本研究针对线下教育环境中的数据质量差、规模有限及高异质性等问题，提出了一种新的双模态多尺度滑动窗口模型（DMSW模型），以动态捕捉学生的行为模式并有效预测辍学风险。研究表明，该模型较传统方法预测准确率提高了15%，为教育工作者提供了及早识别高风险学生、实施及时支持的有效工具，进而促进学生的保留率和教育成效。

利用双模态突变行为变化方法预测学生辍学风险
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从辍学到软件架构师：与Jason Lengstorf的对话 [播客 #167]

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我在编程中的旅程

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机器学习与生活中的早停：知道何时足够

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如何成为一名精明的开发者——从辍学到出售公司，访Dennis Ivy [播客 #144]

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该文章介绍了一种利用深度学习和Dropout技术提高单图像超分辨率的方法，通过调整特征统计量，在多个数据集上表现更好。

超越辍学：通向可推广图像超分辨率的引人注目解决方案
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该研究对大规模行政数据在高等教育中对大学辍学预警系统中的贡献因素和预测性能进行了系统评估，发现大学第二年末的辍学预测在随机森林模型中的 AUC 比入学时高出 20％，而入学时的预测因素则被大学表现和后期的入学行为所取代，对于传统劣势背景学生来说，大学 GPA 对预测具有更高的价值。

大学辍学预测中的时间变异性和群组间变异性
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本文介绍了一种联邦学习框架，可从不同站点的分布式健康数据中学习全局模型，提供两个级别的隐私保护，使用差分隐私机制防止隐私攻击，并在两个医疗应用程序上进行了评估。

用于健康老龄化应用的联邦学习早期辍学预测
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