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在机器学习中使用天真的贝叶斯分类器算法的学生绩效预测
摘要 - 这项研究的重点是对基于机器学习原理的方法论平台的开发和分析，用于评估学习过程并增强学生的成绩。这项研究的目的是开发和测试一种根据天真的贝叶斯分类器评估学生学业表现的方法。此外，这项研究的目的是创建一种有效的工具，能够使用当代机器学习方法和技术来自动化和优化对教育绩效的评估。这项研究采用幼稚的贝叶斯分析技术来预测学生的成就，并在Python实施了算法。尽管强调了软件产品的开发，但该研究主要集中于该方法的开发和分析。我们的发现强调了这种方法的新颖性，该方法可以作为教育机构和教育工作者的宝贵工具。
生物逼真的神经形态应用的新兴多模式备忘录
摘要来自不同模式的感觉信息（例如触摸和视觉）的集成对于执行决策，学习和记忆等行为功能的生物具有至关重要的。使用电子支持的人工实施人类多感知感知对于实现有效的人类机器相互作用具有重要意义。由于它们与生物突触的结构和功能相似性，回忆录正出现为有希望的纳米版本，用于发展人工神经形态感知。回忆设备可以感觉到多维信号，包括光，压力和声音。他们的传感器计算体系结构代表了有效的多模式感知的理想平台。我们回顾了多模式回忆技术的最新进展及其在具有视觉，嗅觉，听觉和触觉信息的复杂刺激的神经形态感知中的应用。在设备级别上，还引入了操作模型和正在进行的机制。最后，我们讨论了与这一快速发展的研究领域相关的挑战和前景。
下降的出生率真的是经济的问题吗？
学术公共课程项目将为您提供免费和公开访问。已被授权的学术共享管理员接受研究方法RSCH 202的介绍所接受。有关更多信息，请联系commons@erau.edu。
生成式人工智能的使用是否真的有必要披露和认证？
新闻中充斥着有关生成式人工智能 (GENAI) 应用（如 ChatGPT）前景和风险的文章，这些应用根据从训练输入中学习到的模式创建文本或其他内容。根据作者的观点，未来看起来要么是乌托邦式的，要么是反乌托邦式的。但通常情况下，真相介于两者之间：GenAI 是一种既有好处又有风险的工具。无论人们的观点如何，这个魔咒都已经释放出来了。GenAI 应用被广泛使用，数十亿美元被投入到进一步开发这项技术。法律行业也不能免受这些发展的影响。律师已经在使用 GenAI 进行研究和起草文件，供应商也在将 GenAI 纳入电子取证工具中。它的用途只会继续激增。
RF Genesis：通过基于仿真的数据合成和生成扩散模型
本文介绍了RF Genesis（RFGEN），这是一种使用跨模式分化模型合成RF传感数据的新颖且具有成本效益的方法，以提高毫米波（MMWAVE）传感系统的概括能力。使用有限的培训数据集中用于MMWave感应斗争中的传统Ma-Chine学习模型。当与看不见的用户，环境，传感器配置，测试类等面对时，他们的性能急剧下降。rfgen通过使用跨模式生成框架合成和验证MMWave感应数据来缓解这些挑战。我们专门提出了一个自定义的射线跟踪模拟器，以模拟RF的传播和与对象/环境的交互。然后，我们利用一组扩散模式来生成大量的3D场景，并将视觉场景表示形式转换为相应的MMWAVE感应数据，而不是应用程序特定的“提示”的方向。我们提出的方法将基于物理的射线跟踪与黑框扩散模型进行了调解，从而导致准确，可扩展和可解释的视觉到RF数据综合。我们广泛的现实世界实验强调了RFGEN在不同的MMWave感应应用中的有效性，从而增强了它们对无需收集数据的未见测试用例的概括。
社会企业家精神的模型设计：基于清真的发展......
摘要 目的——本研究旨在研究清真品牌和数字媒体使用对消费者行为的影响程度。本研究还旨在概述社会企业家精神模式——一种既追求经济和社会效益，又致力于解决社区问题的模式——通过使用由天课机构管理的清真品牌和数字媒体，为微型、小型和中型企业 (MSME) 赋权。 设计/方法/方法——在第一阶段，本研究采用定量方法分析数字使用和清真品牌对消费者行为的影响因素。在这方面，使用多元线性回归分析了 172 名研究受访者。在第二阶段，它使用定性方法根据第一阶段的结果设计社会企业家精神模型。 结果——本研究发现，宗教信仰和清真品牌对穆斯林购买清真产品的兴趣有积极而显著的影响。此外，价格、宗教信仰和清真品牌等因素也对消费清真产品的满意度产生积极而显著的影响。社会企业家精神模式可以应用于天课机构，以促进中小微企业通过清真品牌和数字化利用来提高产品质量。原创性/价值——本研究的独特之处在于在开展研究时同时使用定量和定性方法。希望本研究提供的模型能够发展中小微企业部门，以跟上现代趋势，尽管这些机构可用的资本有限。研究的局限性/含义——本研究使用的样本仅限于印度尼西亚，受访者人数有限。此外，数据收集是通过问卷进行的，没有对消费者、中小微企业和天课机构进行深入访谈。
原则性人工智能真的能造福菲律宾人吗？*
“为了让公众信任基于人工智能的产品或服务，他们需要相信有法规确保人工智能产品或服务在达到安全性、可靠性、稳健性、公平性、透明度和其他关键必需属性的一定门槛之前不会在市场上发布”(Lobana，2022 年)。
SNN真的能节能吗？ - 硬件透视
摘要 - 迅速的神经网络（SNN）已获得了能源有效的机器学习能力，利用生物启发的激活功能和稀疏的二进制峰值数据表示。虽然最近的SNN算法进步在大规模的计算机视觉任务上达到了高度准确性，但其能源效率主张依赖于某些不切实际的估计指标。这项工作研究了两个硬件基准平台，用于大规模SNN推断，即SATA和Spikesim。SATA是一种稀疏感应的收缩阵列加速器，而Spikesim评估基于内存计算（IMC）的模拟横杆实现的SNN。使用这些工具，我们发现，由于各种硬件瓶颈，最近的SNN算法工作的实际能效提高与它们的估计值有很大差异。我们识别并解决了在硬件上有效的SNN部署的关键障碍，包括在时间段上的重复计算和数据移动，神经元模块开销和SNN易受跨键bar非理想性的脆弱性。
医疗 AI：信任真的是问题吗？
摘要 我讨论了哈瑟利在《医学伦理学杂志》上提出的一个有影响力的论点。哈瑟利借鉴了关于人际信任的有影响力的哲学论述，声称医疗人工智能可以是可靠的，但不是值得信赖的。此外，哈瑟利认为，信任会为受托人产生道德义务。例如，当患者信任临床医生时，临床医生就会产生一定的道德义务，让她去做她被委托做的事情。我对哈瑟利的说法提出三点反对意见：（1）至少有一个关于主体间信任的哲学论述意味着医疗人工智能是值得信赖的。（2）即使这个论述最终被拒绝，也无关紧要，因为我们最关心的是医疗人工智能是否可靠。（3）信任本身会为受托人产生道德义务的说法是错误的。