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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。
提前结束教育和培训 (ELET) 策略
因此，马耳他国家采取了全面和包容的方法来应对早期辍学问题，支持采取基于三大支柱（即预防、干预和补偿）的全校性方法的战略行动。早期辍学问题应包括教育工作者、教育机构、家庭、监护人、社区、政策制定者、雇主、工会和民间社会之间的战略伙伴关系，并与当前的社会经济现实保持一致。所提出的战略行动均基于过去几年通过早期辍学教育和培训部门 (ELETU) 获得和开发的国家和欧洲基金进行的研究，目的是通过自下而上的方法制定早期辍学战略。教育、体育、青年、研究和创新部 (MEYR) 下的 ELETU 主要是开展了四个主要研究项目，这些项目与欧盟研究建议一起支持了该战略的起草，即：
ledécrochagescolaire：l'efl'sple tunisien
3AnangaéricDaniel（2011），“辍学类型：加纳辍学的维度和动态”，《国际教育发展杂志》，第1卷。31，n°4，pp。374-381。4 Kimitei Winbroder（2010），«肯尼亚小学女生过渡率的过渡率的决定因素：Keiyo District的案例»，教育，语料库ID：168533744。
Colt-Cancer
说明：柯尔特 - 癌数据库是SHRNA辍学特征的集合，涵盖了约16000个人类基因，并使用在COLT（CCBR-OICR LINTIVIRAL TECHECTION）FATILION中开发的微阵列检测平台源自70多个胰腺，卵巢和乳腺癌细胞线。所有SHRNA辍学配置文件均可以通过此网站免费获得或查询。
收到：2023年1月29日 /接受：2024年2月29日 /出版：2024年3月6日人类的不安全感和中学SCH中的学校辍学分析< / div < / div>
Received: 29 January 2023 / Accepted: 29 February 2024 / Published: 6 March 2024 Analysis of Human Insecurity and School Dropout among Secondary School Girls in Nigeria: A Spatio-Sectoral Approach Uguru W. Ibor J. Silas J. E. Ukoje A. E. Ubana Department of Geography, Federal University Lokoja, Nigeria Department of Political Science, University of Calabar, Nigeria DOI: https://doi.org/10.36941/mjss-2024-0013摘要据确定，人类安全与获得教育，食品和人类尊严相关。然而，在制定了国家战略以结束童婚和尼日利亚引入全民基础教育（UBE）计划的二十五年之后近8年，女童要么被拒绝接受教育或入学，但退出了学校。这项研究的目的是确定人类不安全感与尼日利亚的女童辍学的关系如何。这项研究利用了国家统计局和国家人口委员会的数据。数据涵盖了尼日利亚的36个州，包括2021年的联邦首都地区。ArcGIS软件用于评估女子儿童学校辍学的空间模式，而频率，表，简单百分比和普通的最小方技术用于p <0.05的分析。结果表明，下中学的女性入学率最高（20.3％），西北地区最低（16。4.％）。女童学校辍学最高的地缘政治区是西北（56.8％），东北（50.2％）和北中央（30.6％）。这些发现对设计学校保留策略有影响。与此同时，女性学校出勤率低的西北是女童学校辍学的最高。女孩的儿童学校辍学事件得到了重大解释，其中64％的童婚，家庭财富五分之一的差异，粮食不安全和安全感（R2 = 0.644425，p <0.05）。女童婚姻是影响尼日利亚女子学校辍学的重要因素（1.216； p <0.05）。上学的女孩比例与安全感觉之间存在较弱的正相关关系（0.047890； p> 0.4045）。该研究得出结论认为，女子儿童学校辍学率在尼日利亚州各不相同，与社会经济和文化因素密切相关。关键字：人类，不安全感，教育，女童，空间模式，辍学，尼日利亚
脑血清素能纤维建议异常扩散 -
随机辍学已成为人工神经网络（ANN）中的标准正则化技术，但是目前尚不清楚生物神经网络（Bionns）中是否存在类似机制。如果这样做，它的结构可能会通过数亿年的进化来优化，这可能表明大规模ANN中的新型辍学策略。我们建议大脑血清素能纤维符合一些预期的标准，因为它们的存在，随机结构和在整个人的寿命中成长的能力。由于血清素能纤维的轨迹可以建模为异常扩散过程的路径，因此，在这项概念验证研究中，我们研究了基于超级产生分数布朗尼运动（FBM）的辍学算法。这项研究有助于ANN中受生物启发的正则化。
文学的系统评价 - ISSN：2806-5905
总结大学辍学的预测对于提高保留和学术成就至关重要。 div>本研究旨在通过对现有文献的系统审查来评估机器学习（ML）技术在学生辍学的预测中的有效性。 div>采用了基于棱镜方法论的探索方法和文献分析。 div>定义了研究问题，在学术数据库（IEEE Xplore，Scopus，Science，Scielo，Scielo）中寻求相关文件，在包含和排除标准后选择了主要研究，并提取了摘要的相关数据。 div>研究映射允许对研究场景有结构化的理解。 div>审查确定，高级ML技术（例如深度学习和混合模型）在预测学生辍学的效率上很高，细节可达到96％。 div>集合学习和各种算法等技术也表现出很高的有效性，证明了它们管理学生数据复杂性的能力。 div>学术和人口统计学因素是ML模型中最常见的主要预测因素。 div>在复杂的准确性和管理方面，高级ML模型超过了传统方法。 div>但是，研究质量的变异性以及方法缺乏标准化表明，需要更加多样化和标准化的未来研究以更好地概括研究结果。 div>
医疗保健中的人工智能：使用统计、神经和集成架构进行时间序列预测
文献中已经提出了统计和神经方法来预测医疗保健支出。然而，对比较这两种方法的预测以及医疗保健领域中的集合方法的关注更少。本文的主要目的是评估其预测某些止痛药每周平均支出的能力，以评估不同的统计，神经和集合技术。两个统计模型，持久性（基线）和自回归积分移动平均（ARIMA），一个多层感知器（MLP）模型，一个长期的短期内存（LSTM）模型以及结合ARIMA，MLP预测的集合模型和LSTM模型进行校准，以预测两种不同的止痛药的支出。在MLP和LSTM模型中，我们比较了训练数据的障碍和MLP和节点中某些节点的辍学的影响，并在训练过程中LSTMS中的LSTMS中的复发连接。结果表明，整体模型在两种止痛药中的持久性，Arima，MLP和LSTM模型都优于持久性。一般而言，不助长训练数据并添加辍学有助于MLP模型并助长了训练数据，而没有添加辍学帮助两种药物中的LSTM模型。我们强调了使用统计，神经和集合方法来预测医疗领域结果的时间序列。
人工智能与工程中的偏见和正确性问题
州立大学使用人工智能软件 Hephaestats 分析通过手机应用程序收集的学生数据。利用这些数据，该软件确定了关键指标，这些指标结合起来可以预测学生是否会辍学，准确率高达 94%。辍学原因多种多样，从可预测的管理问题（例如，课程过于雄心勃勃或不合适的组合）到外部因素（例如，平衡工作与学业、家庭责任）。管理部门使用 Hephaestats 提供的信息来调整校园环境的某些方面，以推动学生改善行为。例如，顾问鼓励学生更换课程，使他们的时间表更易于管理。Hephaestats 还向教师提供了高危学生的资料，帮助他们更好地了解个别学生可能遇到困难的原因，并提出有针对性的帮助方法。
