XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArabic
一种用于自动手语识别和学习的智能Android系统
摘要 - 本文提出了一种智能的Android系统，旨在自动识别阿拉伯语和美国的标志语言，以及这些符号语言的教学和学习。它包含两个子系统。第一个子系统，即感觉智能手套系统（SSG-sys），基于物联网（IoT），是为自动手语识别而设计的。它包括一个配备了五个弹性传感器的智能手套，根据所执行的手势测量手指的弯曲，以及一个MPU-6050加速度计的传感器，可在三个轴（X，Y，Z）上跟踪手的位置。感应的数据由Arduino Nano微控制器处理，并且通过HC-05蓝牙模块将识别手势的文本传输到Android手机。此手机显示文本，并使用Android应用程序将其转换为可听见的语音。SSG-SYS结果表明阿拉伯语手语（ARSL）（98.42％）和美国手语（ASL）（98.22％）的识别准确率很高。第二个子系统是移动增强手语学习系统（MASLL-SYS）。这是一个移动教育应用程序，利用基于标记的增强现实技术，增强和使手语学习过程更现实和有效。它由五个主要模块组成：注册，学习，增强学习，测试和学生模块。总的来说，一群专家评估了拟议的智能系统的性能，他们透露，这是一种有前途的手语识别和学习工具。关键字 - 手语（SL），美国手语（ASL），阿拉伯语手语（ARSL），智能手套，增强现实（AR）
接种 COVID-19 疫苗后应注意什么
本传单还提供易读版、盲文版、大字版以及阿尔巴尼亚语、阿拉伯语、孟加拉语、保加利亚语、中文、爱沙尼亚语、希腊语、古吉拉特语、印地语、旁遮普语、拉脱维亚语、立陶宛语、波兰语、巴西葡萄牙语、罗姆语、罗马尼亚语、俄语、索马里语、西班牙语、土耳其语、契维语、乌克兰语和乌尔都语纸质版。
N390-300 RainbowNerds®
成分玉米糖浆，糖，葡萄糖含有2％或更少的苹果酸（DL-麦酸酸），口香糖阿拉伯语，天然风味，康巴纳蜡，添加了颜色，黄色5，红色40湖，50湖，黄色5湖，蓝色湖泊，蓝色2湖，蓝色湖泊，蓝色1，carmine 6，颜色1，蓝色1，蓝色1，蓝色1，蓝色1，蓝麦汁浓缩。
标记识别和基于人工智能的激进推特数据分类
摘要 目的——社交网络 (SN) 最近从一种连接人们的手段演变为一种社会工程、激进化、传播宣传和招募恐怖分子的工具。众所周知，伊拉克和叙利亚伊斯兰国 (ISIS) 的大多数成员都是阿拉伯语使用者，甚至非阿拉伯人也采用阿拉伯昵称。然而，研究该主题的大多数文献都涉及非阿拉伯语。此外，识别激进伊斯兰内容所涉及的特征很肤浅，搜索或分类术语在该地区人们的日常聊天中很常见。作者旨在将受宗教在日常生活中的作用影响的正常对话与恐怖主义相关内容区分开来。设计/方法/方法——本文介绍了作者的经验以及收集、分析和分类 ISIS 附属成员以及同情者的 Twitter 数据的结果。作者使用人工智能 (AI) 和机器学习分类算法将推文分类为与恐怖主义相关、一般宗教和无关。发现 – 作者报告了 K 近邻 (KNN)、伯努利朴素贝叶斯 (BNN) 和支持向量机 (SVM) [一对多 (OAA) 和全对全 (AAA)] 算法的分类准确率。作者获得了 83% 的高分类 F1 分数。本文的工作有望帮助更准确地分类激进内容。原创性/价值 – 在本文中，作者收集并分析了数千条提倡和宣传 ISIS 的推文。作者确定了许多 ISIS 言论的常见标记和关键词。此外，作者还应用了文本处理和 AI 机器学习技术将推文分为三类：与恐怖主义相关的、与恐怖主义无关的政治闲聊以及新闻和不相关的数据污染推文。关键词 ISIS、分类、推特、激进化、阿拉伯语 论文类型 研究论文
就业法庭
: 埃尔比勒是库尔德斯坦的首都？”（埃尔比勒是库尔德斯坦的首都），毫无征兆地，没有打招呼或其他互动。申请人微笑着回答“zayy el-'3asal”，意思是：非常好。她说：izzay el-3alaqa ma3a el-Emrican？“和美国人的关系怎么样？”申请人说“你为什么问我这个问题？我不是政客，我来这里是为了工作……但所有中东和阿拉伯总统都与美国人有联系。”阿迈勒·阿里说，所有阿拉伯领导人都是“gazma”，意思是“鞋子”。鞋子这个词用来形容最受羞辱的人。因此，阿迈勒·阿里暗示库尔德人被认为和他们的“鞋子”一样低。11.10. 2017 年，申请人收到了非常简短、矛盾且无益的反馈，询问他为什么没有成功担任代理协调员一职。他没有得到任何关于如何在未来的申请中改进的反馈。尽管原告要求提供分数，但被告并未提供；11.11。2018 年，原告没有收到 2018 年 1 月至 3 月的工资；11.12。2019 年，语言中心没有按照原告的要求安排跟踪机会；11.13。2019 年 1 月，由于未达到法定人数，库尔德语课程被取消，而阿拉伯语课程在学期开始的那一周，即课程开始前 2 天确认；11.14。2020 年 2 月，艾哈迈德·阿尔哈舍姆 (Ahmad Al-Khashem) 称库尔德库尔德武装分子“可怕”；11.15。2021 年 10 月，被告在入围阶段未对原告的阿拉伯语高级讲师职位申请进行适当考虑而拒绝了原告的申请。被申请人任命了一名阿拉伯裔人士担任该职位，其资历和经验均不如原告。12. 原告在第一项诉讼中指控的最后一项事项是 2021 年 10 月的入围事宜。
口吃的学龄前儿童中维生素D水平的评估
抽象背景：口吃，影响大约5％的儿童，破坏言语流，并对社会心理发展构成挑战。其复杂的起源涉及遗传，神经，环境和心理因素。这项研究旨在探索学龄前儿童和维生素D（VD）缺乏症的潜在联系，这是一个相对未开发的区域。目标：研究学龄前儿童的口吃与VD水平不足（特别是25-羟基胆固醇）之间的关联，以将维生素D缺乏症分配为导致结肠发生的因素。患者和方法：对36名年龄4-6岁的讲阿拉伯语的儿童进行了一项病例对照研究，采用2：1设计，带有24个口吃者和12岁和性别匹配的健康对照。使用阿拉伯口吃的严重程度指数评估了口吃的严重程度，并使用25-羟基胆固醇醇评估血清维生素D水平。结果：结果表明，与对照组相比，口吃的儿童维生素D缺乏症的患病率更高，尽管在两组之间的维生素D分类分布中没有发现统计学上的显着差异。此外，在口吃的儿童中，阿拉伯口吃严重程度指数类别与维生素D类别之间存在非显着关联。与水平不足相比，严重的口吃病例表现出更高的维生素D缺乏症，并且在维生素D水平和阿拉伯口吃的严重程度指数评分价值中观察到了统计学上显着的负相关。结论：口吃是一个普遍的健康问题，尤其是在学龄前儿童中。较低的维生素D水平，这表明潜在的联系。初始发现暗示了维生素D水平与口吃严重程度之间的反比关系。这些结果强调了进一步研究以阐明维生素D在口吃中的作用的重要性。
人类脑结构连接的母语差异
语言结构连接组的神经解剖学是通过讲特定语言的终身经历调节的吗？当前的研究比较了语言和语音生产网络的大脑白质连接，其中包括两种非常不同的语言的94个母语人群：一种印欧语 - 欧洲文字句法复杂的语言（德语）和一种基于闪族根的语言（阿拉伯语）。使用高分辨率分歧加权MRI和基于拖拉的语言网络统计数据，我们证明，德国母语者在静脉内/颞叶语言网络中表现出更强的连通性，已知与复杂的语法处理相关联。相比，阿拉伯语的母语者在语义语言区域之间的连接中表现出更强的连通性，包括左颞顶网络，以及通过后callososum callosus calloctoctoctosum callosum callosecun callosum callosect callosecun callosum calls calls calls call calls calloctoction callosum callosem callosem calloctoction callose。当前的研究表明，结构性语言连接组发展并受环境因素（例如母语的特征处理需求）的调节。
拨款 - 美国参议员 Jon Tester
金额：2,000,000 美元 蒙大拿大学（蒙大拿州米苏拉） 9/11 委员会表示，国家“最迫切的需求”是“需要更多精通外语的情报人员，提高特定语言和多种语言的流利程度。..减少恐怖分子和其他威胁的关键很明显：建立一支拥有必备语言技能和深入专业知识的专业情报队伍，长期专注于专业领域。”该计划扩展了一项专门的计划，旨在提高中文实用能力，并增加阿拉伯语和波斯语能力。它以适中的成本创造了新的能力，补充了目前已达到或超出能力范围的国防和相关联邦计划。持续的资金将用于 1) 扩大一个基于最佳实践的新项目，以满足国防部和相关中文需求，增加 5 名中文教师；2) 购买和安装与此次扩展相关的必要计算机、语言软件和其他语言教学硬件；3) 增加阿拉伯语和波斯语的新教师，启动阿拉伯语和波斯语新项目；4) 为参加国家强化中文试点项目的 ROTC 学生提供奖学金援助。该项目预计将从其运营第四年（2011-12 年）开始完全由培训费资助。
考试控制者办公室...
阿拉伯语（阿拉伯文本和语法III） /商业（商业组织） /化学（化学 - III） /动物学 /动物学（脊椎动物比较解剖） /哲学（当代西方哲学） /商业（企业财务分析与报告） /统计数据和统计数据 /统计信息（跨度和回归分析） /环境传播 /计算机科学 /计算机科学 /计算机科学（数据交流 /计算机科学）（数据交流 /计算机科学 /计算机科学 /计算机科学（数据） Chemistry) / Bio-Chemistry (Enzymology) / English (Foundations of Literature-III) / Geology (Fundamentals of Geomorphology) / Geography (Geographical Thought & Quantitative Techniques-I) / History (History of India-III) / Urdu (History of Urdu Language and Literature) / Music (Hindustani Music-III) / Commerce (Income Tax Law & Practice-I) / Islamic Studies (Islam in Focus) / Kashmiri (Kashmiri Literature-III) / Bio-Technology (Molecular Cell Biology) / Economics (Monetary Economics) / Botany (Morphology of Angiosperms) / Business Management (Principles of Marketing) / Journalism & Mass Communication (Print Journalism) / Education (Psychological foundations of Education) / Psychology (Schools of Thought) / Social Work (Social Case Work) / Sociology (Sociological思想） /数学（矩阵理论） /旅游与旅行管理（J＆K的旅游资源） /信息技术（通过Java了解OOPS） /物理学（WAVES＆OPTICS） /政治学（西方政治思想 - I）< / div-i）< / div>
使用机器学习的假新闻检测的立场分类
摘要：如今可用的各种资源和应用程序使新闻快速增长；这使人们能够分享他们的意见，文章，新闻等。;不管他们拥有的真相百分比如何，这都使人们相信，为此目的，自动锅或假用户可以通过社交媒体和新闻平台发布或发布许多新闻。假新闻检测（FND）是二进制分类任务；这表明新闻是否正确，这涉及预测某些新闻文章被设计为具有欺骗性的概率。通常，出于政治和财务目的而产生的假新闻，例如影响总统选举或操纵股票市场。尽管已经进行了许多研究以将新闻视为虚假新闻，但对以阿拉伯语编写的新闻的信誉的评估仍处于早期阶段。在过去几年中，阿拉伯语的FND开始了更多的兴趣，许多检测方法具有某种能力，可以在多个数据集中检测假新闻。然后对有效检测模型的兴趣一直在增长；具体而言，用阿拉伯语却落后于其他语言的作品。在本文中，我们使用了深度学习模型，并应用了卷积神经网络和长期的短期记忆（CNN-BILSTM），并优化了随机梯度下降（SDG）；到称为AFND的阿拉伯语可访问数据集；指的是阿拉伯假新闻检测。我们基于现有的AFND数据集的实验结果表明了令人鼓舞和良好的性能；当我们达到87.7％的准确性时。或仅暗示。我们评估将假新闻视为分类问题之一的问题；即，我们的目标是将给定的新闻分类为可信或不可信；通常以可信度和质量的意义来定义信誉。关键字：假新闻检测，深度学习，双向长期记忆，卷积神经网络介绍，互联网已成为我们生活方式不可或缺的一部分。任何人都可以发表任何可以通过社交网络消费的内容的内容；随着传统信息频道的角色（例如报纸和电视节目如何收集和消费新闻）变得不那么突出，例如在“阿拉伯之春”中；社交媒体平台有至关重要的理由传播新闻和谣言，它被用作2011年阿拉伯世界各个革命的不同方面之间的交流工具。因此，许多科学家和专家一直致力于研究假新闻现象。通过提供解决方案来检测与事实现实不相容的假误导性信息（Gabrielle等，2022）。fnd是立场检测问题的一种部分形式；由于立场检测被定义为与社交媒体分析，信息检索和自然语言处理相关的问题，该问题的重点是检测一个从其已发表的文本中检测到一个人的态度，to诸如思想，概念或事件（例如在已公开的文本或隐含文本中明确编写）的特定目标。dl是机器学习的一部分，用于通过应用具有多层的人工神经网络来建模和解决复杂问题。最近，对确定这种现象的有效检测技术的兴趣一直非常快，许多模型在机器学习算法方面在所有数据集中都表现出色。特别是基于深度学习的方法。它涉及使用需要大量数据才能有效训练的算法，并且可以