而，几乎所有证人都同意发生了集体袭击，而要做出相反的裁定，法院必须得出结论，即几名被告作了虚假供述，几名证人的证词也存在错误。法院还得出结论，如果弹劾证据是累积证据，未披露的证据不太可能改变审判结果。由于隐瞒的证据不太可能改变审判结果，因此对于 Brady 来说并不重要。定罪被维持。
水损控制计划
6) 与系统的水损失控制工作相关的任何独特信息。您系统的 WLCP 是一份动态文件，不是完成一次就忘掉的东西。它应该每年审查一次，并随着条件的变化进行修订，以反映您当前和未来的水损失控制计划。其他资源：WLCP 只是综合水损失控制计划的一部分。随附的附录包含其他有用的损失控制资源。虽然这些都不需要作为 WLCP 的一部分提交，但它们将有助于进一步构建您的水损失讨论，并旨在帮助指导、开发和/或改进您系统的水损失控制计划。附录 A：水损失审计审查和损失控制规划清单：随附的清单可作为内部水损失评估和损失控制规划的起点，与当前的水审计相结合。使用它来评估您最新的水审计结果，并确定您目前对哪些结果和数据点感到满意，哪些将在短期和长期内得到解决。包括您计划实施的水损控制措施的详细信息，以减少公用事业的水损并制定行动时间表。本附录包含一份已完成的检查表示例。附录 B：水损审计程序模板示例：使用随附的水损审计程序模板记录公用事业的水损审计程序，以促进
2024年12月开业和学士学位小册子
p David。 主是我的光和我的救赎。我应该害怕谁？ 主是我一生的据点；我害怕谁？ c当evildoers攻击我吃我的肉，我的对手和敌人时，是他们跌倒了。 p虽然军队对我的营地，但我的内心不会害怕。尽管战争反对我，但我会充满信心。 c我问了一件事，我会追求的是：我可以一生都住在耶和华的屋子里，凝视主的美丽并在他的庙里询问。 p，他会在麻烦的那天将我隐藏在他的庇护所中；他会在帐篷的掩护下掩盖我。他会把我抬高到一块岩石上。 c，现在我的头将被抬起在我周围的敌人上方，我将以欢乐的呼喊在他的帐篷牺牲中献出。我会唱歌并为主旋律。 p，啊，当我大声哭泣时；对我仁慈，回答我！ c你说：“寻找我的脸。” 我的心对你说：“你的脸，主，我要寻找。” p不要向我隐藏你的脸。 您的帮助，不要让您的仆人生气。 让我不离开；上帝啊，我的救赎之啊，不要放弃我！ c为我父亲和母亲抛弃了我，但主会带我进去。 主啊， p教我你的方式，因为我的敌人，带领我走上了一条水平的道路。 c不遵守对手的意愿；因为虚假的目击者对我有所反对，他们呼出了暴力。 p，我相信我将在生活之地看待主的善良！ 阿们。p David。主是我的光和我的救赎。我应该害怕谁？主是我一生的据点；我害怕谁？c当evildoers攻击我吃我的肉，我的对手和敌人时，是他们跌倒了。p虽然军队对我的营地，但我的内心不会害怕。尽管战争反对我，但我会充满信心。c我问了一件事，我会追求的是：我可以一生都住在耶和华的屋子里，凝视主的美丽并在他的庙里询问。p，他会在麻烦的那天将我隐藏在他的庇护所中；他会在帐篷的掩护下掩盖我。他会把我抬高到一块岩石上。c，现在我的头将被抬起在我周围的敌人上方，我将以欢乐的呼喊在他的帐篷牺牲中献出。我会唱歌并为主旋律。p，啊，当我大声哭泣时；对我仁慈，回答我！c你说：“寻找我的脸。”我的心对你说：“你的脸，主，我要寻找。”p不要向我隐藏你的脸。您的帮助，不要让您的仆人生气。让我不离开；上帝啊，我的救赎之啊，不要放弃我！c为我父亲和母亲抛弃了我，但主会带我进去。p教我你的方式，因为我的敌人，带领我走上了一条水平的道路。c不遵守对手的意愿；因为虚假的目击者对我有所反对，他们呼出了暴力。p，我相信我将在生活之地看待主的善良！阿们。c等耶和华；坚强，让您的心脏勇气；等待主！荣耀归于父，儿子和圣灵；就像一开始一样，现在就永远是永远的。
16-402 Carpenter 诉美国 (2018 年 6 月 22 日)
手机通过不断连接到一组称为“基站”的无线电天线来执行其广泛且不断增长的功能。每次手机连接到基站时，它都会生成一个带有时间戳的记录，称为基站位置信息 (CSLI)。无线运营商收集和存储这些信息以用于自己的商业目的。在本案中，在 FBI 确定了几名抢劫嫌疑人的手机号码后，检察官获得法院命令，根据《存储通信法》获取嫌疑人的手机记录。无线运营商为请愿人 Timothy Carpenter 的手机制作了 CSLI，政府获得了 12,898 个位置点，记录了 Carpenter 在 127 天内的行踪——平均每天 101 个数据点。Carpenter 要求隐瞒这些数据，辩称政府在没有获得有正当理由的搜查令的情况下扣押记录违反了第四修正案。地方法院驳回了动议，检察官在审判中使用记录证明卡彭特的手机在抢劫案发生时位于四个抢劫地点附近。卡彭特被判有罪。第六巡回法院维持原判，认为卡彭特对联邦调查局收集的位置信息缺乏合理的隐私期望，因为他已将这些信息分享给了他的无线运营商。