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在社交媒体上增加对会员链接的消费者信任的策略
印度尼西亚的会员营销经历了显着的增长，尤其是随着电子商务和电子商务行业的发展。本研究旨在分析策略，以增加社交媒体上的会员链接中的消费者信任。这项研究是定量研究使用目的抽样方法。使用结构方程建模部分最小二乘（SEM PLS）方法的数据分析借助SmartPls 4软件。这项研究涉及392名受访者，其标准是受访者是印度尼西亚活跃的社交媒体用户，他们在购买商品或服务时与会员链接互动，年龄在17-50岁之间，并且拥有小学 - 博士学位的教育水平。本研究旨在探索有效的策略，以增加社交媒体上的会员链接的消费者信任。研究结果表明，诸如信息透明度，会员声誉，产品和服务质量，内容相关性和用户体验等因素对消费者信任有重大影响。但是，发现消费者的态度并没有显着调节产品，服务质量和用户体验对消费者信任的影响。这些发现有助于营销从业人员创建更好的策略，以促进数字时代的会员链接的消费者信任。
三级医院工作人员医疗保健中的人工智能评估 Daniel, Aondona David 1 , Akwaras Nndunno Asheku 1 , Yohanna Stephen 2 , Gyuse Ngueikyor Abraham 3 , De-kaa Niongun Lawrence Paul 1 , Swende Ladies Terrumun 1 ,俄亥俄州立大学 1、Grace Nwunuji 学校 4、马太福音 1 开放获取引用：Daniel、Aondona David、Akwaras Nndunno Asheku、Yohanna Stephen、Gyuse Ngueikyor Abraham、Deka Niongun Lawrence Paul、Swende Laadi、俄亥俄州立大学、格雷斯州立大学努努吉，马修酋长。三级医院员工对人工智能在医疗护理方面的知识、实践、认知和期望的评估。健康科学杂志。 2024；34(4):313。 doi：http://dx.doi.org/ 10.4314/ejhs.v34i4.7 接收日期：2024 年 3 月 2 日 接受日期：2024 年 6 月 23 日 发布日期：2024 年 7 月 1 日 版权所有：© 2024 David D.A., et al.这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原始作者和来源。资金：无 竞争利益：作者声明不存在竞争利益。隶属关系和通讯：
对三级医院工作人员医疗保健中人工智能的评估 Daniel, Aondona David 1 , Akwaras Nndunno Asheku 1 , Yohanna Stephen 2 , Gyuse Ngueikyor Abraham 3 , De-kaa Niongun Lawrence Paul 1 , Swende Ladi Terrumun 1 , 俄亥俄州州立大学 1、Grace Nwununji 4、马太福音 1 开放获取引文：Daniel、Aondona David、John Stephen、Gyuse Ngueikyor Abraham、Deacon Lawrence Paul、Swende Laadi、俄亥俄州立大学、Rev. Grace Nwunuji、Ocheifa Ngbede Matthew。对三级医院工作人员对医疗保健人工智能的知识、实践、感知和期望的评估。埃塞俄比亚健康科学杂志。2024；34(4):313。 doi：http://dx.doi.org/ 10.4314/ejhs.v34i4.7 收到日期：2024 年 3 月 2 日 接受日期：2024 年 6 月 23 日 出版日期：2024 年 7 月 1 日 版权所有：© 2024 David D.A.，等人。本文根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要注明原作者和出处。资金：无 竞争利益：作者声明本手稿不存在竞争利益。所属及通讯:
社交媒体上的深泡探测：利用深...
摘要：DeepFake技术的扩散引起了人们对社交媒体平台上错误信息传播的关注。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的方法，用于检测DeepFake推文，特别是由机器生成的推文，以帮助减轻在线错误信息的影响。我们的方法利用FastText嵌入来表示推文文本，并将其与深度学习模型相结合。我们首先预处理文本，然后使用FastText嵌入将它们转换为密集的向量表示。这些嵌入式捕获有关推文内容的语义信息，这对于区分真实和机器生成的推文至关重要。然后，我们将这些嵌入将这些嵌入给深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或长期短期内存（LSTM）网络，以将推文归类为真实或机器生成的推文。该模型是在标有标记的Tweet数据集上训练的，在该数据集中，使用最先进的文本生成模型合成机器生成的推文。对推文的现实世界数据集的实验结果证明了我们方法在检测机器生成的推文中的有效性。我们的方法实现了很高的准确性，并且优于在社交媒体上进行深层检测的现有方法。总的来说，我们提出的方法为检测机器生成的推文并遏制整个社交媒体平台上的错误信息的扩散提供了强大而有效的解决方案。
使用机器在社交媒体上检测
使用事实检查网站Politifact收集社交媒体用户资料和新闻文章的稳健标签数据集。这是培训和测试模型的基础真理数据。从用户配置文件和新闻内容中提取一系列功能，这些功能可能可能向不可靠性发出信号。其中包括文章，用户元数据（例如关注者数量）以及围绕用户之间的新闻传播的上下文。功能工程将原始数据转换为模型的信息输入。开发一个深层的神经网络体系结构，该体系结构可以仅根据工程功能将用户配置文件准确地将用户配置文件分类为可靠或不可靠。对SVM和KNN分类器的性能是基准的。基于地面真相标签，目标的精度超过90％。创建一个预测模型的变体，该变体还基于类似新闻文章的传播模式，还包括用户之间影响的信号。这探讨了对他人影响的迹象是否改善了散布错误的检测。
绝缘体上硅锂上的集成掺杂的波导放大器
光学放大设备是光学通信系统中的关键组件。在1980年代，Erbium掺杂的纤维放大器（EDFAS）是一项开创性的成就，可以实现长途光学通信和革命性的信息传输[1，2]，因为EDFA一直为全球基于纤维的通信网络提供了低噪声的高收益，数十年来。erbium离子在覆盖高输出功率的电信带中表现出稳定和低噪声增益，使Erbium掺杂介质非常适合光学放大器和激光器。但是，EDFA通常需要一米至数十米的光纤长度，这使它们容易体现环境波动，并为整合工作带来挑战。半导体光放大器（SOA）具有高增益和集成，但它们具有极化敏感[3]，噪声图也相对较高。对比，与不同光子平台的稀土离子掺杂显示了可以有效解决问题的综合掺杂波导放大器（EDWAS）的巨大希望[4，5]。根据1990年代开始对EDWA进行的研究[6]。如今，Edwas引起了重大的兴趣，受益于不同集成光子平台的传播损失，包括氮化硅（SI 3 N 4）[1、7-9] [1、7-9]，氧化泰当不是（TEO 2）[10]和Niobate（Niobate（ln）[4、11-18）[4、11-18] [4、11-18] [4、11-18]>尤其是，由于其透明度较大，非线性和出色的电极（EO）特性，LN长期以来一直是光子学的有希望的材料。绝缘子（LNOI）平台上的Niobate锂结合了LN的优势与增强的模式限制，使其成为下一代光子集成电路
人工智能有何新进展 — — 大体上保持不变还是通用人工智能取得突破？
2023 年全年，人工智能领域继续引起公众的极大兴趣，谷歌在年底向开发者和企业客户推出了新的大型语言模型 (LLM) Gemini，并因其在处理图像、视频和音频方面令人印象深刻的多模态性能而成为头条新闻。尽管谷歌后来承认了广为流传的批评，即宣传视频是“捏造或修改的”，但发布会还是引起了不小的轰动 (Edwards 2023)。视频中的演示 (2024) 似乎展示了 Gemini 在视觉数据中识别对象和关系，挑战用户进行有趣的游戏，同时解决自我即兴的场景。与此同时，公共部门广受欢迎的图像生成模型在全年仍然享受着快速增长，新的令人印象深刻的版本，如 DALL·E 3 和 Midjourney v.6 向公众发布。这两种模型都比以前的版本好得多，并且都继续以新的功能和变化令人眼花缭乱和兴奋。与此同时，Open AI 发布了 Sora 的测试版，这是一款备受吹捧但效果相当平淡的视频生成器。据 Open AI 称，如今，Sora 已提供给红队成员，以评估关键区域的危害或风险，并授予一些视觉艺术家、设计师和电影制作人的访问权限，以获得有关如何改进模型以最有效地帮助创意专业人士的反馈。2023 年对于人工智能开发者来说是多产的一年，公众不仅非常乐意尝试这些系统，而且还积极将其功能融入到他们的工作和创意生活中。人工智能领域为用户提供了大量机会，让他们可以注册一系列诱人的平台——无论是付费还是免费。
eribulin是乳腺癌中的一种免疫增强剂，通过诱导点头样受体上调人类白细胞抗原I类表达
fi g u r e 1用eribulin治疗的乳腺癌病例。（a）用eribulin治疗的乳腺癌病例的总体存活。Kaplan-临时分析用嗜中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）<3对埃里布林治疗的患者的总生存率分析<3对≥3。（b）人类白细胞抗原（HLA）I类分子的免疫组织化学（IHC）染色。使用抗HLA I类抗体的苏木精和曙红（HE）染色和IHC染色的代表性图像。放大倍数，×200。两例在eribulin治疗前后分析。案例1是59岁（Y.O.）女性，侵入性导管癌（IDC）病例。案例2是56岁的女性IDC案例。alc，绝对淋巴细胞计数； CI，置信区间；人力资源，危险比； PR，孕酮受体；恢复，实体瘤的反应评估标准； TTP，进展的时间。
使用机器学习在社交媒体上进行进攻性语言检测
摘要 - 本研究论文探讨了社交网络领域内的网络欺凌检测的关键问题，并对各种机器学习和深度学习技术进行了全面检查。该研究通过使用标准指标进行严格评估来研究这些方法的性能，包括准确性，精度，召回，F-MEAC和AUC-ROC。这些发现突出了深度学习模型的显着功效，尤其是双向长期记忆（BILSTM）体系结构，始终优于各种分类任务的替代方法。混乱矩阵和图形表示进一步阐明了模型性能，强调了基于Bilstm的模型的显着能力，可以准确识别和对网络欺凌实例进行分类。这些结果强调了高级神经网络结构在捕获在线仇恨言论和进攻内容的复杂性方面的重要性。这项研究通过促进对网络欺凌的早期识别和缓解来促进更安全，更具包容性的在线社区的宝贵见解。未来的调查可能会探讨混合方法，附加功能集成或实时检测系统，以进一步完善和推进解决这一关键社会关注的最新问题。
RV32IMAC RISC-V SOC 的ASIC实施 探索... 的基于能量的模型 “ sanjeevini”基于机器学习的阿育吠陀药物系统 最坏情况的基于机器学习的框架... 眼控制鼠标光标 卷积瑜伽姿势估计器 使用OpenCV和... 实时姿势估算 E ... 中增强现实和虚拟现实影响分析 语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民 一项关于大学植物群生物多样性的调查... 自动驾驶车（自动驾驶... ） 自闭症支持系统 视觉排序算法 自动破坏系统和驾驶员安全 自主的有效框架... 铁氧体超导性 人工智能及其在印度政治中的作用 某些替代密码的进化关系 入侵检测的网络流量分析 AI驱动灾难响应和恢复系统
本文深入研究了RV32IMAC RISC-V System-Chip（SOC）的ASIC实施，重点介绍了其对各种监视应用的适应性。通过利用RISC-V架构的功能，SOC旨在为各种环境（包括工业部门，战区和放射性领域）提供灵活，高效的平台。通过细致的建筑设计和优化策略，Soc在绩效，功率效率和成本效益之间取得了平衡。值得注意的是，它集成了针对监视操作的专门说明，以及对传感器集成和实时数据处理的强大支持。此外，SOC的实施利用高级技术来确保与新兴监视系统的可靠性，可扩展性和兼容性。具有自主处理复杂任务并通过基于IoT的服务来促进无缝沟通的能力，RV32IMAC RISC-V SOC的ASIC实施代表了监视技术领域的重大进步，有望增强情境意识和威胁能力。
语音控制的自动驾驶汽车在身体上挑战平民
本研究的目的是了解植物区系的多样性，并在马哈拉施特拉邦Jalgaon区的ACS College Jamner校园校园里进行适当的文件。植物群的文档有助于了解经济上重要的花卉多样性。这也有助于通过了解现有的生态系统来保护这种多样性。在这项调查中，记录了41个不同家庭的79属，其中四种属于裸子植物，一个属于pteridophyte。秩序的织物显示最高的物种，其次是Lamiales，Sapindales，Zingiberales。发现apocynaceae，fafaceae是所有人中的主要家庭。所有植物都被记录在其白话名称，科学名称，家庭，习惯，经济重要性上。这项研究是该学院有史以来首次进行的研究。