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区域拆分中的倡导者计划者：社交网络分析方法
摘要：涉及演员的倡导计划的论述尚未明确解决演员倡导者计划者是谁以及演员如何成为倡导者计划者的问题。本文试图在区域拆分的背景下探索演员倡导者计划者，并采用社交网络分析作为研究工具。本研究采用探索性的混合方法方法，本质上主要是定性的。最初的阶段需要通过从与参与地区分割的主要利益相关者（包括社区，非政府组织（NGOS），政府实体和政党）的访谈中获取信息来调查和检查定性数据。随后的阶段利用了定量分析结果得出的定量技术，然后将其分析到GEPHI应用中。调查结果表明，区域分裂总统社区代表民间社会，政党是至关重要的倡导者计划者，促进了不同的参与者之间的联系，并通过政党促进区域分裂。
环境和社交数据表
（在“ EIB碳足迹练习”节中提供了包含的项目的详细信息）环境和社会评估环境评估环境中，该项目正在根据设计，财务，建筑，运营和维护（DFBOM）的特许协议实施。该银行正在与其他多边开发银行（MDBS）共同支持发起人，包括美洲开发银行（IDB）和世界银行（WB）。建设始于2021年，其实施的第一阶段开始，其中包括公用事业转移工作和仓库的其他初步工作，Calle 72的道路交换以及拆除现有桥梁的拆卸以及Avenida 68上的新桥梁的建设。促进者Empresa Metro deBogotá（Emb）成立于2016年，此后一直致力于建立强大的环境和社会管理系统。主管环境管理局发表了意见，表明该项目不属于相关的EIA立法范围，但是对于具有环境影响的活动，例如树木砍伐或在河岸附近工作，具体的批准是必要的。尽管如此，进行了环境和社会影响评估（ESIA），以评估该项目的可行性，该项目于2018年发表了公众咨询，随后由MDBS于2019年6月更新和批准。现在可以在EMB的网站上找到。
批评进行社交：通过建筑奖探索公共建筑批评
抽象目的 - 本文研究了数字时代建筑批评的不断发展的景观，利用建筑与媒体之间的持久相互作用。它专门研究了社交媒体和公共奖励在改善用户参与建筑话语中的作用。设计/方法/方法 - 一种混合方法方法，既包含定性和定量分析），用于讨论三个建筑奖。这些是为了不同的评估过程以及为公众互动和参与提供多种机会的能力而选择的。发现 - 该研究强调了社交媒体使建筑批评民主化的潜力，同时还解决了诸如非关键视觉材料的突出和算法偏见的存在之类的挑战。调查结果强调了为公众评估提供足够材料的重要性，并整合专家陪审团以支持评估过程。这些要素对于培养知情的公众参与，弥合专业知识与大众参与之间的鸿沟以及在社交媒体上实现有意义的建筑论述至关重要。独创性/价值 - 本文通过将公共建筑奖（一个相对未开发的建筑文化方面）与社交媒体作为建筑批评平台的潜力联系在一起，填补了学术文献的差距。关键词社交媒体批评，建筑批评，公众参与，建筑奖，建筑摄影，媒体素养，媒体对建筑纸类型研究论文的影响
从数据到基层倡议：利用基于变压器的模型来检测社交媒体中的绿色实践
绿色实践是支持人与环境之间可持续关系的日常活动。在社交媒体中进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。 本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。 我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。 与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。 由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。 这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。进行这些实践有助于跟踪其流行率并制定建议以促进环保行动。本研究比较了机器学习方法，以识别绿色废物实践的方法为多标签文本分类任务。我们涉及基于变压器的模型，该模型目前在各种文本分类任务中实现了最新的操作。与仅编码模型一起，我们评估了编码器编码器和仅解码器的架构，包括基于指令的大语言模型。由俄罗斯社交媒体文本组成的GreenRu数据集的经验显示了Mbart Encoder-Decoder模型的流行。这项研究的发现有助于发展自然语言处理工具用于生态和环境研究，以及其他领域中多标签文本分类方法的更广泛发展。
利用 Etere MAM 转变您的社交媒体策略
自 1987 年成立以来，Etere 一直致力于为用户做好未来准备。Etere 是一家全球广播和媒体软件解决方案提供商，凭借其在系统设计、灵活性和可靠性方面的卓越表现而备受赞誉。Etere Ecosystem 的革命性概念促进了实时协作并提高了整个企业的运营效率。Etere Ecosystem 软件解决方案管理端到端媒体工作流程，并具有集成的 Web 和 Windows 架构，可定制以完美适应任何系统。
基于生成代理的建模可以在社交媒体模拟中复制友谊悖论吗？
基于生成代理的建模（GABM）是一种新兴的模拟范式，将大型语言模型的推理能力与传统的基于代理的建模相结合，以复制复杂的社交行为，包括在社交媒体上进行互动。虽然先前的工作集中在局部现象（例如意见形成和信息传播）上，但其捕获全球网络动态的潜力仍然没有被逐渐消失。本文通过通过友谊悖论（FP）的角度分析基于GABM的社交媒体模拟来弥补这一差距，这是一种违反直觉现象，平均而言，个人的朋友比朋友的朋友少。我们为社交模拟的GABM框架提出了一个框架，其特征是模仿具有不同个性和兴趣的真实用户的生成代理。使用美国2020年选举和Qanon阴谋的Twitter数据集，我们表明FP自然出现在GABM模拟中。与现实世界的观察一致，模拟揭示了一个分层结构，在该结构中，代理优先与其他表现出更高活动或影响的人相连。此外，我们发现不频繁的连接主要驱动FP，反映了真实网络中的模式。这些发现将GABM验证为建模全球社交媒体现象的强大工具，并通过对用户行为进行细微的分析来强调其推进社会科学的潜力。
多机器人社交导航的注意图
摘要 - 学习机器人导航策略 - 三角形对于基于域的应用至关重要。结合感知，计划和预测使我们能够对机器人和行人之间的相互作用进行建模，从而导致不断的结果，尤其是基于深度强化学习（RL）的最新方法。但是，这些作品不考虑多机器人方案。在本文中，我们提出了MultiSoc，这是一种使用RL学习多代理社会意识的导航策略的新方法。受到有关多代理深度RL的最新作品的启发，我们的方法利用了基于图形的代理相互作用的表示，结合了实体（行人和代理人）的位置和视野。每个代理使用基于两个图神经网络和注意机制的模型。首先，边缘se子产生一个稀疏的图，然后一个人群坐标应用了节点注意，以产生代表每个实体对其他实体的影响的图。这被整合到一个无模型的RL框架中，以学习多代理策略。我们评估了我们的模拟方法，并在各种条件（代理 /行人的数量）中提供了一系列实验。经验结果表明，我们的方法比社会导航更快地学习了深度RL单一代理技术，并且可以在挑战人群导航中通过多个异构人类进行有效的多代理隐式协调。此外，通过合并可自定义的元参数，我们可以调整邻里密度以考虑到我们的导航策略。
社交媒体对青少年的影响：探索AI在减轻风险和增强福利的作用
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。1987-2000, Article ID: IJRCAIT_08_01_145 Available online at https://iaeme.com/Home/issue/IJRCAIT?Volume=8&Issue=1 ISSN Print: 2348-0009 and ISSN Online: 2347-5099 Impact Factor (2025): 14.56 (Based on Google Scholar Citation) Journal ID: 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_145©iaeme出版物