Preliminary Experience and Impact of Experiment-focused Teaching Approach in a Computer Architecture Course in Computer Science
Notice bibliographique
Résumé
Rahman extensively conducted research at the National Institutes of Health (NIH), USA for almost six years as a Research Scientist.He significantly contributed to research and development of the image processing, classification, and retrieval methods extensively used in the NLM's Open-i Search Engine for biomedical literature.Dr. Rahman has good expertise in the fields of Computer Vision, Image Processing, Information Retrieval, Machine Learning, and Data Mining and their application to retrieval of biomedical images from large collections.Since joining Morgan, Dr. Rahman also has been actively involved in basic educational and instructional research by infusing several interactive and active learning techniques in classroom to teach introductory programming courses with a goal to improve the retention rate in the CS department.Dr. Rahman has published a book, two book chapters and around seventy articles in peer-reviewed journals and conference proceedings, such as IEEE Transaction on Information Technology in Biomedicine, Computerized Medical Imaging and Graphics, etc. and presented his works in numerous conferences and workshops, such as ICPR, CBMS, CLEF, CIVR, HISB, SPIE, BIBE, IEEE FIE, etc. His current research is focusing on Crowdsourcing and Deep learning techniques and their application in medical fields, especially for retrieval and diagnostic purposes.Pursuing continuous financial support is an integral part of Dr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».