The Influence of Happiness Based on the Students of Neural Networks -An Empirical Study in Qinhuangdao
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Yu, W.; Zheng, X., and Han, W., 2020. The influence of happiness based on the students of neural networks -an empirical study in Qinhuangdao. In: Li, L. and Huang, X. (eds.), Sustainable Development in Coastal Regions: A Perspective of Environment, Economy, and Technology. Journal of Coastal Research, Special Issue No. 112, pp. 275-278. Coconut Creek (Florida), ISSN 0749-0208.This article takes the Elderly University of Qinhuangdao, a coastal city in China as an example, adopting the Newfoundland Memorial University Happiness Scale to measure the student's happiness score, selecting five variables - the students' gender, living status, education level, major (department) and school learning time - to be used as the main factors of affecting the happiness of senior college students, to construct BP neural network and quantitatively explore the influence of each factor on their happiness. The results of the study show that female students' happiness is higher than that of male students, the level of their happiness is directly related to their living conditions, improved education can increase their happiness, their happiness is directly related to their major, and the longer students learn in school, the higher their happiness will be.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle