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1.
Nowadays assuring that search and recommendation systems are fair and do not apply discrimination among any kind of population has become of paramount importance. This is also highlighted by some of the sustainable development goals proposed by the United Nations. Those systems typically rely on machine learning algorithms that solve the classification task. Although the problem of fairness has been widely addressed in binary classification, unfortunately, the fairness of multi-class classification problem needs to be further investigated lacking well-established solutions. For the aforementioned reasons, in this paper, we present the Debiaser for Multiple Variables (DEMV), an approach able to mitigate unbalanced groups bias (i.e., bias caused by an unequal distribution of instances in the population) in both binary and multi-class classification problems with multiple sensitive variables. The proposed method is compared, under several conditions, with a set of well-established baselines using different categories of classifiers. At first we conduct a specific study to understand which is the best generation strategies and their impact on DEMV’s ability to improve fairness. Then, we evaluate our method on a heterogeneous set of datasets and we show how it overcomes the established algorithms of the literature in the multi-class classification setting and in the binary classification setting when more than two sensitive variables are involved. Finally, based on the conducted experiments, we discuss strengths and weaknesses of our method and of the other baselines.  相似文献   
2.
The massive number of Internet of Things (IoT) devices connected to the Internet is continuously increasing. The operations of these devices rely on consuming huge amounts of energy. Power limitation is a major issue hindering the operation of IoT applications and services. To improve operational visibility, Low-power devices which constitute IoT networks, drive the need for sustainable sources of energy to carry out their tasks for a prolonged period of time. Moreover, the means to ensure energy sustainability and QoS must consider the stochastic nature of the energy supplies and dynamic IoT environments. Artificial Intelligence (AI) enhanced protocols and algorithms are capable of predicting and forecasting demand as well as providing leverage at different stages of energy use to supply. AI will improve the efficiency of energy infrastructure and decrease waste in distributed energy systems, ensuring their long-term viability. In this paper, we conduct a survey to explore enhanced AI-based solutions to achieve energy sustainability in IoT applications. AI is relevant through the integration of various Machine Learning (ML) and Swarm Intelligence (SI) techniques in the design of existing protocols. ML mechanisms used in the literature include variously supervised and unsupervised learning methods as well as reinforcement learning (RL) solutions. The survey constitutes a complete guideline for readers who wish to get acquainted with recent development and research advances in AI-based energy sustainability in IoT Networks. The survey also explores the different open issues and challenges.  相似文献   
3.
The focus of this paper is on a group of pupils with reading and writing difficulties who have been participating in an intervention study using assistive technology. That intervention study contained supervised training sessions with reading and writing tasks using an iPad with special supportive applications. The current study is a qualitative investigation of whether there has been any transfer from the intervention, to the pupils’ everyday school activities. Interviews with pupils and their teachers and observations during classroom lectures have been used to collect data. The results show that the pupils were positive to the assistive technology (the applications on the iPads), they found the apps easy to learn how to use and they appreciated the benefits they could give. Even so, only a few of the pupils had found use for and continued to use the tools after the intervention period finished. Possible reasons are that when the novelty wore off, students reverted to their usual study habits and that older students with many teachers and different classrooms were less able to adapt to using the apps. To improve transfer, it is suggested to introduce assistive technology earlier to students, in the younger grades, before study habits have been formed and to inform teachers about the use of AT in the classroom, including what is available and how it can benefit students.  相似文献   
4.
[目的/意义] 旨在通过分享武汉大学数据素养通识课程的建设过程,为同行开展相关工作提供参考。[方法/过程] 通过案例分析、数据统计和数据挖掘可视化方法对"武大通识3.0"背景下的《数据素养与数据利用》课程的教学目标、教学内容、教学特色以及教学效果进行分析,探索课程体系的合理性。[结果/结论] 授课方式和课内外实践内容的设置能够很好地调动学生学习的积极性,提高学习效果;课程考核结果、学生学习前后的问卷调查及课后反馈表明,课程学习明显提升了学生的数据素养。  相似文献   
5.
《左传》是我国首部以编年为次序、以鲁国十二公为传主,系统记述春秋战国时期历史,对中国文化产生了巨大影响的文史作品。文章在概述《左传》文化价值的基础上,梳理了两千多年来关于《左传》文本与作者的主要学术争论,甄别《左传》流变过程中的22个关键文本。  相似文献   
6.
基于《全民健身计划纲要》的实施,发展到全民健身热潮的今天,体育锻炼意义不仅仅在于健身,同时也在于健心。体育锻炼对于心理健康发挥了重要的作用,并且也逐渐得到人们的重视。本文基于大学生的了解度与兴趣状况与学习体育舞蹈后的心理健康评价调查,探究体育舞蹈对大学生心理健康的影响,结果表明,体育舞蹈对大学生的心理健康具有积极影响,希望能够对今后的教育教学有一定帮助作用。  相似文献   
7.
马正文 《当代体育科技》2020,(10):131-131,133
改革开放后,中国经济不断发展,人们生活水平不断提高。国家需要培养包括德、智、体、美、劳5个方面都符合要求的人才,我国在教育方面的投入很多。这就是我国进行体育教育的原因,引起了前所未有的关注。然而,在传统的中学教育的影响下,一些学校仍然没有发展体育教育,而是用文化课程代替了体育教育。为了提高学生的身体质量,作为当前学校体育运动强劲发展的一部分,中学应继续关注体育锻炼并改善体育锻炼,这很可能需要根据各个学生的兴趣来实施。为了提高中学生的体育表现,学校需要明确体育锻炼目标,使中学生的身体素质得到全面提高。  相似文献   
8.
体育竞赛活动的顺利开展需要懂得竞赛规则和具有裁判能力的组织者。湖南师范大学体育学院作为湖南省各类体育人才培养的摇篮,多年来为社会输送了大量合格的体育裁判员,其中数量最多,社会需求量最大的是篮球裁判员。本文基于实地调查,对存在的问题进行了总结与改进,旨在为推进湖南省篮球裁判队伍业务素质整体的提高与建设提出合理化建议。  相似文献   
9.
王莹 《当代体育科技》2020,(10):255-256
本文采用文献资料、问卷调查、数理统计等研究方法对上海市嘉定区高中生体育学习兴趣进行调查。结果表明,学生体育学习兴趣总体比较高,男生多源于内在驱动,女生多受外界影响。他们对体育活动的关注程度较高并有一定的理性认识。男生比较喜欢集体性和有身体对抗性项目,女生喜欢相对柔和一些的运动项目。学生希望体育课堂内容丰富多彩,并希望对课堂有一定的自由支配权。  相似文献   
10.
全民都获取全面的健康是能否成为强国的重要标准之一,是"以人为本"的基本体现。在健康中国行动的背景下,国家越来越重视以体育健身来促进人民的健康发展,也相继出台了一系列关于全民健康相关的文件和纲要。本文通过对国内国外研究现状进行了分析,通过对体育健康的梳理,了解体育健康目前发展现状,分析不足之处,为体育健康在以后的界定打下基础。  相似文献   
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