XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System智能工具
使用机器学习的道路事故严重性预测 传导易燃电缆的方法...- IJRPR 雀巢的供应链管理-IJRPR 制造可持续的低成本反应堆来治疗家庭废水 用于诊断印度农村疾病的医疗人工智能工具 药物发现与开发中的人工智能-IJRPR 使用ML -IJRPR 预测电动电动机的电池rul
k-nearest邻居（KNN）是一种简单而功能强大的机器学习算法，用于分类和回归任务。在道路事故严重性预测的背景下，KNN可根据各种特征（例如天气条件，一天中的时间，道路类型，车辆类型，交通量等）来对事故的严重程度（例如，次要，中等，严重）进行分类。KNN算法可以通过比较给定数据点（即事故记录）中的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）的范围（即，事故记录）（即，事故记录）的范围（即，均为事故的范围）， 预言。k-nearest邻居（KNN）是一种简单而有效的算法，可预测道路事故严重性，尤其是当特征和结果之间的关系并不过于复杂时。尽管KNN提供了简单性和可解释性，但它确实具有诸如高计算成本和功能缩放敏感性之类的局限性。因此，KNN最适合较小的数据集或其简单性和易于理解的情况。
IT 305 IT经理人工智能工具
多样性的大学级教育政策是关于扩大视野，并从各种角度看待学术问题。考虑到这一点，鼓励本班的参与者带来自己的生活经验和观点，以在课堂讨论和作业中承担。以及表达自己的观点的自由，有责任尊重他人的观点。在种族，种族，年龄，信条，宗教，性别，性取向，婚姻状况或政治意识形态的基础上，任何学生都不会受到歧视。
医疗人工智能工具箱（MAIT）
机器学习提供了适合探索各种医学研究问题的多种技术，但具有凝聚力的协同框架可以促进对统一模型开发和解释中新方法的整合和理解。因此，我们引入了医学人工智能工具箱（MAIT），这是一种可解释的开源Python管道，用于在表格数据集上开发和评估二进制分类，回归和生存模型。MAIT解决了关键挑战（例如，高维度，类不平衡，混合变量类型和缺失），同时促进报告中的透明度（Tripod+AI兼容）。为初学者提供自动配置，并为专家提供可自定义的源代码，MAIT简化了两个主要用例：Discovery（通过统一评分通过统一评分的特征重要性，例如Shapley添加性解释 - Shap -Shap）和预测（模型开发和使用具有优化解决方案的模型开发和部署）。此外，MAIT提出了新技术，包括对二进制分类中概率阈值的微调，将累积危险曲线转换为二进制分类的翻译，对混合数据类型的模型解释的增强可视化以及通过半纯粹的学习进行审查，以适应广泛的数据约束和研究设计。我们使用四个开放访问数据集在GitHub上提供详细的教程，以证明如何使用MAIT来改善医学研究中ML模型的实施和解释。
医疗人工智能工具箱（MAIT）
机器学习提供了适合探索各种医学研究问题的多种技术，但具有凝聚力的协同框架可以促进对统一模型开发和解释中新方法的整合和理解。因此，我们引入了医学人工智能工具箱（MAIT），这是一种可解释的开源Python管道，用于在表格数据集上开发和评估二进制分类，回归和生存模型。MAIT解决了关键挑战（例如，高维度，类不平衡，混合变量类型和缺失），同时促进报告中的透明度（Tripod+AI兼容）。为初学者提供自动配置，并为专家提供可自定义的源代码，MAIT简化了两个主要用例：Discovery（通过统一评分通过统一评分的特征重要性，例如Shapley添加性解释 - Shap -Shap）和预测（模型开发和使用具有优化解决方案的模型开发和部署）。此外，MAIT提出了新技术，包括对二进制分类中概率阈值的微调，将累积危险曲线转换为二进制分类的翻译，对混合数据类型的模型解释的增强可视化以及通过半纯粹的学习进行审查，以适应广泛的数据约束和研究设计。我们使用四个开放访问数据集在GitHub上提供详细的教程，以证明如何使用MAIT来改善医学研究中ML模型的实施和解释。
最佳人工智能工具助力您的学术研究
在创意世界中，使用人工智能工具或开发人工智能应用程序最终将增强您的学习能力，而不是将它们视为威胁。如今，人工智能改变了每个领域的游戏规则，因为它可以立即为您提供大量信息。因此，作为学术研究人员或学者，请使用它们来加快您的工作速度并减轻不必要的压力。因此，您可以提升自己的知识水平，以撰写更好的论文或作业。
探索人工智能工具及其对教学设计工作流程和组织系统的潜在影响
该文章的此版本已被接受用于出版物，并受Springer Nature AM使用条款的约束，但不是记录的版本，也不反映接受后的改进或任何更正。记录版本可在线获得：https：//doi.org/10.1007/s11528-023-00894-2
人工智能工具在
这项研究的目的是评估肯尼亚高等教育机构教学和学习的有效性，专门针对智能辅导系统（ITS），自适应学习平台，虚拟学习助理（VLAS），自动化的渐变系统和学习系统和学习分析系统（LAS），其访问性使用和学习能力及其有效性及其有效性。这项研究采用了混合方法研究设计，结合了定量和定性方法，从肯尼亚的15所选定的公立和私立大学以及技术学院中收集了教师，学生和管理人员的全面数据。调查结果表明，肯尼亚高等教育机构中AI工具的可访问性受到显着限制。绝大多数受访者表示不容易获得AI工具，强调了机构内不同部门和项目的访问差异。在使用方面，在大多数机构中，将AI工具集成到教学实践中仍处于其早期阶段，并且在这些机构可用的地方，它们并不总是与现有课程完善，从而导致不同学科的有限和不平衡采用。尽管有这些挑战，但开始使用AI工具的人报告了诸如个性化学习，更有效的评估过程和增强反馈机制之类的好处，这表明AI有可能在更有效地使用的情况下改变教育实践。关键字：有效性，人工智能，教学，高等教育机构发现进一步建立了肯尼亚高等教育机构的AI工具与有效的教学之间的显着相关性（r = .781; p = .000）。该研究指出，尽管AI可以显着改善教育经验，但其当前影响受到几个因素的限制。教师对AI的不熟悉，缺乏全面的培训以及将AI工具集成到课程中的不足是其有效使用的主要障碍。但是，如果已成功实施AI，它为更好的学习成果，更高的学生参与度和更个性化的反馈做出了贡献。该研究建议机构必须投资于基础架构，持续的专业发展和课程集成，以确保AI工具既可以访问又有效地用于增强教学和学习成果。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/