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World File Search System辍学
空间旋转：带有Spintronics实施的基于空间辍学的二进制贝叶斯神经网络
摘要 - 机器学习系统在实时，关键的决策领域（例如自动驾驶和工业自动化）中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络（Baynns）是估计预测不确定性的原则方法。但是，它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值，将贝恩的参数进行二进制，以及在基于Spintronics基于旋转的计算中（CIM）硬件阵列中实现它们的进一步，可以提供可行的解决方案。但是，设计用于卷积神经网络（CNN）拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的，因为它们可能需要大量的辍学模块，并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中，我们引入了MC-SpatialDropout，这是一种基于空间辍学的近似贝恩，带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外，每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍，能量消耗量为94。11×，同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。
辍学：一种社会心理方法
1«摩洛哥的实验室：历史，神学和语言»，心理学系，艺术与人类科学学院Fès-Saïss，Sidi Mohamed Ben Abdellah University，Fez-Morocco。电子邮件：hilalmeryem@live.fr。 orcid：0009-0000-0223- 1185 2«摩洛哥：历史，神学和语言»，心理学系，艺术与人类科学系心理学系，Sidi Mohamed Ben Abdellah University，Fez-Morocco，Sidi Mohamed Ben Abdellah University。 终身学习天文台（联合国教科文组织/ USMBA）主任。 电子邮件：hichamcogn@gmail.com。 orcid：0000-0001-9587-2829 3«摩洛哥：历史，神学和语言»，心理学系，艺术与人类科学系心理学系，Sidi Mohamed Ben Abdellah University，Fez-Morocco。 电子邮件：driss.aitali@usmba.ac.ma。 orcid：0000-0001- 5043-9677 *通信电子邮件：hilalmeryem@live.fr。orcid：0009-0000-0223- 1185 2«摩洛哥：历史，神学和语言»，心理学系，艺术与人类科学系心理学系，Sidi Mohamed Ben Abdellah University，Fez-Morocco，Sidi Mohamed Ben Abdellah University。终身学习天文台（联合国教科文组织/ USMBA）主任。电子邮件：hichamcogn@gmail.com。 orcid：0000-0001-9587-2829 3«摩洛哥：历史，神学和语言»，心理学系，艺术与人类科学系心理学系，Sidi Mohamed Ben Abdellah University，Fez-Morocco。 电子邮件：driss.aitali@usmba.ac.ma。 orcid：0000-0001- 5043-9677 *通信电子邮件：hichamcogn@gmail.com。orcid：0000-0001-9587-2829 3«摩洛哥：历史，神学和语言»，心理学系，艺术与人类科学系心理学系，Sidi Mohamed Ben Abdellah University，Fez-Morocco。电子邮件：driss.aitali@usmba.ac.ma。 orcid：0000-0001- 5043-9677 *通信电子邮件：driss.aitali@usmba.ac.ma。orcid：0000-0001- 5043-9677 *通信
用树张量网络，CP等级约束和张量辍学的机器学习
摘要 - 在有镜的物理学的背景下开发的调整网络试图近似阶列量 - 自由度降低，而自由度降低，仅在n中仅是多项式的，并作为部分合成的较小张量的网络排列。正如我们最近在量子多体物理学的背景下所证明的那样，通过对此类网络中张量的规范多核（CP）等级对张力的构成施加约束，可以进一步降低计算成本[ARXIV：2205.15296]。在这里，我们演示了如何在机器学习中使用具有CP等级约束和张量液位的树张量网络（TTN）。该方法在时尚 - mnist图像分类中的表现优于其他基于张量的基于网络的方法。分支比b = 4的低级TTN分类器达到90.3％的测试集精度，计算成本低。主要由线性元素组成，张量网络分类器避免了深度神经网络的消失梯度问题。CP等级约束具有额外的优点：可以更自由地减少参数的数量，以控制过度拟合，改善概括属性并降低计算成本。他们允许我们使用具有较高分支比率的树木，从而大大提高了表示能力。
辍学预防计划监测指导
被认定为“辍学率相对较高”的学区将完成辍学预防计划和需求评估，并在 2024 年 11 月 22 日之前通过 TEAL 中的干预、阶段和活动管理器 (ISAM) 应用程序将其提交给该机构。工作簿包含所有法定要求，以及第二个选项卡（需求评估）中的其他开放式问题，这些问题涉及学区/特许学校辍学预防计划的流程、程序、培训和计划有效性。学区/特许学校应在工作簿的两个选项卡中输入对所有问题的答案。
带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型
摘要森林健康的检测对于维持森林环境已经变得很重要，尤其是在日益增强的压力源时。该项目的目的是使用金属氧化物（MOX）气体传感器设计电子鼻子（E-NOSE），以能够通过检测独特的挥发性有机成分（VOC）来区分健康和压力的树木。该项目涉及开发和实施气体传感器阵列，结合了多个MOX传感器，以检测VOC。利用Arduino微控制器，可以从气体传感器中收到数据，而Python则用于数据分析。数据分析涉及机器学习方法，例如线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA），用于降低传感器数据的分类和维度。python也派上用场了图形用户界面。在最初的结果中证明了电子鼻子区分健康和病态树的能力，在此结果表现出合理的准确性水平。最初，PCA提供了良好的分离，但是，目标气数的数量增加，分离精度恶化了。LDA在两个类别之间提供了明显的分离，并带有轻微的重叠。对可能存在的不同物质进一步评估了电子鼻子。尽管它显示出某些物质的良好可分离性，而另一些物质则重叠。MOX传感器的极高灵敏度具有不同气体的选择性成本。未来的研究将着重于使用神经网络检测树中包含的这些特定物质，从而增强了电子鼻子检测更大范围的化合物的能力。
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
青年运动危机的辍学 - 人类动力学期刊
鉴于与有组织的运动相关的有记录的好处，因此假设离开体育运动的年轻人因发育益处而失去了损失，因此辍学的主要因素被主要是危机。在整个本文中，我们旨在通过强调青年体育经验和参与模式的复杂性来挑战有组织体育的青年辍学的总体叙事。首先，我们强调缺乏关于“辍学”一词的概念清晰度，并质疑其与描述青年体育经历的相关性。接下来，我们将讨论有组织的运动参与的下降如何反映运动中适当的运动和整个生活中更广泛的体育活动。最后，我们建议，有时，当运动环境有害时，脱离接触可能对青年人来说是一个积极而保护的结果。，以提高对青年体育经验和参与模式的理解。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.