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World File Search System比较研究
增强垃圾邮件过滤：现代高级机器学习技术的比较研究
摘要。垃圾邮件仍然是一个持久的问题，不仅消耗了时间和带宽，而且构成了重大的网络安全威胁。结果，有效的垃圾邮件过滤已成为必不可少的。重点是天真的贝叶斯（NB），决策树（DT）和支持向量机（SVM），本研究对当代垃圾邮件过滤中使用的主要机器学习技术进行了详尽的分析。本文研究了这些方法的基本原理，通过在Kaggle数据集上进行的广泛实验进行比较它们的性能，并讨论了垃圾邮件过滤技术的当前挑战和未来方向。研究表明，SVM对于处理高维数据特别有效，DT提供了卓越的解释性，而NB简化了概率分类。实验结果表明，尽管每种方法都具有其优势和劣势，但将SVM与NB结合起来显着提高了分类精度。尽管有这些进展，但由于不断发展的垃圾邮件策略，垃圾邮件过滤器仍然面临挑战。为了解决这些持续的问题，结论部分突出了需要更可靠，灵活的垃圾邮件过滤技术，并为将来的研究方向提出建议。
木质聚合物复合材料与玻璃钢的比较研究......
对可持续农业实践的需求不断增长，促使人们探索农机中的先进材料，以提高效率、减少环境影响和提高耐用性。本研究对两种有前途的材料进行了比较分析：木质聚合物复合材料 (WPC) 和纤维增强聚合物 (FRP)，重点关注它们在农机中的应用。WPC 是木纤维和聚合物树脂的组合，在可再生来源、生物降解性和成本效益方面具有优势。相比之下，FRP 由嵌入聚合物基质中的玻璃、碳或芳族聚酰胺等纤维组成，在恶劣的农业条件下具有出色的强度重量比、耐腐蚀性和耐用性。该研究评估了这两种材料在应用于农机关键部件（包括结构部件、工具、油箱和人体工程学特征）时的机械性能、环境影响、制造工艺和性能。这两种材料都有助于提高可持续性，FRP 在耐用性和抗化学降解性方面优于 WPC，使其更适合在农机中长期应用。然而，对于某些非承重部件来说，WPC 是一种更具成本效益和更环保的替代方案。研究结果表明，在农业机械设计中同时采用 WPC 和 FRP 的混合方法可以为可持续农业的未来提供性能、可持续性和成本效益的最佳平衡。本文主要描述了 WPC 和 FRP 制造的加工方法。
并行政策？ 52全球新闻中新闻AI政策的比较研究
越来越多的新闻机构已经制定了指南，以管理他们如何使用人工智能（AI）。本文分析了一套52套准则，主要来自西欧和北美，来自比利时，巴西，加拿大，芬兰，德国，印度，荷兰，荷兰，挪威，瑞典，瑞典，瑞士，英国，英国和美国的出版商。研究正式和主题特征，我们提供了有关发布者如何解决新闻中AI的期望和关注点的见解。从新机构理论和制度性同构中得出，我们认为，政策显示出同质性的迹象，这可能是由同构动力学解释的，这是作为对Chatgpt发行后的生成AI兴起而产生的不确定性的一种反应。我们的研究表明，出版商已经开始在处理AI生成的内容时就关键点（例如透明度和人类监督）的指南汇总。但是，我们认为国家和组织特质继续在塑造出版商的实践中重要。我们通过指出围绕AI指南中的技术依赖性，可持续性AI和不平等现象的盲点，并为进一步的研究提供了方向。
一般量子比特中的 LQU 与 LQFI 的比较研究......
我们推导出混合量子比特-量子三体轴对称 (AS) 状态的局部量子不确定性 (LQU) 和局部量子 Fisher 信息 (LQFI) 的紧凑闭式形式。这使我们能够详细研究量子关联，并为自旋 (1/2, 1) 系统提供一些本质上新颖的结果，该系统的哈密顿量包含十种独立的物理重要参数。作为推导公式的应用，我们研究了这两个量子关联度量在热平衡下的行为。在它们的行为中观察到了对量子信息处理很重要的新特征。具体而言，在温度或相互作用参数平稳变化的情况下，LQU 和 LQFI 的行为会出现一系列突然变化。有趣的是，在某些情况下，在 LQU 的行为中观察到突然转变，但在 LQFI 中没有观察到，反之亦然。此外，我们的紧凑公式为将它们应用于其他问题开辟了一条道路，例如，在研究环境对开放系统中量子关联的影响时。
孟子思想与《易经》的比较研究
摘要：本文以孟子的人性观与和谐观为研究对象，探讨二者之间的内在联系及其对当代伦理道德与社会和谐的启示。本文首先对孟子的人性论进行详细分析，指出孟子的“性善论”强调人的本善性。然后，运用跨文化比较的方法，分析孟子与马基雅维利在伦理观念、社会功利主义和人性观上的异同。最后，通过深入探讨两位思想家的核心观点及其对现代哲学话语的影响，更好地理解孟子思想的普遍性和独特性。研究结果表明，孟子所倡导的性善观是实现社会和谐的基础，其和谐思想为解决当代社会问题提供了新的视角，也为现代伦理学和政治哲学提供了重要的理论资源。
基于人工智能的比较研究......
人工智能在高等教育中的应用已变得流行，这促进了各种以技能为基础的课程学习计划。这些人工智能系统带来了全球课堂的视角。基本的培训系统帮助学生养成自学习惯，他们可以选择各种活动，这些活动可以用于不同的其他课程。人机交互学习准备课程材料、设计课程、表达机会，并为未来令人难以置信的能力做出贡献。本章将研究人工智能学习和人机交互教学对大学学生的影响并分析结果。本章重点分析传统学习系统的特征，并使用插图和案例研究深入探讨了基于人工智能的机器人学习伙伴越来越容易获得。本章描述了人工智能对教育的影响，它可以帮助学生克服困难并了解如何推动它们，提高集体的创造性思维，并构建另一种教育体验。本章还讨论了人类交互式学习方法的特点，该方法已纳入人工智能教育系统，但可考虑在未来进行研究。
合成数据可以公平而私密吗？合成数据生成和公平算法的比较研究
更多错误。由于准确性是错误率的补充，因此准确性差异为ERD的负。这也意味着较低的ERD分数将导致较低的精度差异分数。erd接近1表示，无特权组的错误明显超过特权群体，0意味着两组的错误率相等（这是理想的），而接近-1表示特权组的错误明显多于非特权组。ERD的计算如下：ERD =错误率𝑐-错误率𝑏。第三，TPRD度量检查是否有适当识别正面结果的不同组是否有相同的机会。tprd在数学上表示为：tprd = tpr𝑏 -tpr𝑐。其中：
人工智能驱动的无代码的比较研究
1。引言人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合彻底改变了药物发现和开发领域，利用了计算机科学，数学和物理学的优势。缓慢的营养，巨大的成本和值得注意的失败率Mar传统的药物开发方法。小分子药物的平均开发时间表约为15年，成本超过20亿美元[1]。这些数字已经升级，到2023年开发的新药达到61.6亿美元[2-4]。广泛的反复试验和错误有助于长时间的时间表和高局部负担。AI和ML技术可以显着增强药物发现过程。通过促进虚拟筛查，药物设计和药物靶向相互作用建模，AI可以快速准确地预测生物学能力[5]。ML算法可以分析复杂的生物学数据，包括基因组和蛋白质组学信息，以识别新型的药物靶标和生物标志物[6，7]。这种数据驱动的方法加速了发现过程，改善了治疗的精度和个性化。尽管有这些优势，但AI/ML在药物开发中的应用仍面临与数据质量，算法偏见和模型可解释性有关的挑战[8，9]。ad-
ng，Wee Yang和Taojun Xie，“大流行经济转变：亚洲主要城市的生活和购买力成本的比较研究”，Resear
摘要：本研究旨在评估大流行引起的破坏对四个亚洲城市的生活和购买力成本的影响。利用ACI的生活和购买力指数，我们分析了四个城市的大流行后排名转变，以及对价格和支出权重的详细检查，以识别与大流行有关的冲击。流行后的价格分析表明，基本商品的通货膨胀趋势，主要是由全球供应链中断驱动的。支出权重的变化突出了消费者的重点转移，食物支出的增加以及对运输的重视下降，可能会受到商品价格上涨以及不断发展的流动性偏好的影响。新加坡由于工资的大量增长而改善了购买力排名，从而减轻了价格冲击。我们发现以工资为中心的政策在维持购买力中起着至关重要的作用。这些发现为政策制定者提供了关键的见解，从而导致经济复苏和城市生活成本。
抗伤害作用的比较研究
1 印度北方邦穆扎法尔纳加尔医学院麻醉学系教授 2 印度北方邦穆扎法尔纳加尔医学院麻醉学系研究生住院医师 3 印度北阿坎德邦德拉敦 Shri Guru Ram Rai 医学与健康科学研究所麻醉学系助理教授 4 印度北方邦穆扎法尔纳加尔医学院麻醉学系副教授 摘要背景：神经性疼痛 (NP) 是一个被低估的社会经济健康问题，影响着全球数百万人。加巴喷丁类药物和维生素 C 现被认为是治疗 SCI 后神经性疼痛的方法，它们模仿神经递质 GABA 并与 GABA 受体间接相互作用。本研究的目的是调查维生素 C 是否能增强加巴喷丁对人类神经性疼痛的镇痛作用以及这种作用背后的可能机制。材料和方法：在北方邦穆扎法尔纳加尔的穆扎法尔纳加尔医学院和医院对 60 名确诊为神经性/伤害性和神经性疼痛的患者进行了一项医院观察性研究。研究分为 2 个组（A 组：仅接受加巴喷丁治疗，B 组：同时接受加巴喷丁和维生素 C 治疗）。研究进行了 18 个月。使用平均值、标准差和 SPSS 22 对数据进行统计分析。结果：本研究的参与者年龄在 18-60 岁之间。两组研究在 NRS 量表方面有统计学差异。B 组的不良反应较少，但两组之间没有统计学差异。结论：我们最终得出结论，在加巴喷丁治疗神经性疼痛患者时添加维生素C确实有助于提高药物的疗效并改善患者的生活质量。