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预测实时危机中的自杀风险热线聊天将机器学习与心理因素集成：探索黑匣子
摘要背景：本研究通过表达与理论驱动的心理风险因素在实时危机热线聊天中集成的机器学习（ML）模型的预测能力（ML）模型来解决自杀风险预测挑战。更重要的是，我们旨在了解有助于ML自杀风险预测的特定理论驱动因素。方法：数据集由17,654个危机热线聊天课程分类为自杀。我们创建了一个基于自杀风险因素的词典（SRF），其中涵盖了主要自杀理论的关键风险因素的语言表示。使用纳入SRF词典的自然语言处理技术对ML模型（自杀风险 - Bert; SR-Bert）进行了训练。结果：结果表明SR-Bert的表现优于其他模型。逻辑回归分析确定了与自杀风险相关的几个理论驱动的风险因素，杰出的风险是绝望的，自杀，自我伤害和受害的归属感。限制：词典完全涵盖所有理论
量子计算机中的游戏理论：评论
游戏理论已在最近几个世纪进行了广泛的研究，作为一组最佳决策的形式数学策略。该学科通过20世纪的数字计算机科学提高了其效率。但是，与数字处理器中的指数时间类型问题有关的计算限制触发了寻找更有效的替代方案的搜索。这些选择之一是量子计算。当然，至少在理论上，量子处理器似乎能够解决其中一些复杂的问题。出于这个原因，最近，许多研究工作与量子游戏理论领域有关。在本文中，我们回顾了有关该主题的主要研究，包括操作要求和实施细节。此外，我们描述了各种量子游戏，他们的设计策略和使用的支持工具。我们还提出了与基本游戏理论中古典算法转换对其量子版本的转换有关的尚未开放的辩论，并特别注意Nash均衡。
计算机中介通信在指导沟通修复、共同调节模式和学生参与方面的潜力
认知投入 • 学生通过深刻、自我调节和有计划的学习方法而非肤浅的学习技巧，努力完成任务，形成问题和假设，并监控思维过程以构建知识。 • 心理投入，如战略调节和提高专业能力的努力 • 灵活处理学习问题 • 从不同来源交换信息 • 提出想法，管理时间和任务以及任务程序 • 建立联系，整合和综合来自各种来源的信息。 • 为问题提出解决方案并说明提出特定解决方案的原因。
光子量子极限学习机中的实验特性重建
最近的发展使得将机器学习工具嵌入到实验平台中以解决关键问题成为可能，包括表征量子态的特性。利用这一点，我们在光子平台中实现了量子极限学习机，以实现对光子偏振态的资源高效和准确的表征。这种输入状态演变的底层储层动力学是使用高维光子轨道角动量的量子行走和在固定基础上进行投影测量来实现的。我们展示了如何重建未知的偏振态，而不需要仔细表征测量设备，并且对实验缺陷具有鲁棒性，从而为资源经济状态表征提供了一种有前途的途径。
RNA干扰昆虫：从基因表达调节的自然机制到生物技术作物保护承诺量子相干启用自动热机中的混合多任务和多源机制
非平衡效应可能会对执行热力学任务（例如制冷或热泵）的热力器的性能产生深远影响。通过量子相干性提高热力学操作的性能的可能性特别感兴趣，但需要在量子水平上对热量和工作进行足够的表征。在这项工作中，我们证明了在为三端机器供电的热储层中少量连贯性的存在，可以使组合和混合模式的外观和混合模式组合在一起，可以同时执行单个热力学任务，或者同时执行多个热力学任务。我们确定了这种具有连贯的操作模式的性能，以获得其功率和效率。在混合方案的情况下，热水浴中的一致性存在可以增加功率，同时保持高效率。另一方面，在联合政权中，出现了一种对比行为，使连贯性对功率输出和效率产生不利影响。
在多层VTOL飞机中采用SBAS
SAMVA项目由EUSPA（欧盟太空计划的欧盟局）部分资助，该提案“ GSA/GRANT/01/2021 - 运输中的EGNOS采用加速”。此信息反映了SAMVA项目的观点，EUSPA对可能用的任何用途不承担任何责任。
对计算机中傅立叶变换的系统评价...
II。 傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。 傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。 图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。 图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。 使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。 为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。 图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。 噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。 通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。 当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。 逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。 [7]II。傅立叶变换与计算机视觉之间的联系以分析和处理图片或视频，即计算机视觉学科，这与分析和从视觉输入中分析和提取有意义的信息有关，采用了许多数学方法。傅立叶变换是计算机视觉的主食，作为最基本的数学方法之一。图片可以过滤，可以提取功能，可以注册图片，并且可以借助傅立叶变换和检查其频率含量的检查来识别所有图案。图像通常通过计算机视觉算法作为二维像素值矩阵处理。使用傅立叶变换，我们可以通过将其从空间域转换为频域来检查图像的基本频率组件。为此，在图像矩阵的每一行和列中分别执行傅立叶变换。图像过滤是对计算机视觉的傅立叶变换。噪声和其他异常在数字图像中很常见，降低了图像质量并使进一步的处理更加困难。通过对图片进行傅立叶变换，我们可以隔离关键频率以减少其影响。当在频域中表示图像时，可以应用过滤操作，例如高通滤波器，以带出小功能和低通滤波器，以使图像平滑并减少噪声。逆傅里叶变换用于通过将其转换回空间域来获取过滤的图片。[7]
在大自然和气候危机中的树木和泥炭
简介在气候和自然危机的背景下，树木在泥炭上是否合适的问题是一个紧迫的问题。泥炭土壤占英国总土地面积的12％；他们存储了32亿吨碳，可以支持一系列独特的开放式栖息地和野生动植物。，由于退化，泥炭地的净温室气体排放量约占英国所有排放量的4％。此外，大多数因自然保护的泥炭地处于生态状况较差。在泥炭土上的树木可以通过一系列土壤植物 - 大气相互作用，例如从泥炭和有机物的氧化中干燥，从而导致净生态系统碳丢失。我们的位置平衡了关于树木如何与泥炭土壤相互作用的新兴证据，以及树木的重要性以及泥炭对自然恢复的重要性。
将电池储能系统整合到工业起重机中的盈利能力分析
学位：工程师（学士）学位课程：电气和自动化技术专业人员主体：电力技术说明：大学老师Tatu Suomi Konecranes Oy的主任Marko Talala本文的目的是研究电池能量学位：工程师（学士）学位课程：电气和自动化技术专业人员主体：电力技术说明：大学老师Tatu Suomi Konecranes Oy的主任Marko Talala本文的目的是研究电池能量
在气候危机中保护健康和福祉
健康与可持续性中心还支持威尔士公共卫生中的健康环境研讨会的推出。在线工具可以帮助同事共同努力，并采取步骤减少我们对环境的影响。这很容易使用，灵活以及采取小型动作，这将集体对减少碳足迹产生很大的影响。Wales的所有公共机构都可以访问该资源，并支持团队制定简单的行动计划。我们为可持续健康电子录像带提供的资源详细介绍了我们为减少对气候变化的个人影响而开发的在线资源套件，这是我们成为变革运动的一部分。观看我们的网络研讨会以了解更多信息。