XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System回归的
使用...进行网络欺凌检测和分析
摘要。随着网络使用率的提高以及允许用户参与虚拟网络等团体，黑客行为也随之增多。网络虐待是一种新型骚扰，随着网络社区的普及，这种骚扰行为最近变得越来越普遍。它倾向于在网络群体中发送包含诽谤性指控或口头骚扰某人的消息。只有当现代文明认识到骚扰的真正含义时，无数的隐藏受害者才会继续受苦。关于网络欺凌的研究有很多，但没有一项能够提供可靠的解决方案。通过创建一个可以识别和阻止与欺凌相关的传入和传出通信的模型，我们在项目中解决了这个问题。通过在经过仔细注释的开源数据集上采用监督分类技术，我们希望为这项工作提供词汇基线。我们使用了逻辑回归的机器学习算法。我们的模型对消息进行分类，无论其是否是欺凌。
使用在线工艺质谱仪对反应气体或排气的定量分析
在线定量分析工业生产中的反应气体或排气性非常重要，可以提高生产能力和过程。使用定量数学模型与机器学习的线性回归算法相结合，开发了一种用于在线定量分析反应气或排气的方法。准确地估算了反应气体或排气中的组分气体及其含量后，构建了比率矩阵以分离相关的重叠峰。通过在线工艺质谱仪纠正比率矩阵并获得相对灵敏度矩阵，检测到，过滤，归一化和线性回归的比率和校准标准气体。可以建立一个定量的数学模型，以实时获得反应气体或排气的每个组件的含量。该方法的最大定量误差和该方法的相对标准偏差在0.3％和1％以内，在在线量化代表性酵母发酵罐尾气之后。
一项前瞻性观察性研究，以评估AHCC和乳酸乳杆菌Crispatus M247对HPV清除和低级
摘要：人乳头瘤病毒（HPV），尤其是HPV 16和18的高风险类型，可以从低级病变（LSIL）发展为癌症。虽然HR-HPV和LSIL经常自然退缩，但某些情况可能会导致恶性肿瘤。当前的治疗方法在疗效方面有所不同，可能会产生不利影响。对Crispatus M247乳杆菌和活性己糖相关化合物（AHCC）的新兴研究显示出增强HPV清除和LSIL回归的潜力，并具有最小的副作用。但是，这些治疗方法的确切影响仍在研究中。主要终点是评估AHCC和L. crispatus M247在治疗慢性宫颈炎或低级鳞状上皮内病变（L-SIL）高风险HPV引起的妇女中的有效性。次要终点是监测任何副作用并测量患者对治疗方案的依从性。这项前瞻性观察队列研究在6个月内跟踪了40名患有宫颈细胞学异常和HR-HPV感染的宫颈细胞学异常的女性。队列A（20例）接受了AHCC和Crispatus L. crispatus治疗，而同伴B（20例患者）经常进行随访，没有特定治疗。该研究评估了治疗的影响，控制了年龄，BMI，性史，避孕习惯和吸烟习惯。关键评估包括在研究期开始和结束时分子测试，阴道镜检查和活检，并对辍学率和依从率进行其他监测以及确定治疗方法的可行性和安全性的任何副作用。从最初的40名患者中辍学率为17.5％（主要是共同相关的），没有注意到副作用。HR-HPV清除率为73.3％，在第6个月中B组（P <0.001）中达到0％。l-SIL在A组13％的13％中回归为慢性宫颈炎（P = 0.048），而B组的26.3％则发展为H-SIL，在第6个月与A组（P = 0.042）明显不同。这项观察队列研究证实了AHCC和Crispatus M247补充HR HR-HPV清除率和L-SIL回归的可行性和功效，没有副作用和良好的依从性。结果通过随机对照试验和关于阴道菌群在癌症预防中的作用的研究支持进一步研究。
波美那能健康研究的结果
图2基线LVMI对脑形态变化的直接影响。加权线性回归的结果（大脑体积，皮层灰质体积，白质体积，白质超强度量，全球皮质厚度，皮质脑厚度，皮层脑时代，皮层脑年龄和脑年龄）的基线LVMI的调整，并调整了对局部性的基线值的调整。对社会人口统计学变量，人体测量变量，生活方式因素和后续时间的基线值进行调整（模型1）。此外，我们针对心血管危险因素进行了调整，并摄入了降压和脂质降低药物（模型2）。通过包括E / E 0比率，E / A比和左心房大小指数（模型3），研究了通过舒张功能进行的调解。e / a - 舒张期早期和晚期流入速度的比率。e / e 0 - 舒张期早期二尖瓣流入速度和早期二尖瓣环速度的比率。lvmi，左心室质量指数。
单一竞争策略与……的比较研究
摘要：选择正确的竞争策略有助于企业与竞争对手竞争并成为市场领导者。低成本供应商和差异化两种不同类型的竞争策略已被各行业的企业广泛接受，但它们是相互排斥的，不能同时实施。然而，当代研究一致认为这两种策略可以结合起来，企业应该实施相互的策略。因此，本研究旨在考虑各种环境因素，研究低成本供应商策略和差异化策略的兼容性及其对组织绩效的影响。在方法论上，采用多元回归的定量方法分析了 8 个不同行业的泰国上市公司 42 位首席执行官的回答，这些公司被归类为 SET 100 指数。研究结果表明，组合策略对公司绩效的影响比单一策略更大。因此，公司可以结合低成本和差异化策略并同时实施。此外，控制变量（快速变化和不确定性）和策略变量似乎对公司绩效有重大影响。因此，公司不应忽视它们，以防止产生负面影响。
神经方法学和神经影像学在教师培训中的应用
神经方法学是一个我们在科学数据库和专业文献中几乎找不到的信息的概念。因此，本研究的总体目标是分析教学方法、神经方法学教学、教育包容性、技术和教师培训之间的关系。研究设计是非实验性的、描述性的、解释性的、相关的和回归的。为了方便起见，使用的样本是从西班牙、巴西、哥伦比亚和巴拉圭大学的大学教师中抽取的，共有 815 名参与者。研究工具是一个临时的李克特量表问卷，具有极好的可靠性（Cronbach's Alpha，.969），通过探索性因子分析对内容和结构进行了验证。相关性分析和自动线性建模提供了第一个结论，表明神经方法学为教师使用的技术提供了科学性，这是教育包容性的基础。神经影像学示例为我们在神经方法学领域开展的研究提供了一个思路。
通过机器学习对工业设备故障的检测和预测
条件监测盟友的预测维护行业所使用的设备避免了称为纠正措施的维护，这反过来又可能造成严重的经济损失。使用行业概念4.0作为人工智能来预测和检测此类设备中的故障，从而增加了系统挑战。这项工作着重于应用机器学习技术，例如支持向量机（SVM），随机森林，最近的KNN-LITTLITER（KNN），多层Perptron（MLP），线性回归等，以预测和检测两种工业设备的故障，旨在比较这些技术的性能。根据传感器收集的数据，使用了该设备的工业齿轮箱，用于该设备，使用监督的分类算法来检测可能的故障。获得的最佳结果是使用SVM和MLP算法。第二个工业设备是一种工业切割刀片，因为使用该设备有监督的算法，这种方法与第一种方法不同，因为可以预见的数据是传感器的数值，所执行的最佳预测是使用线性回归的算法。
smitin：生成音乐变压器的自我监测的推理时间干预 /作者= koo，junghyun;威奇，戈登； Germain，FrançoisG； Khurana，Sameer； Le Roux，Jonathan /CreationDate = 2025年1月23日 /受试者=人工智能，机器学习，语音< /div < /div>
摘要我们介绍了自我监控的推理时间干预（SMITIN），这是一种使用分类探针来控制自回归的生成音乐变压器的方法。这些简单的逻辑回归探针通过使用表现出特定的音乐性状（例如，鼓声/不存在鼓或真实/合成音乐）的小型音频示例对变压器中每个注意力头的输出进行了训练。然后，我们将注意力头转向探针方向，以确保生成模型输出捕获所需的MUSICAL性状。此外，我们监视探针输出，以避免在自回归产生中添加过量的干预措施，这可能会导致时间上不一致的音乐。我们在音频延续和文本到音乐应用程序中客观和主观验证结果，证明了将控件添加到大多数音乐家的重新培训甚至灌感都是不切实际的大型生成模式中的能力。建议的干预方法的音频样本可在我们的演示页面上
研究文章使用自适应内核回归
切片到体积重建（SVR）方法可以很好地处理运动伪像，并为胎儿脑MRI提供高质量的3D图像数据。但是，在SVR方法中，稀疏采样的问题并未很好地解决。在本文中，我们主要集中于从多个被运动伪影损坏的胎儿脑MRI稀疏体积重建。基于SVR框架，我们的方法包括Slice-volume 2D/3D注册，基于点差函数（PSF-）卷更新以及基于自适应内核回归的卷更新。自适应核回归可以很好地处理稀疏的采样数据，并通过通过协方差矩阵捕获局部结构来增强详细的保存。对临床数据进行的实验结果表明，核回归可通过结构灵敏度的参数设置为0.4，转向内核大小为7×7×7的稀疏抽样数据的图像质量提高，并转向平滑带宽0.5。所提出的基于GPU的方法的计算性能的速度超过90倍。
星际迷航与残疾
特权程度使他们与许多较少特权观众可能存在的问题隔离开来。作家的房间直到最近才由受雇的，白人，直，sisgender，无疾病的男人组成，这并不能反映出普通人群的构成。残疾人的声音在这个行业中的权力通常要少得多，并且残疾问题并没有得到太多的重点。回归的社会成本少于例如敲有关种族的一集。，正确的称赞要少得多。冷漠是残疾人问题的默认值，而行业，最尤其是在执行层面上，也没有兴趣给播放时间，即使他们做得正确，他们也不会受到赞扬。电视节目也是市场中的商品，这激励着播放它的安全，并避免了太多争议以至于无法疏远市场。这会产生同质化效果，这些效应与许多在资本主义中生产和消费的产品相似。因此，少数群体的体验的表现落后也许并不奇怪。