XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System紧随其后
社交媒体文本中情感分类的机器学习算法的比较分析
在社交媒体时代，情感分析对于理解公众舆论至关重要。本研究对社交媒体文本中情感分类的五种机器学习算法进行了比较分析：逻辑回归，支持向量机（SVM），随机森林，天真的贝叶斯和梯度增强。使用三个月内收集的100,000条推文的数据集，我们评估了这些算法在将情感分类为正，负或中性的表现。数据经过了广泛的预处理，包括使用SMOTE清洁，归一化和解决类不平衡。我们的结果表明，逻辑回归和SVM的总体准确性为86.22％，表明所有情感类别的表现都平衡。随机森林紧随其后的精度为82.59％，而幼稚的贝叶斯和梯度提升的表现较低，但仍然值得注意的性能分别为70.45％和69.96％。所有模型在分类负面情绪方面均表现出挑战，这表明了潜在的改进领域。该研究提供了对每种算法的优势和劣势的见解，为从业人员选择适当的情感分析任务的指导提供了指导。我们的发现有助于将机器学习应用于社交媒体交流的快速发展的景观中的复杂的情感分析任务。
Energ网络的新闻通讯
CO 2存储”，由Jasper de Reus Adriaan监督，瑞士苏黎世大学紧随其后的是尼古拉·布拉利克（Nikolina Bralic），她的作品题为“在亚得里亚海离岸的碳酸盐地质地质储存中的地质存储选择”，由布鲁诺·萨夫特（Bruno Saftic）和克罗地亚萨格雷布大学（Zagreb University）的Bruno Saftic和David Rukavina进行监督。第三名学生是Messie Moussa Mbou Kambou，其作品为“评估Lusitanian盆地海上飞行员的静态建模参数不确定性”，该飞行员由Pedro Pereira，JúlioCarneiroevora University pedro Pereira监督。然后，Farnam Firouzbehi介绍了他的作品，题为“结合CCS和地热能生产的协同作用”，由Carsten M. Nielsen，Geus，Denmark，Geus，丹麦。最后一位学生是哈桑·哈立德（Hassan Khaled），他在挪威的约书亚·穆吉沙（Joshua Mugisha）和安东·施加帕诺夫·诺斯（Norway）的安东·施帕诺夫·诺斯（Anton Shchipanov Norce Research Center）指导的“ CO 2注射前进行了很好的测试”。所有学生都成功地捍卫了自己的论文。委员会成立
校园应急行动计划 - 马顿
莱克兰学院没有校内住宿。每天的客流量包括学生、员工和校园访客。学院在任何时候都有大约 350 名全职员工和 550 名兼职员工，尽管在夏季，季节性帮工占兼职员工人数略高。春季学期的学生人数最多，秋季紧随其后，其次是夏季。在 2022 年春季学期，约有 4,421 名学生入学，而 2021 年秋季学期约有 3,897 名学生入学，2022 年夏季学期约有 1,610 名学生入学。这些入学人数不包括莱克兰学院服务的伊利诺伊州惩教署学生。应该注意的是，并非所有这些学生都在主校区上课。许多人在学院位于伊利诺伊州埃芬汉姆 Kluthe 中心的卫星设施上课，距离南部约 30 英里，其他人则在线上课。由于莱克兰是一所社区学院，因此它向公众开放。广大公众定期访问该学院，使用计算机实验室、享受娱乐设施以及参加体育赛事、夏令营、音乐会和其他活动。
计算方式
图灵机是计算机的典型例子，但还有其他计算机，例如类比计算、联结计算、量子计算和各种形式的非常规计算，每种计算都基于对计算现象的特定直觉。这种多样性可以用系统级别来捕捉，重新解释和概括纽厄尔的层次结构，其中包括最顶层的知识层和紧随其后的符号层。在这种重新解释中，知识层由人类知识组成，符号层被概括为一个新的层，这里称为计算模式。自然大脑执行的心理过程通常被非正式地认为是计算过程，大脑与计算机器相似。然而，如果自然计算确实存在，它应该有自己的特点。一个这样的提议是，自然计算是在生物实体首次进行解释时出现的，因此自然计算和解释是同一现象的两个方面，或者意识和经验是计算/解释的表现形式。与计算机器类似，在神经回路的顶部和知识层之下必须有一个系统层，这里称之为自然计算模式。如果事实证明这种假定的对象并不存在，那么应该放弃思维是一种计算过程的命题；但对它进行描述将伴随着解决意识的难题。
英语-NC/UFPR-帕拉纳联邦大学
在FX/Disney+的SShōgun的处女作中，有一个令人振奋的时刻，它确立了肯定会紧随其后的残酷行为的标准。飞行员约翰·布莱克索恩（John Blackthorne）和他幸存的船员忍受了饥饿，恶性疾病和船长的自杀，被杀死的荷兰贸易船上，被安吉罗（Anjiro）的海岸沉船，只能被剑绑住绑架者扔进一个坑中，等待命运。尽管Blackthorne避免了自己的处决，但他的随行人员的成员很幸运 - 他被束缚并放入大锅中，在那里他慢慢煮沸。这是1600年的日本 - 经过两个世纪的内战之后，这是一个巨大的动荡。在这里，布莱克索恩（Blackthorne） - 基于现实生活中的导航者威廉·亚当斯（William Adams），是第一个到达日本的英国人 - 必须同化一个残酷的外国现实，作为一个脆弱的五次登记的政府，威胁要在Taikō（退休的帝国摄政王）通过后将其破裂成交战派系。与天主教传教士为新教徒布莱克索恩（Blackthorne）提供了进一步的对抗存在，他的生存可能取决于与Yoshii Toranaga勋爵的联盟，他们似乎已经被政治竞争对手终止了。
与BCG疫苗的Covid-19异源保护 固化 - 癌症与纳米疗法 - 纳米疗法 -
冠状病毒病（Covid-19）于2019年12月出现在中国，此后已蔓延到影响数百万个人的188多个国家。在大流行的最初几天出现了BCG疫苗对Covid-19授予的几项有利或反对异源保护的报告，并继续这样做。在这项研究中，我们比较了受影响最大的国家：美国，印度和巴西，当前的大流行情景及其各自的国家BCG免疫政策。美国仅向特定人群提供BCG疫苗，并且从未制定国家免疫计划。同时，印度早在1948年就引入了全国性计划，并继续在出生时认可BCG免疫。巴西一直使用口服途径来管理BCG疫苗，直到1976年，然后转移到皮内注射。相关系数的案件总数，案件，百万，死亡总数，每百万的死亡人数，案件死亡率范围范围范围范围。这表明没有国家免疫计划（USA）的各个国家的流行病学参数与BCG疫苗接种的国家政策严格的国家之间存在非常强大的正相关。美国和巴西之间存在最牢固的相关性，其次是巴西和印度，这是美国和印度紧随其后的。我们没有发现一致的证据来推断BCG提供了对COVID-19的任何非特异性保护的假设。
基于现代人工智能的无代理保险模式
摘要 — 过去几年以来，代理商一直是金融行业的重要组成部分，主要集中在汽车保险领域，其主要职责是寻找新的潜在客户并维护与现有客户的关系。但是，随着其他所有公司都利用最新技术简化业务流程，保险业也紧随其后。目前，保险业已开始探索在线领域。潜在客户现在可以获得在线保险报价，与在线机器人聊天，甚至在线购买保险单。数字化、自动化和精简是每个类型商业领域的关键词。鉴于上述趋势，保险代理人似乎是一项不必要的开支。在本文中，我们提出了一种人工智能驱动的方法，该方法消除了对人类保险代理人的需求，最终将降低最终客户的总体成本。作为我们对上述问题陈述的贡献的一部分，我们提出了一个部署了四个统计模型的软件应用程序。这些模型的任务是确定可能购买保险单的潜在客户，识别可能取消保单的客户，以便我们为他们提供更好的服务，识别提交欺诈性保险索赔的客户，最后是推荐系统模型，向客户现有的保单推荐当前保单的更新。在我们的实验结果中，我们使用无监督统计机器学习模型确定了一组最有可能购买产品的客户。
GA2O3来自机器学习驱动的分子D在NIST的基于模块的键 - ...
可以预测，将在未来二十年内构建足够强大的量子计算机。使用Shor和Grover等算法，量子计算机将能够打破许多现代加密方法，从而对全球数据安全构成重大威胁。尽管二十年似乎很长时间，但使用未来的量子技术可以对当今方法进行加密的敏感信息。因此，如果将来数据保持敏感，则应将其存储在量子安全方法中。密码学专家正在积极设计量子安全的加密技术。国家标准技术研究所（NIST）是美国商务部的机构。nist是密码学中事实上的权威，其建议在全球范围内广泛遵循。诺基亚致力于最先进的加密方法，紧随其后的是NIST的安全性发展。nist关注量子计算机的投掷物，最近启动了量子安全的加密标准，其中之一是基于模块的键盘封装机制（ML-KEM）标准。该研讨会将介绍ML-KEM及其工作原则。我们将探索哪些键合封码方法及其应用。另外，我们将讨论模块晶格和与之相关的特定问题：具有错误问题的模块学习。此问题构成了ML-KEM工作原理的基础。最后，我将提出自己的论文主题。关键字：量词后加密，晶格密码学，KEM，NIST
热能存储的趋势和新兴主题
热能存储 (TES) 系统在可再生能源有效融入全球能源格局中发挥着关键作用。本文献计量分析深入研究了 TES 系统不断发展的研究格局，重点关注 Scopus 数据库中的近 19,000 篇科学论文，作为主要来源，以确定 2000 年至 2023 年期间塑造该领域的关键研究趋势、有影响力的作者和领先机构。分析显示，由于技术进步和激励措施增加等因素，过去二十年 TES 研究大幅增加。中国已成为该领域的全球领导者，紧随其后的是美国和印度。西安交通大学、德莱里达大学和清华大学是该领域最多产的机构。《能源存储杂志》发表的论文最多，其次是《应用热工程》和《应用能源》。确定的关键研究主题包括热存储系统的开发、设计和优化、TES 系统与可再生能源的集成以及探索相变材料以实现高效储能。分析还强调了该领域杰出研究人员的贡献。Cabeza LF、Li Y 和 Wang Y 被认为是最多产的作者，他们为 TES 技术的进步做出了重大贡献。对可持续高效能源解决方案的需求日益增长，激发了人们对 TES 系统的极大兴趣。随着世界向低碳未来转型，TES 系统为储存过剩可再生能源并确保可靠和可持续的能源供应提供了一种有希望的解决方案。
晚期非淋巴细胞白血病治疗的现状与突破
近年来，靶向治疗和免疫治疗已成为非小细胞肺癌（NSCLC）的有效治疗手段。随着诊疗技术的飞速发展和新药的不断研发，NSCLC的精准医疗已进入新纪元。这对于携带常见EGFR基因突变的NSCLC患者来说是一个重大突破，靶向药物的应用显著提高了生存率。然而，有一类罕见的基因突变被称为EGFR外显子20插入（ex20ins）突变，其结构不同于常规的EGFR基因突变，即外显子19缺失突变（19-Del）和外显子21点突变。由于其结构特点不同，携带这些EGFR ex20ins突变的患者对传统的酪氨酸激酶抑制剂（TKI）疗法没有反应，这部分患者不属于其适用范围。然而，激活的 A763_Y764insFQEA 突变引起的反应比紧随其后的 C 螺旋近区和远区的突变更明显，因此应区别对待。目前，缺乏针对 EGFR ex20ins 突变 NSCLC 的有效治疗方法。化疗的疗效相对较好，而由于临床数据不足，免疫疗法的疗效仍不明确。此外，第一代和第二代靶向药物的疗效仍然有限。然而，第三代和新型靶向药物已被证明是有效的。虽然新型 EGFR-TKI 有望治疗 NSCLC 患者的 EGFR ex20ins 突变，但它们面临着许多挑战。本综述主要关注针对 EGFR ex20ins 的 NSCLC 的新兴疗法，并强调正在进行的主要临床试验，同时概述该领域的相关挑战和研究进展。