Найти книгу: "Machine Learning in Image Steganalysis"

Steganography is the art of communicating a secret message, hiding the very existence of a secret message. This is typically done by hiding the message within a non-sensitive document. Steganalysis is the art and science of detecting such hidden messages. The task in steganalysis is to take an object (communication) and classify it as either a steganogram or a clean document. Most recent solutions apply classification algorithms from machine learning and pattern recognition, which tackle problems too complex for analytical solution by teaching computers to learn from empirical data. Part 1of the book is an introduction to steganalysis as part of the wider trend of multimedia forensics, as well as a practical tutorial on machine learning in this context. Part 2 is a survey of a wide range of feature vectors proposed for steganalysis with performance tests and comparisons. Part 3 is an in-depth study of machine learning techniques and classifier algorithms, and presents a critical assessment of the experimental methodology and applications in steganalysis. Key features: Serves as a tutorial on the topic of steganalysis with brief introductions to much of the basic theory provided, and also presents a survey of the latest research. Develops and formalises the application of machine learning in steganalysis; with much of the understanding of machine learning to be gained from this book adaptable for future study of machine learning in other applications. Contains Python programs and algorithms to allow the reader to modify and reproduce outcomes discussed in the book. Includes companion software available from the author’s website.

В работе представлено описание экспертных проектов по оценке качества образования. Рассмотрены типы организаций, осуществляющих такие проекты. Приведены также примеры отечественных и зарубежных экспертных проектов по оценке качества образования, реализуемого с применением e-learning.

Применение Internet-технологий как для частичной поддержки очного учебного процесса (blended learning), так и дистанционного обучения (без очного контакта), базируется на специальном программном обеспечении, вопросам выбора которого посвящена данная статья. Так, наряду с применением готовых фирменных программных продуктов или разработкой вузом собственной единой системы, возможен подход, при котором каждый преподаватель может разработать свою персональную систему управления учебным процессом (теоретически это возможно). Автор статьи является сторонником такого положения, когда при наличии в вузе налаженной технологии образовательного процесса на основе стандартной (покупной) оболочки проводятся научно-методические разработки на базе создания web-сайтов в рамках творческой инициативы преподавателей.

В статье рассматривается теория всеобщего управления качеством (TQM) и ее применение к образовательному процессу. Основная цель автора – показать, как TQM действует в ситуациях неформального обучения. Изложены некоторые подходы к TQM в области образования, рассмотрены аспекты неформального обучения, а также выработаны руководящие принципы относительно того, как действовать в ситуациях, возникающих при таком типе обучения. Приводится соотношение между методикой TQM и системой управления качеством в образовании (QME). Автор приводит описание нескольких моделей «общего контроля качества», применяющихся в учебном процессе, и характеризует проблемы, возникающие при их применении. Затронуты также вопросы процедур валидации (измерения ценности) неформального обучения, а также составления системной документации по неформальному обучению на рабочем месте. Дается сравнительный анализ понятий неформального и информального обучения, а также соответствующая оценка различных элементов качества образовательного процесса. В статье отмечается, что Еврокомиссия настаивает на применении стратегий, которые «содержат механизмы, направленные на максимальное повышение качества учебного процесса как такового, а также качества процессов реализации различных концепций и функций, связанных с учебным процессом».

Автор статьи определяет повышение качества e-learning как постоянный процесс адаптации предлагаемых образовательных услуг к потребностям целевой группы учащихся. Для всех участников процесса в качестве одного из важнейших факторов успеха подчеркивается необходимость обладания набором компетенций, обозначаемых как «грамотность в вопросах качества». Автор представляет результаты проведенных исследований и объединяет их в единую концепцию работы по повышению качества. Подчеркивается мысль о том, что не следует рассматривать меры по повышению качества как нечто отдельное от всего процесса e-learning, например, как оценочные мероприятия, проводимые после окончания курса. Работа по повышению качества рассматривается, скорее, как важнейшая часть работы по каждому из курсов и программ e-learning.