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情绪对人类至关重要，并且在人类认知中起着重要作用。情感通常与逻辑决策，感知，人类互动以及在一定程度上是人类智力本身有关。随着研究界日益增长的兴趣，建立了人类与计算机之间的一些有意义的“情感”互动，需要对可靠和可部署的解决方案来识别人类情感状态。使用脑电图（EEG）进行情感识别方面的最新发展引起了研究社区的浓厚兴趣，因为消费级可穿戴EEG解决方案的最新发展可以为识别情感提供便宜，便携式和简单的解决方案。自上次全面审查从2009年到2016年进行了回溯，本文将使用2016年至2019年的EEG信号更新情绪识别的进展。te专注于此最先进的评论，重点介绍了情感刺激类型和表现方法，研究规模，脑电图硬件，机器学习分类器和分类方法的要素。在这篇最新的评论中，我们建议一些未来的研究机会，包括提出不同的方法，以虚拟现实（VR）的形式提出刺激。为此，将仅专门用于审查该研究领域中的VR研究的其他部分作为使用VR作为刺激呈现设备的新方法的动机表示。审查论文旨在对使用脑电图信号以及那些进入这项研究领域的人进行情感识别的研究社区有用。
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a b s t r a c t被称为p-亚硝基苯酚（PNP）具有有毒特性，并在引入环境时具有相当大的自然降解性。因此，必须设计高效且安全的方法来删除PNP。当前的研究通过电化学沉积方法合成了具有SN-SB中间层的Mn-PBO 2电极。然后将制造的电极用于PNP的电催化氧化。高性能液相色谱（HPLC）测量了处理样品中PNP的残留物。从回归分析获得的结果确定，实验数据表现出与二阶多项式模型的最高水平。确定系数（R 2）确定为0.9960。此外，调整后的R 2（adj。r 2）发现值为0.9941，最后是预测的r 2（pred。r 2）值计算为0.9866。通过使用最佳条件，PNP的最大去除效率达到98.4％，其中包括初始PNP浓度2.0 mg l -1，强度为25 mA，氧化时间为40分钟。该过程的动力学遵循R 2 = 0.9892的伪一阶模型。这项研究证实，在阳极氧化过程中利用MN-PBO 2电极是去除PNP的有效且高效的方法。
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I.引言社交媒体上的假概况可以采取多种形式，从张贴垃圾邮件的简单机器人到试图欺骗真正的用户以获取金钱，社交影响或其他非法目的的更高级的模仿者。传统方法（例如手动评论和用户报告）在处理大量的在线配置文件和互动方面的情况不足。这个差距强调了对更复杂的技术解决方案的需求。机器学习已成为在社交平台上处理假帐户的有效方法。通过利用机器学习算法，我们可以根据唯一的模式和特征自动发现并分类伪造的配置文件。社交媒体的越来越多的作用，与假帐户相关的挑战以及机器学习技术的进步都为开发旨在识别和对这些配置文件进行分类的工具的开发做出了贡献。本研究旨在通过提供一项全面的策略来通过机器学习来解决Instagram上的伪造资料问题，从而促进更安全，更可靠的在线空间。有关“使用机器学习的伪造概况识别和分类”的研究，其潜力有可能解决与用户信任，在线安全和平台完整性有关的关键问题。通过利用机器的功率
通过使用AN ...
摘要本研究通过使用AI驱动的学习应用程序Hellotalk探索了英语发音技能的优化。该研究采用了准实验设计，涉及17名英语系Serambi Mekkah作为研究样本。通过预测试和后测来收集数据，评估发音精度的方面。预测试后，通过使用Hellotalk来对学生进行了为期四周的干预，以查看他们的英语发音能力是否可以提高。使用SPSS 16.0对数据进行了统计分析，统计分析显示干预前后的发音技能有显着提高，这是由测试前和测试后的平均得分（分别为49.71和79.12）表示。调查结果还显示出使用Hellotalk和学生的发音技能之间的密切相关性，尤其是在使用Hellotalk功能之后，例如伴侣匹配，文本聊天，语音消息，语音消息和视频通话，瞬间和社区互动以及社区互动，使学生能够与英语的人使用直接的口头交流和交换英语的人交流。发音有助于语音识别和校正功能，也有助于有助于改进的AI驱动功能。这项研究有望通过提供洞察力，即Hellotalk可以成为提高英语表达准确性的有效学习工具，从而为现有的文献体系做出贡献。未来的研究可以探索Hellotalk对其他发音方面的影响，例如语调，压力，节奏和音调。关键字：AI，英语，Hellotalk，Learning App，发音。通讯作者，电子邮件：sabrina@serambimekkah.ac.id