The flow from developing a machine learning model to deploying it in a production environment suffers challenges. Efficient and reliable deployment is critical for realizing the true value of machine learning models. Bridging this gap between development and publication has become a pivotal concern in the machine learning community. FastAPI, a modern and fast web framework for building APIs with Python, has gained substantial popularity for its speed, ease of use, and asynchronous capabilities. This paper focused on leveraging FastAPI for deploying machine learning models, addressing the potentials associated with integration, scalability, and performance in a production setting. In this work, we explored the seamless integration of machine learning models into FastAPI applications, enabling real-time predictions and showing a possibility of scaling up for a more diverse range of use cases. We discussed the intricacies of integrating popular machine learning frameworks with FastAPI, ensuring smooth interactions between data processing, model inference, and API responses. This study focused on elucidating the integration of machine learning models into production environments using FastAPI, exploring its capabilities, features, and best practices. We delved into the potential of FastAPI in providing a robust and efficient solution for deploying machine learning systems, handling real-time predictions, managing input/output data, and ensuring optimal performance and reliability.
정보통신 기술의 변화는 방송 통신망의 융합, 브로드 밴드 네트워킹, 스마트 디바이스의 다양화, 멀티미디어 기술의 고도화로 요약된다. 이 모든 기술이 종합적인 작용으로 유비쿼터스 사회의 기반이 되고 있다. 그래서 기존 인터넷기반 시스템과는 다른 차세대 온라인교육시스템이 본격 개발되고 있다. 새로운 기술기반의 온라인 교육시스템은 각종 국제표준단체에서 표준안이 제시하고 있다. 본 신기술해설에서는 유비쿼터스 기술은 반영한 SCORM기반 u-Learning을 소개한다.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.2
no.1
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pp.41-47
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2009
This study examined the difference for the ability of self-directed learning and information literacy(the ability to use information) between small group-cooperative instruction of ICT practical environment and explanatory instruction using ICT of general classroom in middle school science education. The 138 students(7th grade) participated in this study were classified in two group, experimental group(68) and controlled group(70). Experimental small group consisted of 5-6 students who had different levels and the ability of each the group was equal. The teaching of experimental group was made in the science lab which was equipped with computers to connect super high-speed Internet. The teaching of control group was made in general classroom. Under these two environment, this study was executed during 10 weeks. As the result, Small group-cooperative learning using ICT was more effective in diminishing the gap of information literacy in middle school students. And in the ability of self-directed learning, the small group learning using ICT was also more effective than general classroom instruction.
This paper details case study vignettes that focus on enhancing the teaching and learning of geometry and measurement in the elementary grades with attention to pedagogical practices for teaching through problem solving with rigor and centering equitable teaching practices. Rigor is a matter of equity and opportunity (Dana Center, 2019). Rigor matters for each and every student and yet research indicates historically disadvantaged and underserved groups have more of an opportunity gap when it comes to rigorous mathematics instruction (NCTM, 2020). Along with providing a conceptual framework that focuses on the importance of equitable instruction, our study unpacks ways teachers can leverage their deep understanding of geometry and measurement learning trajectories to amplify the mathematics through rigorous problems using multiple approaches including learning by doing, challenged-based and mathematical modeling instruction. Through these vignettes, we provide examples of tasks taught through rigorous problem solving approaches that support conceptual teaching and learning of geometry and measurement. Specifically, each of the three vignettes presented includes a task that was implemented in an elementary classroom and a vertically articulated task that engaged teachers in a professional learning workshop. By beginning with elementary tasks to more sophisticated concepts in higher grades, we demonstrate how vertically articulating a deeper understanding of the learning trajectory in geometric thinking can add to the rigor of the mathematics.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.280-282
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2005
초파리 초기 발생과정은 gap 유전자, pair-rule 유전자, polarity 유전자의 세 가지 유전자 그룹에 의해서 조직화 된다. Gap 유전자들에 의해 pair-rules 유전자들의 발현이 조절되며, 이들에 의해 결국 polarity 유전자들의 발현을 조절함으로써, 정확한 위치에서 각 기관의 형성을 유도한다. 특히 분열 14단계에서는 pair-rule 유전자 중의 하나인 eve 유전자의 발현이 조절되는데, eve 유전자는 배아의 분할의 줄무늬를 형성시키는 유전자에 해당된다. 본 논문에서는 eve 유전자의 발현조절자인 hunchback, giant, kruppel, bicoid의 gap 유전자들로 구성된 조절 네트워크를 S-system을 이용하여 모델링하였다. 이를 통해 각 유전자들의 발현 데이터로부터 파라미터들을 진화 연산을 통해 예측하고, 각 유전자들의 발현에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다. 예측된 결과와 실제 데이터의 비교는 전체적으로 패턴이 서로 유사함을 보여주고 있다.
Online or sequential learning is one of the most basic and powerful method to train neuron network, and it has been widely used in disease detection, weather prediction and other realistic classification problem. At present, there are many algorithms in this area, such as MRAN, GAP-RBFN, OS-ELM, SVM and SMC-RBF. Among them, SMC-RBF has the best performance; it has less number of hidden neurons, and best efficiency. However, all the existing algorithms use signal normal distribution as kernel function, which means the output of the kernel function is same at the different direction. In this paper, we use multi-variable normal distribution as kernel function, and derive EKF learning formulas for multi-variable normal distribution kernel function. From the result of the experience, we can deduct that the proposed method has better efficiency performance, and not sensitive to the data sequence.
Despite the social turn in literacy studies, few empirical studies have investigated the practical applications and learning experiences of multimodal composition pedagogy. Using a qualitative research approach, this study examines undergraduates' experiences in producing multimodal texts. Findings report that students' experiences in a multimodal composition class epitomize enjoyable learning. Students enjoyed their learning process because (a) the multimodal literacy curriculum filled the pedagogical gap between the conventional school-sponsored alphabetic literacy pedagogy and widespread out-of-school multimodal literacy practices and (b) the usefulness of the curriculum helped students enhance their intrinsic motivation to learn and compose. By questioning fundamental assumptions about what counts as knowledge in the current ecology of literacies, the authors argue for a dynamic view of literacy into practice.
Computer science and computing technologies are applied into mathematical, science, medical, engineering and educational applications. The models are used to solve the issues in all the domains. Educational systems are used top down, bottom up, Gap Analysis model in the educational learning system. Educational learning process integrated with Lerner, content and the methodology. The Learners and content are same in the educational system or similar courses but the teaching methodologies are differing one with another. The determinations of teaching methodologies are based on the factors related to that particular model or subject. The learning model influencing determinations are made by the surveys, analysis and observation of data to maximize the learning outcome. This paper attempted to evaluate the SNE learners cognitive using NASA Scaling.
In knowledge information society entering global unlimited competition era, our middle and small sized companies are the base of national and enterprise competitiveness and core base of national economy as an origin of jobs. The competitiveness of middle and small sized companies is so important to decide the level of the competitiveness of the whole industries, but the gap from big sized company is much low in comparison with advanced countries from angles of important factors of enterprise growth, productivity and technological competitiveness, so, it's urgent to improve the competitiveness through productivity enhancement. The purpose of this research is to do a positive study on effects of learning organization management outcomes of middle and small sized company on enterprise productivity among various types of outcome brought for strengthening of enterprise competitiveness. It confirmed learning organization has functions and usefulness as a management tool bringing positive effects on enterprise productivity through the Productivity improvement.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.2
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pp.190-195
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2024
This study aimed to investigate types of emotional experiences that college students undergo, particularly those affecting learning motivation and academic performance. To this end, six college students residing in Seoul, South Korea participated in a series of 'focus-group interview (FGI)' sessions in which in-depths discussions took place. The researcher attempted to draw the participant students' opinions and ideas as they made interactions with each other. Three participants were placed in each of two groups, and each group had approximately 90-minutes-long sessions. The results showed that positive emotions, such as joy and enthusiasm, can increase learning motivation and academic achievement, while negative emotions such as anxiety and stress can hinder them. The findings also highlight that students actively employ coping strategies to manage negative emotions. Moreover, the study underscores students' desire for improved emotional support from instructors, indicating a gap between their expectations and the actual emotional care provided in educational settings. Relevant issues are discussed for future suggestions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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