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1八个小时的H / SS选修课，其中必须是历史的三个小时（历史1200，历史记录1300，历史记录1310或POL SCI 1200），必须三个小时是经济学（ECON 1100或ECON 1200），必须三个小时是通信（英语1160，英语1600 / TCH COM 1600，English Com 1600，English 3560，或Sp＆M s 1185）。 在剩下的9个学分小时的H/SS选修课中，至少三个小时必须是高层（即2000年级别的先决条件或3000级及以上）。 2 Stat 3113或Stat 3115或Stat 31171八个小时的H / SS选修课，其中必须是历史的三个小时（历史1200，历史记录1300，历史记录1310或POL SCI 1200），必须三个小时是经济学（ECON 1100或ECON 1200），必须三个小时是通信（英语1160，英语1600 / TCH COM 1600，English Com 1600，English 3560，或Sp＆M s 1185）。在剩下的9个学分小时的H/SS选修课中，至少三个小时必须是高层（即2000年级别的先决条件或3000级及以上）。2 Stat 3113或Stat 3115或Stat 3117
审稿人名单
锌和硼对花生生长和养分吸收的影响 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130475 (1) Rosana Halinski de Oliveira，巴西南里奥格兰德州天主教大学。(2) Ganyo Komla Kyky，多哥农业研究所 (ITRA)。完整同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54269 芦荟 (Aloe barbadensis Miller) 黑斑病的病因、症状及通过植物药和生物防治剂进行管理——简要回顾 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130476 (1) Faizan Ahmed Sheikh，印度阿尼大学。 (2) PWHKP Daulagala，斯里兰卡开放大学，斯里兰卡。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54086 对改善移动网络流量质量的贡献 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130477 (1) Zlatin Zlatev，保加利亚特拉基亚大学。(2) 孟伟英，沈阳建筑大学，中国。(3) Aliyu Bhar Kisabo，尼日利亚。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54276 交通组织方案自动生成系统 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130478 (1) Elżbieta Macioszek，波兰西里西亚理工大学。(2) Nain Tara，巴基斯坦阿迦汗大学医院。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54255 叶面施肥硼、锌和铁对桃品种 Shan-e-Punjab 果实品质和叶片养分含量的影响 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130479 (1) Georgiana Eurides de Carvalho Marques，巴西马拉尼昂州联邦教育、科学和技术学院。 (2) Rahul Datta，捷克共和国孟德尔大学。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/51260 使用 Eberhart 和 Russel 模型对玉米（Zea mays L.）杂交种的产量及其归因性状进行稳定性分析 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130480 (1) Joseph Adjebeng-Danquah，加纳 CSIR-Savanna 农业研究所。(2) Kouame Konan，科特迪瓦科霍戈大学。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/53703 盐度对 Puccinellia ciliata（禾本科）改良种群生长和一些光合色素的影响 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130481 (1) Ali Raza，中国农业科学院。 (2) Ana Maria Arambarri，阿根廷拉普拉塔国立大学。 (3) Luiz Leonardo，巴西帕拉伊巴州立大学。完整的同行评审历史：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54317 水稻 (Oryza sativa L.) 厌氧发芽性状的遗传分化研究 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130482 (1) Sawadogo Boureima，布基纳法索法达恩古尔马大学。 (2) Luiz Leonardo，巴西帕拉伊巴州立大学。 完整的同行评审历史：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54411 Balanites aegyptiaca 的植物化学成分和抗氧化活性，Securidaca longepedunculata 和 Acacia gourmaensis 在布基纳法索用于防治种子传播真菌 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130483 (1) Karen Cordovil，巴西菲奥克鲁斯。(2) Panchumarthy Ravi Sankar，印度维尼昂药学院。完整同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54710 通往大市场的窄路：皮尔胡瓦（UP）传统印花手工织布业概览 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130484 (1) Mamatha Hegde，印度拉迈亚应用科学大学。(2) Rita Kant，印度旁遮普大学。(3) Shaik Khateeja Sulthana，印度。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54097 筛选高产且抗绿豆黄花叶病毒 (MYMV) 的乌尔豆种质 DOI: 10.9734/CJAST/2020/v39i130485 (1) Clint Magill，美国德克萨斯 A&M 大学。(2) Lucie Aba Toumnou，中非共和国班吉大学。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54510 政府部门就业女性在赋权方面所面临的制约因素 DOI: 10.9734/CJAST/2020/v39i130486 (1) Anju Bharti，印度 Guru Gobind Singh Indraprastha 大学。 (2) L. Dilakshini Stanislaus，斯里兰卡东方大学。完整同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54857 灌溉和干旱胁迫条件下水稻 (Oryza sativa L.) 遗传多样性评估 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130487 (1) Frédéric Ngezahayo，布隆迪布琼布拉高等师范学院。(2) Hussin Jose Hejase，黎巴嫩 Al Maaref 大学。(3) Pham Thi Thu Ha，越南 Ton Duc Thang 大学。完整同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54685完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54857 灌溉和干旱胁迫条件下水稻 (Oryza sativa L.) 遗传多样性评估 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130487 (1) Frédéric Ngezahayo，布隆迪布琼布拉高等师范学院。(2) Hussin Jose Hejase，黎巴嫩 Al Maaref 大学。(3) Pham Thi Thu Ha，越南 Ton Duc Thang 大学。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54685完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54857 灌溉和干旱胁迫条件下水稻 (Oryza sativa L.) 遗传多样性评估 DOI：10.9734/CJAST/2020/v39i130487 (1) Frédéric Ngezahayo，布隆迪布琼布拉高等师范学院。(2) Hussin Jose Hejase，黎巴嫩 Al Maaref 大学。(3) Pham Thi Thu Ha，越南 Ton Duc Thang 大学。完整的同行评审历史记录：http://www.sdiarticle4.com/review-history/54685
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收到的文章历史记录：20.05.2024接受：05.06.2024发布：30.06.2024引用Raj，A。D.，Pawar，A。S.，Pavankumar，B.，Goyal，K。，＆Unisa
摘要：在这一前进的技术时代，智能手机成瘾正变得越来越关注，越来越多的人表现出诸如手机过多，生产率降低以及潜在的身体和心理健康问题等症状，大数据分析的作用正在发展，在分析智能手机成瘾方面正在发展。本研究旨在根据智能手机的使用来找到预测智能手机成瘾水平的可能性。这项研究使用了人们的公开可用的智能手机使用数据集，并结合了机器学习算法（例如决策树，逻辑回归和随机森林）来分析智能手机成瘾水平以进行有效的决策。根据模拟结果，随机森林算法以（0.89）的得分达到了最佳准确性，决策树算法的准确度得分为（0.86）。表现最低的是逻辑回归，其精度得分为（0.74）。关键字：逻辑回归，决策树，随机森林
