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2023年8月5日，Harbin，Chin CCL教程摘要...
近 年 来 ， 预 训 练 语 言 模 型 已 逐 渐 成 为 自 然 语 言 处 理 领 域 的 基 座 模 型 。 相 关 实 验 现 象 表 明 ， 预 训 练 语 言 模 型 能 够 自 发 地 从 预 训 练 语 料 中 学 到 一 定 的 语 言 学 知 识 、 世 界 知 识 和 常 识 知 识 ， 从 而 在 知 识 密 集 型 任 务 上 获 得 出 色 的 表 现 ( AlKhamissi et al., 2022 ; Safavi and Koutra, 2021 ; Petroni et al., 2019 ) 。 然 而 ， 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 隐 式 地 存 储 在 参 数 之中 ， 难 以 显 式 地 对 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 进 行 分 析 和 利 用 。 同 时 ， 预 训 练 语 言 模 型在 知 识 和 推 理 上 的 表 现 并 不 可 靠 ， 常常 会 出 现 “ 幻 觉 ” 现 象 ( Ji et al., 2022 ) ， 给 出 与 知 识 冲 突 的 预 测 结 果 。 这 些 因 素 阻 碍 了 预 训 练 语 言 模 型 提 供 可 靠 的 知 识 服 务 。 因 此 ， 探 究 模 型 掌握 知 识 的 机 理 、 研 究 如 何 提 取 和 补 充 语 言 模 型 中 的 知 识 成 为 近 期 的 研 究 热点 。 本 次 讲 习 班 主 要 内 容 包 括 预 训 练 语 言 模 型 中 的 知 识 分 析 、 预 训 练 语 言 模 型 的 知 识 萃 取 、 知 识 增 强 的 预 训 练 语 言 模 型 三个 部 分 ， 听 众 将 在 本 次 讲 习 班 中了 解 到 近 期 研 究 中 对 预 训 练 语 言 模 型 掌握 知 识 情 况 的 认识 、 从 预 训 练 语 言 模 型 中 提 取 符 号 知 识 的 实 现 方 案 、 利 用 外 部 知 识 增 强 模 型 弥 补 缺 陷 的 各 类 方 法 。
使用与位置识别的机器学习基于面部识别的出勤系统
摘要：根据这个概念，教师浪费了太多的时间和能量来记录出勤情况。参加房间，大声喊叫或在纸上取下来是一种缓慢而直接的方法，可以被黑客入侵。调查结果暗示，可以通过实施由计算机视觉驱动的基于计算机的出勤跟踪系统来解决这些问题。在计算机视觉的帮助下，在学校学习照片可能会更容易。相机，传感器和算法可用于处理和研究视觉数据，例如人的图像。这被称为“计算机视觉”。这将使面部识别技术在出勤管理中使用，从而可以自动跟踪和记录出勤。使用此方法跟踪出勤率，而不是手工完成的传统方法，可提供许多优势。自动出勤管理系统乍一看似乎是一个好主意，因为它们消除了个人需要跟踪出勤的需求，这需要大量时间和精力。此设备提供实时出勤统计信息，使您可以跟踪迟到或提早离开的学生。该方法准确地收集了日常出勤数据，管理员可以利用这些数据来识别和纠正出勤和参与问题。这项研究的主要目的是证明使用计算机视觉跟踪出勤的自动化技术的实用性。关键字：Python; OpenCV和Google API；学生出勤；面部识别该技术可以帮助学生获得更好的分数，如果将其用于使出勤数据易于解释。
通识教育法
I. 普遍性，是一项平等适用于所有人的人权，因此：a）它将根据第 1 条的规定，毫无歧视地扩大其利益。墨西哥合众国政治宪法，以及 b) 它将特别强调对国家现实和文化的研究；二.包容性，消除一切形式的歧视和排斥，以及其他成为学习和参与障碍的结构性条件，因此：a）它将解决学生的能力、环境、需求、风格和学习节奏； b）消除每个学生学习和参与所面临的各种障碍，为此，教育当局将在其职权范围内采取有利于无障碍和合理调整的措施； c）为教育服务提供必要的技术教学和物质资源；d）建立各种类型、级别、模式和教育选择的特殊教育，这些教育将在必要条件下，根据学生、父母或监护人、教职员工的决定和事先评估，并酌情根据健康状况提供；三因此，公立教育由国家提供和管理时：a）确保教育过程符合社会利益和公共秩序的目的，造福国家；b）确保私人提供的教育符合本法和其他适用条款规定的管理教育过程和国家教育体系的公共秩序法规；
通识教育计划
□FR202………………………………..中级法语II（4）□GC101………………。环境科学介绍（4）□HL440…………健康教育中的关键问题（3）□HON211………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………Globalization & You (4) □ HS135*........................... History Virtual Tours (3‐4) □ HS240……………………………Environmental History (4) □ HS313X…………………………… Culture in Context (3‐4) □ HS337………………….美国经济史（4）□HS354……………………………………………………偏见史（4）□INT222………………………………………………。艺术遇到科学（4）□IP313X…………………………………………。上下文中的文化（1-4）□IP490…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………315…………Hist of Indian Boarding School Ed (4) □ NAS320 .. Am Indians: Identity & Media Images (4) □ NAS342*................ Indigenous Env Movements (4) □ PL100…………………… Introduction to Philosophy (4) □ PL260…………………………..艺术哲学（4）□PL280………………………………..宗教哲学（4）□PL330…………………………………………………………………………拉丁美洲通过电影（3）□sn313x……………………………………………………………………………………………………………………………。文化，社会和幸福（4）□com110…………..人际交流（4）□com434*... env comm在国际背景下（4）□SW230…。嗡嗡作用。在SOC中。Environment I (4) Perspectives on Society……………………….6‐8 credits □ AIS373……………… Issues in Information Literacy (3) □ AN110……………… Introduction to Anthropology (4) □ BC165……………………………..美国街头帮派（4）□DFST358……………………..大众媒体的简介（4）□BC471…………..大众传播与社会（4）□CJ110………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………聋人社区文化（4）□EC101………………………………..经济学介绍（4）□EC340………….. CAP'SM，社会主义和民主（4）□EDU101……………………………………。美国学校（3）□EN206………………………………。新闻调查（4）□FR310………………..法国公民和文化的介绍（4）□GC360………………………………………………………………………………………………………………………………。德国文化和反文化（4）□GR311………………。中欧文化与文明（4）□hm205…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………文化食品模式（4）□hon101…………西部价值 - 繁殖的起源（4）□hon201 ..西瓦尔·米德耶耶达尔（West Val -Medieval）到现代（4）□hs120…………………………………………。历史上的转折点（4）□HS221…………………………..美国至1865年（4）□HS222……………………..自1865年以来的美国□HS283…………………………..美国妇女历史（4）□HS292…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………美国体育历史网络安全基本原理（4）□LDR200……工作场所的道德领导（4）□LG317………………..世界研究 - 翻译（4）□MGT121……………………………………………………………………………………………………………………………………………nas280*nas280*。 □pl180…………………………………………………………………………□pl181………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………。计算机，信息和技术伦理（4）□PL184………………………………………………
可供性识别的认知过程
定义................................................................................................................................................. xiii
通识教育要求
SE 110 Discovering Computing Humanities Literacies Select one of the following: 3 ASL 101 American Sign Language I ASL 102 American Sign Language II COMM 211 Oral Interpretation ENGL 220 Introduction to Literature ENGL 225 Introduction to Film ENGL 231 Bible as Literature ENGL 232 Mythology ENGL 236 Women and Literature ENGL 241 World Literature I ENGL 242 World Literature II ENGL 261 American Literature I ENGL 262 American Literature II HUM 201 Civilization, Thought, and Literary Heritage PSYC 200 Ethics and Philosophy of Science SPAN 101 1st Year Spanish I SPAN 102 1st Year Spanish II SPAN 201 2nd Year Spanish I SPAN 202 2nd Year Spanish II THEA 110 Introduction to Theatre Arts Art and Music Select one of the following: 3 ART 110 Introduction to the Visual Arts ART 115 Introduction to Digital Media ART 210 Art History I ART 211 Art History II ART 233 History of Craft HUM 202 Fine Arts and美学MUS 100音乐欣赏MUS 101音乐基础MUS 201 World Mus Mus 207流行/摇滚音乐社会科学史
WSU的通识教育计划
WSU转学学生应该记住：双重建议WSU强烈建议潜在的转学学生参与其WSU顾问参与计划计划。在此处注册双重咨询：www.wichita.edu/dualadvisising WSU入学要求，如果您是带有24个学分或更长时间的转学学生，则必须：至少有2.00个累积的GPA（在4.00个以前的大学工作中）。如果您是21岁以下的转学学生，少于24个学分，则必须：至少有2.00个累积GPA（对所有以前的大学工作都有4.00个比例并满足新生的要求。WSU的一些学术学院还具有额外的更高转移GPA入学要求。请访问https://www.wichita.edu/admissions/本科/QA.PHP WSU转让信用奖学金接受认可接受是WSU接受所有学分的政策 - 除了在美国区域Accrecting Agcreding Agenced Agenced Agenced Agcreditions Accredication Accressent Agcredication Accressent Inder Indersitation Inders Inder of Repedial课程之外。WSU内的每个学术学院或部门都确定这些学分如何适用于特定学位课程。有时，转移与某个程度的计算之间可能会有显着差异，尤其是在课程本质上是职业的情况下。毕业要求有资格获得WSU学士学位，转学学生必须满足某些要求，例如课程学时，水平，GPA和居留权。转学生应访问以下页面，以熟悉所有要求：http：//catalog.wichita.edu/undergradu ate/Academic- incorital- inoceal- inoceal/Graduation/Graduation/
探索开放式识别的各种表示
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。