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World File Search System定性分析
基于CO2的瓷砖固化 效率网络B7卷积神经网络基于基于社会物联网环境的安全和隐私方法 ANN在部分阴影条件下优化了DA-ST 3D打印香蕉纤维增强PLA生物复合材料的机械表征 图像分类的CNN体系结构
摘要 - 这项研究评估了CO 2固定的瓷砖作为环保的建筑材料的性能，重点是3天和7天的早期固化阶段。该研究旨在减少瓷砖生产过程中的用水量，并在受控的CO 2固化后评估CO 2隔离量，从而量化CO 2吸收。进行了全面的实验，以分析3天和7天在3天和7天时CO 2固定的瓷砖的机械和物理性质。该研究检查了抗压强度，吸水和尺寸稳定性。在生产过程中优化了用水量，并将高级技术用于CO 2固定的定性分析。CO 2固定的瓷砖在两个早期固化阶段都表现出有利的抗压强度发展，表现出耐用性。吸水显着降低，与最大程度地减少用水量的目的对齐。定性分析证实了瓷砖中成功的CO 2固相，BET分析量化了其CO 2吸收能力。CO 2固定的瓷砖显示出可持续结构的希望，具有强大的早期性能，用水量减少和有效的CO 2隔离。这些发现支持使用CO 2固化的瓷砖作为减少碳排放和促进可持续建筑实践的解决方案。
对考古陶瓷出处研究的定量和定性EDXRF分析的比较
摘要：考古陶瓷的最常见科学分析旨在确定原材料来源和/或生产技术。科学家和考古学家广泛使用基于XRF的技术作为出处研究的工具。进行XRF分析后，除了解释和结论外，还经常使用多元分析对结果进行分析。已经在考古陶瓷出处研究中应用了各种多元技术，以揭示不同的原材料来源，识别进口材料或确定不同的生产配方。本研究旨在评估属于在各个史前时期定居在同一地区的三种培养物的陶瓷的出处研究中的多元分析结果。便携式能量分散性X射线荧光光谱法（PEDXRF）用于确定陶瓷材料的元素组成。陶瓷材料以两种不同的方式制备。将陶瓷物体材料磨碎成粉末，均匀化，然后压入片剂中。之后，在合适的地方抛光相同的片段。定量和定性分析在片剂和抛光片上进行。结果既接受无监督和监督的多元分析。基于结果，可以得出结论，即使使用类似的原料进行陶瓷组合，也可以利用使用EDXRF光谱法对精心准备的碎片表面进行定性分析。
机器解读可以减少语言模型中的社交偏见吗？
由于行业中LMS广泛部署和面向客户的应用程序，缓解语言模型（LMS）中缓解偏见已成为一个关键问题。许多方法围绕着数据预处理和随后对语言模型的微调，可能既耗时又需要计算要求的任务。作为替代方案，正在研究机器学习技术，但是缺乏比较研究来评估这些方法的有效性。在这项工作中，我们探讨了两种机器未学习方法的效率：分区的对比梯度 - 未学习（PCGU）（Yu等人。，2023）应用于解码器模型，并通过任务向量进行否定（Ilharco等人，2022），并将它们与直接偏好优化（DPO）进行比较（Rafailov等，2024）减少开源LMS（例如Llama-2和Opt 1）中的社会偏见。我们还为大型模型2实施分布式PCGU。通过量化和定性分析，通过任务向量方法的否定表现优于PCGU，并且在模型性能最小恶化和困惑性中，通过量化和定性分析表明，通过任务向量方法的否定。通过任务矢量的否定，千层面-2的偏差得分为25.5％，并使OPT模型的偏置减少多达40％。此外，与DPO不同，它可以轻松调整以平衡降低偏差和发电质量之间的权衡。
确保操作系统（OS）：使用最佳实践和技术的全面安全方法
ab s t r ACT - 操作系统（OS）安全对于确保计算机系统和数据的完整性，机密性和可用性至关重要。本研究手稿对OS安全性的多方面领域进行了全面调查，旨在增强理解，确定挑战并提出有效的解决方案。研究方法整合了多种方法，包括针对可用知识过程的广泛探索，经验数据收集，案例研究，实验分析，比较研究，定性分析，合成和解释。还通过各种实验观点，理论基础，历史发展和OS安全性趋势。经验数据收集涉及从公开可用的报告，安全咨询，案例研究和专家访谈中收集见解，以捕获现实世界的观点和经验。案例研究说明了安全策略的实际含义，而实验分析评估了受控环境中安全措施的功效。比较研究和定性分析提供了有关OS安全性优势，局限性和新兴趋势的见解。调查结果的综合和解释提供了可行的见解，以改善OS安全实践，政策建议以及向未来的研究方向提供。这项研究有助于提高OS安全性知识，并告知制定有效的策略，以保护计算机系统免于不断发展的威胁和脆弱性。
在人类计算机相互作用研究中与人分发
定性分析（QA）是人类计算机互动研究不可或缺的一部分，需要对该数据进行人类生产的数据和人类分析，以阐明人类对技术的看法和经验。我们使用GPT-3和CHATGPT来代替人类分析，然后完全分配人类制作的文本。我们发现GPT-3能够自动识别主题并产生与人类研究人员所写的定性数据的细微分析。我们还简要思考了这项研究的哲学意义。
对保险合同的清晰度的定性定量分析：结果和建议
为此，确定了定量评估，这是由定性分析支持的。 定量评估实际上是为了提供可能的词汇语言批判性的初始表示，但是，正如定量分析的一章（第2章）中可以看出的那样，它们可能会导致结论，这些结论并不完全充分。 因此，必须通过仔细的定性阅读和分析来支持整体评估，以检测定量元素趋势的原因。 该分析还包括对法规合规性以及合同内容的评估，以表明需要升级有关社会背景的保证（例如，指的是传统家庭的条款，并非事实上不包括分居或单亲家庭或单亲家庭的孩子）。 还有许多条款包含合同中不一致的元素，或者不符合《消费者法》的准则。为此，确定了定量评估，这是由定性分析支持的。定量评估实际上是为了提供可能的词汇语言批判性的初始表示，但是，正如定量分析的一章（第2章）中可以看出的那样，它们可能会导致结论，这些结论并不完全充分。因此，必须通过仔细的定性阅读和分析来支持整体评估，以检测定量元素趋势的原因。该分析还包括对法规合规性以及合同内容的评估，以表明需要升级有关社会背景的保证（例如，指的是传统家庭的条款，并非事实上不包括分居或单亲家庭或单亲家庭的孩子）。还有许多条款包含合同中不一致的元素，或者不符合《消费者法》的准则。
乌克兰经济动态的计算机建模，
该模型旨在定性分析IT所描述的经济中发生的过程，以及根据仿真模式中的信息技术及其参数进行计算实验，从而允许识别研究对象的最有特征性的特征。具有模型的实验研究结果允许建立由动态变量模型所代表的主要经济动态时期，其特异性和对社会的社会后果，其特征在于储蓄的双峰分布。调查了模式解决方案与IT参数的依赖性，这意味着在实践中，经济动态的依赖性来自个人条件的变化和经济发展因素。
“ AI驱动的交易和解：加强学习
深度强化学习解决了效用最大化问题，进一步改善了和解方法。驱动的对帐系统最终将替代传统方法，而神经网络自动识别和纠正交易误差（Perdana等，2023 [5]）。可以进一步培训和自定义其他组织已经开发和使用的强化学习模型，以更加有效地处理交易（Charpentier等，2021 [6]）。1.1方法论研究方法论对于分析AI在交易和解中的作用至关重要。主要和二级研究方法同时收集数值和定性数据。主要研究收集了第一手数据，而二级研究使用现有数据（Strijker等人2020 [7]）。两种方法都可以是定性的或定量的。定性方法收集非数字数据，例如报告和案例研究，而定量方法收集数值数据以进行预测和模式识别。本研究使用次要定性方法来找到见解并收集数值数据。主题分析从数据中标识了模式和类别。该研究使用定性分析探讨了交易和解中AI的各个方面。二级定性分析定义为收集非数字数据，例如来自公众意见，调查，访谈和过去研究数据的分类数据。对现有文献，各种案例研究以及与参与AI研究的人进行的访谈的广泛分析有助于研究深度（Shah，2023 [8]）。
