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（工程的所有分支）课程目标：介绍本课程的主要目的，即交流英语实验室，是让学生接触各种自我结构的，学习者友好的语言学习方式。学生将接受基本沟通技巧的培训，也可以使他们准备面对工作面试。课程成果：CO1：以强调LSRW技能的重点，了解英语能力的不同方面。二氧化碳：通过各种语言学习活动应用沟通技巧。co3：分析英语语音，压力，节奏，语调和音节划分，以更好地聆听和说话理解。CO4：评估和展示参与辩论和小组讨论的专业精神。co5：创建有效的课程目标：主题列表：
探索算法交易中的IBM Algo基本面
现在，IBM算法交易就像拥有一个超级聪明的好友，可以协助您在金融界做出决策。这一切都是关于使用复杂的算法和数据分析来预测市场趋势并优化交易策略。将其描绘成具有水晶球，可以帮助您驾驶金融市场的起伏。要考虑的要点：
翻译算法链 - 预测策略和...
在世界范围内，警察部门使用犯罪预测软件来预先预测并防止未来的罪行。预测性警务只是安全当局以及特殊的执法机构努力通过通过社会技术手段产生与未来相关的知识来使未来易于管理的众多方式之一。在进行预测性警务时，警察部门不仅会产生对未来的预期见解，而且会积极地塑造目前的介入。在本章中，我们将预测性警务分析为生产和塑造与犯罪相关的未来的社会技术过程。更确切地说，我们将预分法的警务分析为“翻译链”（Latour，1999：70）。这样做，我们追踪了犯罪预测的产生，从算法编程和数据输入到警察执行的数据：涉及许多认知翻译的过程 - 在不同的位置，但通常会及时接近。我们将预测性警务描述为一个由不同阶段组成的增量过程，专门针对基于德国的基于地方的犯罪预测软件。将这一过程作为“翻译链”，我们显示了一个较大的（认知）差距，该差距在预测过程的开始及其结束之间出现。在一个或多或少的无缝过程中，这一差距是由人类和非人类填补的，从相应警察总部的犯罪分析部门开始，并在预测的风险区域的街道上结束。我们收集了从11个警察部门，其中4个位于瑞士和7个在德国的定性数据。将预测性警务视为一系列翻译，使我们能够将其分析为一种富有成效的社会技术过程，该过程有时会以非线性方式进行。本章借鉴了一个有关我们在2017年至2018年间在德国和瑞士进行的犯罪预测软件实施和使用的研究项目。在数据收集时，所有部门都已经定期使用预测性警务工具，运行现场实验以确定是否使用和/或如何最好地实施此类工具，或者开发自己的工具。总共对警察主持人进行了62次半结构化访谈。这些官员从事各种角色，包括后台工作，
![文章标题：基于机器学习算法的情感分析：全面的研究作者：Song Jiang [1]，Ela Kumar [2]隶属关系：Unive](/simg/a/a18931ee1afd48d7d579d30bde6e7c6026fd7595.webp)
文章标题：基于机器学习算法的情感分析：全面的研究作者：Song Jiang [1]，Ela Kumar [2]隶属关系：Unive
Article title: Sentiment Analysis Based on Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Study Authors: song jiang[1], Ela Kumar[2] Affiliations: university of houston[1], k l deemed to be university[2] Orcid ids: 0009-0007-8363-7304[1] Contact e-mail: sjiang24@central.uh.edu License information: This work has been在Creative Commons Attribution许可下发布的开放访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/，只要适当地引用了原始工作，就可以在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件，使用条款和发布政策。预印度语句：本文是预印本，未经同行评审，正在考虑，并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi：10.14293/pr2199.000601.V2预印本在线发布：2024年2月19日
基于机器学习的跟踪算法和粒子...
○ Introduction to Particle Flow ○ Insights into the Neural Network Design ○ Metrics Overview: Building Blocks for Evaluation ○ Dataset - Jet-like Particle Gun ○ Results - Energy and Angular Resolution ○ Results - Reconstructed Mass ○ Results - Efficiency and Fake Rates ○ Results - Particle Identification 3.摘要和下一步
肥胖症中的眼表面菌群改变：病例对照研究
结果：在将肥胖症患者与健康对照组进行比较时，α多样性在眼表面菌群的丰富度或均匀度没有明显差异（香农指数，p = 0.1003）。但是，β多样性突出了这两组的微生物群组成中的显着方差（Anosim，p = 0.005）。lefse分析表明，肥胖症患者的delftia，cutibacterium，cutibacterium，cutibacterium，culobacterium，caulobacteraceae，caulobacteraceae未分类，comamonas和卟啉症显着增加（p <0.05）。使用PICRUST2的预测分析强调了肥胖症患者的某些代谢途径的显着增强，特别是通过细胞色素P450（CYP450），脂质代谢和脂质代谢的代谢，尤其是异种疗法，脂质代谢和类似的受体信号途径（NOD） - 样型（NOD） - 样型（NOD）。
在所有空间中展示社区参与
Daniel W. Buttery，威斯康星州密尔沃基战争纪念中心执行董事 Buttery是威斯康星州的一名本地人，他于1994年以荣誉从威斯康星大学 - 斯泰文斯角毕业。 1998年委托担任美国陆军工程师官员，后来在2001年成为C-Company 724工程营的公司指挥官。。Daniel W. Buttery，威斯康星州密尔沃基战争纪念中心执行董事Buttery是威斯康星州的一名本地人，他于1994年以荣誉从威斯康星大学 - 斯泰文斯角毕业。1998年委托担任美国陆军工程师官员，后来在2001年成为C-Company 724工程营的公司指挥官。他的部署包括1998年的德国（海外部署），尼加拉瓜的Chontales（南部指挥和和平，USSOUTHCOM，USSOUTHCOM），以及伊拉克自由行动（OIF）2003-2004。作为公司指挥官，先生Buttery因在伊拉克执行的任务而被授予铜星勋章。在国家受伤的伤害最终结束了他的兵役。在服兵役时，他还管理了自己的平民职业，这使他朝着拥有和经营自己的公司的方向。2015- 2017年，先生Buttery担任威斯康星州麦迪逊市退伍军人事务部副副秘书副秘书，在那里他负责推进威斯康星州的生产立法。在2020年1月，他担任密尔沃基战争纪念中心总裁兼首席执行官的职位。先生Buttery是Wisconsin，Inc。Fisher House Inc。的创始人，现在是前任董事会主席密尔沃基武装部队委员会通过向他颁发了我们对退伍军人社区的志愿服务和支持，通过向他颁发了我们在
Kontogiannis，Theodoros，Braybrook，Julian，McElroy，Christopher，Foy，Carole，Carole，Whale，Alexandra S，Quaglia，Milena和Smales，C Mark（2024）角色
标准化腺相关病毒（AAV）用于生物治疗应用的vent vecter venters venterage对确保基因疗法的安全性和效率至关重要。这包括分析产品的关键质量属性。，用于评估这些属性的许多当前分析技术都有局限性，包括低吞吐量，大型样本需求，了解得很差的测量可变性以及方法之间缺乏可比性。为了应对这些挑战，必须建立可用于可比性测量，当前测定的优化以及参考材料的开发的高阶参考方法。高度精确的方法对于测量空/部分/全帽比和AAV矢量的滴度是必需的。此外，重要的是要开发方法来测量较不建立的临界质量属性，包括翻译后修饰，衣壳固定测定法和甲基化方案。这样做，我们可以更好地了解这些属性对产品质量的影响。此外，诸如宿主细胞蛋白和DNA污染物之类的含量的定量对于获得调节性批准至关重要。通过告知过程开发并促进参考材料的生成以进行测定验证和校准，对彻底表征AAV向量的开发和应用对于彻底表征AAV向量至关重要。
ODM：文本图像进一步的对齐预训练方法，用于场景文本检测和发现
近年来，文本图像联合预训练技术在各种任务中显示出令人鼓舞的结果。然而，在光学特征识别（OCR）任务中，将文本实例与图像中的相应文本区域对齐是一个挑战，因为它需要在文本和OCR文本之间有效地对齐（将图像中的文本称为ocr-文本以与自然语言中的文本区分开来），而不是对整体图像内容的全面理解。在本文中，我们提出了一种新的预训练方法，称为o cr-text d估计化m odeling（ODM），该方法根据文本提示将图像中的文本样式传输到统一样式中。使用ODM，我们在文本和OCR文本之间实现了更好的对齐方式，并启用预训练的模型以适应场景文本的复杂和多样化的样式。此外，我们为ODM设计了一种新的标签生成方法，并将其与我们提出的文本控制器模块相结合，以应对OCR任务中注释成本的挑战，并以大量未标记的数据参与预培训。在多个Pub-LIC数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法显着地证明了性能，并且在场景文本检测和发现任务中的当前预训练方法优于当前的预训练方法。代码在ODM上可用。