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混合机器学习模型用于细粒度的空气...
1,2,3 CSE工程技术学院，印度大诺伊达市Sharda University，摘要空气污染已成为一个主要的环境问题，每年导致许多死亡，并使环境和人类健康处于严重的风险。 它会导致温室效应，导致全球变暖，并增加影响肺癌和其他影响呼吸系统（包括过敏）的疾病的风险。 设置和维护严格的空气质量标准对于有效打击空气污染至关重要。 空气质量指数（AQI）是用于确定大气中污染物量的测量值。 通过利用机器学习算法的功能，可以使细粒度AQI的精确预测可行。 为了预测AQI，已经使用了许多算法，包括逻辑回归，决策树回归，KNN，SVR和线性回归。 该项目的主要目标是使用机器学习算法创建模型，并确定哪种模型最适合AQI预测。 关键字：空气质量，预测，算法，随机森林，线性回归1。 引入由于所有身体细胞起作用都是必要的，因此它是生活中最重要的方面。 空气是我们星球上重要的组成部分，具有巨大的意义。 尽管人类可以在没有水的情况下生存几天，但我们的存在仅限于仅三分钟而没有空气。 通过循环温暖和潮湿的空气，它在地球表面保持稳定的温度。 此外，空气在影响水周期中起着至关重要的作用。1,2,3 CSE工程技术学院，印度大诺伊达市Sharda University，摘要空气污染已成为一个主要的环境问题，每年导致许多死亡，并使环境和人类健康处于严重的风险。它会导致温室效应，导致全球变暖，并增加影响肺癌和其他影响呼吸系统（包括过敏）的疾病的风险。设置和维护严格的空气质量标准对于有效打击空气污染至关重要。空气质量指数（AQI）是用于确定大气中污染物量的测量值。通过利用机器学习算法的功能，可以使细粒度AQI的精确预测可行。为了预测AQI，已经使用了许多算法，包括逻辑回归，决策树回归，KNN，SVR和线性回归。该项目的主要目标是使用机器学习算法创建模型，并确定哪种模型最适合AQI预测。关键字：空气质量，预测，算法，随机森林，线性回归1。引入由于所有身体细胞起作用都是必要的，因此它是生活中最重要的方面。空气是我们星球上重要的组成部分，具有巨大的意义。尽管人类可以在没有水的情况下生存几天，但我们的存在仅限于仅三分钟而没有空气。通过循环温暖和潮湿的空气，它在地球表面保持稳定的温度。此外，空气在影响水周期中起着至关重要的作用。我们目前的呼吸不仅可以维持我们的生活，而且在我们对生活的满意程度中起着至关重要的作用。低空气质量有可能显着影响健身。在其他呼吸系统疾病中，受污染的空气可导致肺癌，支气管炎，肺炎，结核病和哮喘。根据估计，由于空气污染，全世界约有700万个人每年都在悲惨地丧生。此外，除了对温度和海平面的不利影响外，空气污染还可以在加剧全球变暖的情况下发挥作用，这在热量被困在大气中时会发生。这可能导致传染病的传播以及温度升高和海平面升高。可以量化空气的质量。空气质量的数值指标是空气质量指数或AQI。这是0到500之间的数值，代表空气污染的水平和保持拟合的困难。五十或更低的AQI被认为是精确的空气，而三百或更多的AQI被归类为有害的一流。基于潜在的健康风险，AQI分为六个类别。为了易于解释，每个类别都有不同的颜色。绿色（零50），黄色（51-100），橙色（100和100五十）和深红色是六个类。
抓紧的无实际监督的细粒度分割
自动从单个深度进一步检测可抓地的区域是布操作中的关键要素。布料变形的巨大变异性促使当前大多数方法专注于识别特定的握把而不是半偏零件，因为当地区域的外观和深度变化比较大的区域更小，更易于建模。但是，诸如折叠或辅助敷料之类的任务需要识别较大的细分市场，例如语义边缘带有更多信息，而不是点。因此，我们首先仅使用深度图像来解决变形衣服中细粒区域检测的问题。我们实施了T恤的方法，并最多定义了多达6个不同程度的语义区域，包括领口，袖袖和下摆的边缘，以及顶部和底部的握把。我们引入了一个基于U-NET的网络，以细分和标记这些部分。我们的第二个贡献与培训拟议网络所需的监督水平有关。大多数方法都学会
MCCSTN：主题驱动样式转移的多尺度对比度和细粒度融合网络
艺术图像的抽象风格转换是当前图像处理字段的重要组成部分。为了访问样式图像的美学艺术表达，最近的研究将注意机制应用于样式转移领域。这种方法通过计算注意力然后通过解码器迁移图像的艺术风格来将样式图像转换为令牌。由于原始图像和样式图像之间的语义相似性非常低，因此导致许多细粒度的样式特征被丢弃。这可能导致不一致的人工制品或明显的文物。为了解决这个问题，我们提出了MCCSTN，这是一种新型样式表示和转移框架，可以适应现有的任意图像样式转移。具体来说，我们首先将功能融合模块（MCCFORMER）引入样式图像中的美学特征，并在内容图像中具有细粒度的特征。特征地图是通过MCCFORMER获得的。然后将功能图馈入解码器以获取我们想要的图像。为了减轻模型并迅速训练，我们考虑了特定样式与整体样式分布之间的关系。我们引入了一个多尺度的增强对比模块，该模块从大量图像对中学习了样式代表。代码将发布在https://github.com/haizhu12/mccstn
Rho激酶（岩石）抑制剂诱导BRCA2缺陷细胞中多种有丝分裂缺陷和合成致死性 婴儿的细粒度功能分析图... 恶性脊髓疾病和酪氨酸激酶抑制剂治疗的预测非线性建模 svep1是TIE1的结合配体，以VEGFC-独立方式影响面部淋巴发育的特定方面 无细胞 - 无DNA作为分化的潜在生物标志物... 硬化蛋白小分子抑制剂促进成骨... 通过脂肪通过果蝇血液屏障来调节睡眠 多器官中相关的巨噬细胞极化状态... npr3通过其双重功能作为清除和信号受体来调节神经rest和颅骨祖细胞的形成 心脏线粒体蛋白质组影响心脏肥大的遗传结构 使用先进的Intross Li 的遗传复杂性的定量性状和转录组分析遗传复杂性基础。 人类额叶皮层中的神经互动分离奖励和惩罚学习 开发由谷仓猫头鹰的听觉中脑中空间提示可靠性形成的频率调整 神经证据的人际交往对信心的社会交流 肠病毒D68的传播变化（EV 二甲双胍调节骨髓基质细胞在糖尿病小鼠中加速骨骼愈合 秀丽隐杆线虫男性和... 的神经递质地图集 比较小鼠和人的大脑
摘要由PARP抑制剂（PARPI）引起的DNA捕获多-ADP-核糖聚合酶（PARP）触发急性DNA复制应激和合成杀伤力（SL）在BRCA2缺陷型细胞中。因此，DNA损伤被接受为BRCA2缺陷细胞中SL的先决条件。相反，我们在这里表明，抑制BRCA2缺陷型细胞中的岩石独立于急性补充应力触发SL。此类SL在细胞因子衰竭引起的多倍体和双核之前。这种初始有丝分裂异常之后是其他M相缺陷，包括后期桥和异常有丝分裂数字，与多极纺锤体，超纯中心体和多核核酸相关。sl还通过抑制citron rho Icteracting激酶触发，这是另一种与岩石相似的调节细胞因子的酶。一起，这些观察结果表明，细胞因子衰竭会触发BRCA2缺陷细胞中有丝分裂异常和SL。此外，通过早期有丝分裂抑制剂1（EMI1）耗竭来预防有丝分裂进入，增强了用岩石抑制剂处理的BRCA2缺乏细胞的存活，从而增强了BRCA2缺乏细胞中M期与细胞死亡之间的关联。这种新颖的SL与PARPI触发的SL不同，并发现有丝分裂是BRCA2缺陷型细胞的跟腱。
在说服力论文中迈向细粒度的论证策略分析
参数挖掘（AM）在过去十年中已成长为研究领域（Stede and Schneider，2018； Lawrence and Reed，2020年），重点是自动识别和提取自然语言论证的任务。这包括对论点组件的检测，例如主张（Daxenberger等人。，2017年； Schaefer等。，2022）和前提（Rinott等人，2015年），以及它们之间的关系（Carstens和Toni，2015年）。研究已在不同的文本域上进行了研究，例如更编辑的文本，例如社论（Al-Khatib等人，2016年）或Wikipedia文本（Rinott等人，2015年），到社交媒体，例如改变我的观点（Hidey等人，2017年）或Twitter（Schaefer and Stede，2022）。到目前为止，感兴趣的领域是一个识别论证策略的识别，即作者在线性化论证上做出的决定并用语言表达式以有说服力的效果标记（Al-Khatib等人）（Al-Khatib等人），2017年； El Baff等。，2019年）。有效性，可以描述为参数的一个维度 -
基于区块链的公平且细粒度的数据交易，具有隐私保护
摘要 - 在本文中，我们提出了一个基于区块链的公平和隐私的数据交易计划，该计划支持细粒度的数据销售。首先，要通过将基于属性的凭据，加密和零知识证明来实现公平性，我们设计了一个数据交易方案，其中买方首先在区块链上发布了所需的数据属性，并且数据卖家只能通过仅公开所需的数据属性来证明数据属性的数据属性，并证明数据购买者的数据属性。只有将正确的密钥材料上传到区块链时，数据购买者才会转移资金。第二，为了保证细粒度的数据交易并保留身份隐私，我们在其根节点上具有签名的数据的密文上构建了一个默克尔哈希树，这使数据销售者可以将数据分为块，并从数据中删除敏感信息，而不会影响数据可用性可用性。在交易期间，数据销售商的公钥未泄漏给数据购买者。此外，无法链接来自同一数据销售商的不同交易交易。我们正式证明我们的计划实现了所需的安全属性：公平和隐私保护。仿真结果证明了所提出的方案的可行性和效率。
婴儿的细粒度功能分析图...
抽象的慢性髓样白血病（CML）是一种血液癌，其特征是由费城染色体的产物（BCR-ABL-1酪氨酸激酶）驱动的成熟髓样细胞的产生失调。酪氨酸激酶抑制剂（TKI）已被证明在治疗CML方面有效，但是即使在BCR-ABL1激酶结构域中没有突变的情况下，仍然有一群对TKI治疗反应的患者，这些患者也没有反应。发现新的策略以改善CML中的TKI治疗，我们开发了一种非线性数学模型的CML Hema- topoiesis，该模型结合了反馈控制和谱系分支。细胞–细胞相互作用使用自动模型选择方法以及先前的观察结果以及来自CML的嵌合BCR-ABL1转基因小鼠模型的新体内数据来限制。由此产生的序言模型捕获了疾病的各个阶段正常和CML细胞的动力学，并且表现出与CML患者的TKI治疗的可变反应。该模型预测，骨髓中CML干细胞比例的增加将降低疾病对TKI治疗的反应趋势，并与临床数据一致，并在小鼠中实验证实。该模型进一步表明，在我们假定的正常细胞和白血病细胞之间的相似性下，对TKI治疗的难治反应的关键预测指标是对正常造血干细胞自我更新的最大概率的增加。我们使用这些见解来开发临床预后标准，以预测TKI治疗和设计策略的功效以改善治疗反应。该模型预测，在应用TKI治疗的同时刺激白血病细胞的分化可以显着改善治疗结果。
COVID-EENet：预测 COVID-19 对当地经济的细粒度影响
评估新冠肺炎危机对经济的影响对于政府制定应对措施、从危机中复苏至关重要。在本文中，我们提出了一种使用大规模信用卡交易数据集以细粒度评估经济影响的新方法。为此，我们开发了一个细粒度的经济流行病学建模框架COVID-EENet，该框架具有两级深度神经网络。在细粒度EEM的支持下，COVID-EENet学习了附近的群体感染病例对每个地区当地经济变化的影响。通过使用全国数据集进行的实验，给定一组活跃的群体感染病例，COVID-EENet可以准确预测每个地区和业务类别在两周或四周内的销售变化。因此，政策制定者可以了解预测影响，以采取最有效的缓解措施。总的来说，我们相信我们的工作开辟了利用金融数据从经济危机中复苏的新视角。为了解决这个紧急问题，我们在https://github.com/kaist-dmlab/COVID-EENet 发布了源代码。
中国经济型酒店在线住客评论的细粒度情绪分析
作者简介 Jiaqi Luo 博士（ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-8961-505X）是华东师范大学经济与管理学院旅游管理系的讲师。她的研究兴趣包括旅游与酒店营销、旅游大数据和博彩旅游。她曾在《旅游管理》、《当代酒店管理国际期刊》和《目的地营销与管理期刊》等主要旅游和酒店学期刊上发表过文章。 Songshan (Sam) Huang 博士（ORCID ID：https://orcid.org/0000-0003-4990-2788）是伊迪斯科文大学商学院旅游和服务营销研究教授。他的研究兴趣包括游客行为、目的地营销、导游以及各种中国旅游和酒店学问题。他在主要旅游和酒店学期刊上发表了大量关于中国游客行为和中国旅游和酒店学问题的文章，包括《旅游管理》、《旅游研究期刊》和《酒店管理国际期刊》。王仁武，博士，华东师范大学经济与管理学院信息管理系副教授。他的研究兴趣包括数据分析和数据挖掘、机器学习和深度学习。资助详情：本研究由国家社会科学基金资助
内容适应、个性化和细粒度检索：应用人工智能支持大规模参与和重用档案内容
摘要：视听内容分发方面的最新技术进步为媒体档案馆实现其面向外部的抱负并轻松通过其内容吸引大量受众提供了许多机会。本文报告了 ReTV 研究项目的初步成果，该项目旨在开发视听收藏品再利用的新方法。它从三个角度解决了档案收藏品的再利用问题：想要改编视听内容以在社交媒体上分发的内容持有者（广播公司和媒体档案馆）、从线性电视转向在线平台消费视听内容的最终用户以及寻求可用于新作品的视听内容的媒体行业创意人员。本文介绍了三个用例，展示了基于 AI 的视频分析技术如何通过视频内容改编、个性化和细粒度检索来促进这些再利用场景。