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一个统一的批处理层次加固学习框架，用于教学策略诱导，深度分配指标
摘要。智能辅导系统（ITS）利用AI适应个人学生，许多ITS采用教学政策来决定面对替代方案的下一个教学行动。许多研究人员应用了加固学习（RL）和Deep RL（DRL）来诱导有效的教学政策。大部分先前的工作是针对特定的，并且不直接应用于另一个工作。在这项工作中，我们提出了一个询问收入框架，该框架结合了深度BI模拟M eTrics和DRL（名为MTL-BIM），以诱导跨不同领域的两个不同ITS的统一教学政策：逻辑和概率。基于经验课堂结果，我们的统一RL政策的执行效果明显优于专家制作的政策，并在这两个ITS上都独立诱导了DQN政策。
Brant-X：统一的生理信号对齐框架
生理信号是了解人体各种生理状态不可或缺的重要线索，现有的大部分工作都集中于针对多种应用场景的单一类型生理信号。然而，人体是一个整体的生物系统，各种生理数据之间内在的相互联系不容忽视。特别是考虑到大脑作为生命活动的控制中心，脑电图（EEG）与其他生理信号表现出显著的相关性。因此，EEG与其他生理信号之间的相关性有可能在各种场景中提高性能。然而，实现这一目标仍然受到几个挑战的制约：同时收集的生理数据的稀缺性、各种信号之间相关性的差异以及各种任务之间的相关性差异。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的生理信号对齐框架Brant-X，来模拟EEG与其他信号之间的相关性。我们的方法（1）利用EEG基础模型将EEG中的丰富知识高效地转移到其他生理信号；（2）引入两级对齐，从不同语义尺度完全对齐EEG和其他信号的语义。在实验中，与任务无关和任务特定的基线相比，Brant-X在不同场景的各种下游任务上实现了最佳性能，包括睡眠阶段分类、情绪识别、步态冻结检测和眼动交流。此外，对心律失常检测任务的分析和案例研究中的可视化进一步说明了Brant-X在从EEG到其他生理信号的知识转移方面的有效性。模型主页位于https://github.com/DaozeZhang/Brant-X/。
农村妇女的技术采用：统一的接受理论
本文分析了影响津巴布韦 Umguza 地区农村妇女采用技术的因素。技术接受和使用统一理论 2 (UTAUT2) 模型为理解影响农村妇女采用技术的因素提供了理论框架。通过将调查置于 UTAUT2 框架内，该研究旨在更深入地了解影响农村妇女采用技术的决定因素及其对包容性的影响。采用演绎法，通过对 Umguza 地区 19 个行政区的 250 名农村妇女进行调查收集信息，并审查了政府、非政府、行业报告和学术文章形式的二手数据。使用回归分析来深入了解影响农村妇女采用技术的因素。研究得出结论，绩效期望 (PE)、便利条件 (FC)、社会影响 (SI) 和努力期望 (EE) 影响津巴布韦农村妇女采用技术。然而，享乐动机 (HM)、价格价值 (PV) 和习惯 (HT) 被发现不会影响采用该技术的决定。这项研究的结果有助于阐明影响农村妇女采用技术的因素，并制定促进技术采用的战略。这项研究的建议可以为寻求促进农村妇女采用技术的政府、私营部门和民间社会提供见解，并为农村妇女数字化和采用技术的研究做出贡献。
学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。
统一的电力质量调节素太阳能电动电动汽车充电...
（临床扫描仪中常用的B Max的两倍）。平均扩散率（MD），裂纹各向异性（FA），螺旋角（HA）和次级特征向量角（E2A）计算B = [100，450] S∕MM 2和B = [100，450] S∕MM 2和B = [100，1000] S∕MM 2的M 2和M 3和M 3。结果：M 3的MD值略高于M 2，其中δMD= 0。05±0。05 [×10 - 3 mm 2 s]（p = 4 e -5）对于B max = 450 s∕mm 2和δmd= 0。03±0。03 [×10 - 3 mm 2 s]（p = 4 e -4）对于B max = 1000 s ∕毫米2。通过将B MAX从450 S∕mm 2（δMD= 0。06±0。04 [×10 - 3 mm 2 s]（p = 1。6 e -9）对于m 2和δmd = 0。08±0。05 [×10-3 mm 2 s]（p = 1 e -9）对于m 3）。FA，E2A和HA之间的差异在不同方案中并不显着（P>0。05）。结论：这项工作表明体内心脏DWI的B值更高，运动补偿梯度梯度波形比使用相比使用。将运动补偿顺序从m 2增加到m 3，最大b值从450 s ∕ mm 2增加了MD值，但是FA和角度指标（HA和E2A）保持不变。我们的工作为心脏DWI的下一代MR扫描仪铺平了道路，具有高性能梯度系统。
统一的大脑连接组翻译和融合工具
大脑连接可以通过多种方式估计，具体取决于模态和处理策略。我们在此介绍 Krakencoder，这是一种联合连接组映射工具，它通过共同的潜在表示同时双向转换结构 (SC) 和功能连接 (FC)，以及不同的图谱和处理选择。这些映射表现出前所未有的准确性和个体层面的可识别性；SC 和 FC 之间的映射比现有模型的可识别性高 42-54%。Krakencoder 通过共享的低维潜在空间结合了所有连接组类型。这种“融合”表示 i) 更好地反映了家庭相关性，ii) 保留了与年龄和性别相关的信息，iii) 增强了与认知相关的信息。Krakencoder 无需重新训练即可应用于新的、超出年龄分布的数据，同时仍保留了潜在表示中连接组预测和家庭关系的个体间差异。 Krakencoder 在以个性化、行为和人口统计相关的方式捕捉多模式大脑连接组之间的关系方面取得了重大飞跃。
ACM参考格式：Xingyu Bruce Liu，Jiahao Nick Li，David Kim，Xiang“ Anthony” Chen和Ruofei du。 2024年。人I/O：采用统一的方法
每个人都经历了处境引起的障碍和疾病（SIIDS）。这些障碍可能是由于各种情况而引起的，例如噪声，照明，温度，压力，社会规范等。例如，人们可能会错过一家嘈杂的餐厅中的重要电话，或者在做碗碟时难以回复短信。日常生活中这些多样化的情境环境可能会导致我们的身体，认知或情感能力暂时下降，从而导致体验不令人满意。最近，研究人员开发了通过提高移动设备的情境意识来解决SIID的系统。大多数系统都采用“感官模型改装”设计模式[53]，也就是说，首先建立一个模型来识别导致特定SIID的特定情况，然后策划适合该环境的适应性。例如，检测一个人何时驾驶[5]，步行[11，20]，不受欢迎[38]，分散注意力[37]，或者在触摸屏上有雨水[50]。但是，SIID通常是动态的和普遍的，这使得逐渐扩展了以前的一次性解决方案，以便在各种情况下实时可容纳用户的不断变化的损害。构成一个典型的早晨例行活动：当一个人刷牙时，他们可能会受到与语音助手的交往的约束；洗脸时，他们可能会在阅读紧急消息方面挣扎；当使用吹风机时，他们可能会错过手机上的听觉通知。我们的论文着重于检测SIID的综合技术框架，推迟了SIID的适应未来研究。我们迭代尽管以前的系统已经开发了针对特定情况损伤的模型，但针对所有可能场景及其组合的手动设计检测解决方案是不切实际的，并且可伸缩性有限。在本文中，我们提出了人类I/O，这是一种新的方法，它认为SIID并非是需要特定检测模型的上下文特异性障碍，而是通过统一的镜头，而统一的镜头着重于人类输入/输出渠道的有限可用性。概述，而不是为诸如面部洗脸，牙刷或脱毛等活动设计单个模型，而是评估用户的视野，听力和手动交互渠道的可用性。随着大型语言模型（LLMS）的最新发展，它们表现出开放式摄影库的学习和推理能力，我们看到了一个令人兴奋的机会，可以利用LLMS并引入一个单一的统一框架来识别SIID。这种抽象将我们对SIID的思考扩大到全面的障碍范围，并允许开发可扩展的框架，从而使其他研究人员和开发人员不断扩大。我们首先对10名参与者进行了一项形成性研究，以了解基于渠道供应能力的SIID的范围。这些见解强调了系统的需求，以整合活动，环境和直接感知的信息提示，以实现渠道可用性预测，并认识到检测注意力，情感和技术siids的挑战。这将更好地与用户的需求保持一致，并允许开发人员根据损害严重性创建量身定制的策略。我们的发现还表明，系统应提供不同级别的通道可用性，而不是大多数系统中先前假设的二进制规模。