联系地址:〒158-0098 东京都世田谷区上与贺1-20-1 日本陆上自卫队关东补给站与贺支部总务部会计科合同组负责人:中谷野电话:03-3429-5241(分机)372 传真:03-3429-5245
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韩国仁川根特大学全球校园环境与能源研究中心; b比利时奥斯达德蓝桥,根特大学生物科学工程学院动物科学与水生生态学系; C BIO环境科学技术(最佳)实验室,根特大学全球校园,韩国仁川;布鲁塞尔应用科学与艺术大学,比利时布鲁塞尔;比利时根特的植物系统生物学中心; f藻类(SAG)的实验性植物学和培养物收集,哥廷根大学,德国哥廷根; G比利时根特大学生物学系生物学和水生生态学实验室; H Waddenacademie,Huis Voor de Wadden,Leeuwarden,荷兰; I荷兰Yerseke皇家尼奥斯和乌得勒支大学河口和三角洲系统系; J根特大学绿色化学技术系,比利时根特; K韩国仁川根特大学全球校园生物系统与生物技术数据科学中心; l印度Bareilly的MJP Rohilkhand University植物科学系; M Life Sciences,生命科学学院与生物工程学院,仁川国立大学,韩国仁川
u f | s⟩= cos(θ/ 2)| s' + e ip sin(i/ 2)| oh⟩= cos(θ/ 2)| s'⟩ -sin(θ/ 2)|哦(7)
社交媒体中的摘要网络欺凌会显着影响个人的心理健康,并为创建安全的在线环境,尤其是在非英语社区中构成值得注意的障碍。应对网络欺凌挑战需要社区,教育工作者和技术平台开发人员或设计师的合作努力。这项研究的主要关注点是利用各种机器学习(ML)方法来检测孟加拉语的网络欺凌。网络欺凌的孟加拉数据集涵盖了一系列文本,包括网络欺凌和非纤维欺凌内容。该数据集经历了预处理阶段,同时利用多种技术(包括令牌化,数据增强和转换为序列),以促进为各种ML方法创建适当的输入,例如XGBOOST(XGB)(XGB),例如梯度增强(GB),决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Trees(DT),Ann ne ne forter ne forter(dt),人为(Ann),人为(ANN),人为(RF),RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF,RF。 (CNN)和长期记忆(LSTM)。数据是使用来自不同社交媒体平台的Web刮擦收集的,其中包含五个不同的类别:中性,威胁,巨魔,政治和性类别。实验结果表明,所提出的网络欺凌检测模型的LSTM具有99.80%的特殊精度,超过了其他基于深度学习的算法。相反,XGB在相同的数据集中实现了超过74%的值得称赞的精度,表现优于其他传统的ML算法。这些发现对预防和减轻网络欺凌的积极措施产生了重大贡献,最终为在孟加拉国沟通的个人提供了更安全的在线环境。
本文量化了数字平台中监管佣金费用的福利效应,重点是第三方应用程序开发人员的创新和定价决策。我从2018年10月至2024年2月在美国的Apple App Store中采用了音乐应用程序的全面数据集,以估算应用程序用户的需求和应用程序开发人员的成本参数。本文通过三个政策反事实模拟揭示了关键发现,我依次求解了最佳的创新和定价决策。首先,佣金的上限促进了第三方应用程序开发人员的创新努力,并改善了社会福利。第二,当平台在费用上限下添加单位费用计划时,开发人员通过提高应用内购买价格将部分将单位费用传递给应用程序用户。第三,平台对流媒体应用程序的假设收购导致了被收购应用程序的创新工作和市场份额的显着下降。值得注意的是,与全阶段模型估计相比,预计没有质量调整的福利分析将低估了费用上限对社会福利的影响0.91%-2.06%。这项研究强调了在评估数字平台中的监管干预时考虑质量变化以及价格波动的重要性。
