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通过人工智能测量世界各地的幸福感......
摘要 — 在本研究中，我们使用无偏见的情绪检测器人工智能 (AI) 分析了各个国家的幸福水平。迄今为止，研究人员提出了许多可能影响幸福的因素，例如财富、健康和安全。尽管这些因素似乎都相关，但社会学家对于如何解释这些因素并没有明确的共识，而且估算这些公用事业成本的模型包含一些假设。社会科学研究人员一直致力于通过民意调查和不同的统计方法确定社会的幸福水平并探索与之相关的因素。在我们的工作中，通过使用人工智能，我们为这个问题引入了一种不同的、相对公正的方法。通过使用人工智能，我们不对什么会让人快乐做任何假设，而是让人工智能从公开的街道录像中收集人们的面部表情来检测情绪。我们通过互联网上可用的镜头分析了全球八个不同城市的幸福水平，发现各国在幸福感方面没有统计学上的显著差异。索引词——人类幸福、人工智能、机器学习、面部情绪识别、幸福指数
由萘形成的 80 碳芳香鞍形结构...
Scholl 反应 1 是一种合成多环芳烃的有效方法，可在一步中形成多个碳 - 碳键。通过自由基阳离子机理 2 进行的 Scholl 反应对底物内电子密度的分布非常敏感，氧化芳族偶联发生在电子密度最高的位置。3 基于这一概念，我们最近证明，通过在底物中引入萘部分可以促进 Scholl 反应，从而产生高度弯曲的多环芳烃。4,5 在此，我们通过展示成功合成前所未有的芳香鞍形物（图 1 中的 1）来扩展这一策略的范围，这是通过在 Scholl 反应的底物中加入萘基来实现的。芳香鞍形物，也称为负弯曲多环芳烃，最近受到越来越多的关注 6,7，原因有两个。首先，它们代表碳黑石中的片段 8
对钦奈市及周边高等教育学生智能手机中的人工智能及其应用的调查
简介 近年来，人工智能已成为人们生活的一部分。人工智能用于许多设备，如电脑、笔记本电脑和手机等。在各种设备中，智能手机在高等教育学生中越来越受欢迎。手机成为学生生活的一部分，成为他们的伙伴；它教他们、与他们交谈、与他们玩耍。简单地说，他们与智能手机生活在一起。高等教育学生了解最有用的应用程序，并利用它们来提升自己。智能手机取代了许多电子设备，如手表、相机、计算器、收音机、录音机、CD、VCD 等。学生使用的许多应用程序通过知识、便利、健康和安全使他们适应数字印度。智能手机让学生变得更聪明。
四处走动（运输和可访问性）
高峰时间交通拥堵与工作和教育的旅程相关；在高峰时段，铁路连接到伦敦市中心的不满意；高汽车依赖；较密集的城市地区的良好公共交通可及性与其他地方的规定相反，这与该自治市镇大部分的乡村性质一致；包括确定的需要加强与加那利码头和城市的就业机会的运输联系的需求；缺乏地下和广泛的地面网络；在没有汽车通行或无法使用公共交通工具的人中的社会排斥；合理的步行和骑自行车水平与其他行政区相比，但与显着增加的范围相比；以及对当地经济的外部影响，包括集中就业，购物和服务的趋势。
mahi aroha：更正的志愿者策略
·将在OE＆R团队中建立“主要顾问志愿者”角色，以提供国家级领导。角色将在此策略中采取行动，推动持续改进，并管理现有的与志愿者相关的合同和赠款。他们还将与更正的毛利人顾问和外部IWI小组合作，以在政策和实践中应用Mahi Aroha概念。
微波快速合成芳香族聚酰胺...
微波最近已被用于聚合物的加工以加速固化或反应，高加热效率导致反应速率显著提高和反应时间急剧缩短。1最近的研究包括丙烯酸单体的聚合，2•3各种聚合物（如环氧树脂、4-8聚氨酯、9•10和功能化芳香族聚醚酮）的交联，11以及聚酰胺酸的酰亚胺化。12使用商用家用微波炉进行微波辐射也因比传统反应有显著效果而在有机合成中引起越来越多的关注。13-19然而，目前还没有任何关于这些微波辅助有机反应在缩合聚合物合成中的利用的报道。在本文中，我们报道了首次成功利用微波辐射快速合成芳香族聚酰胺的例子，该合成是在家用微波炉中，以亚磷酸三苯酯和吡啶的组合作为缩合剂，通过芳香族二胺与芳香族二羧酸在 N-甲基-2-吡咯烷酮 (NMP) 中直接缩聚而成的。20
驾驶模拟器中的深度生理唤醒检测...
摘要 —驾驶是一项需要高度警觉的活动。注意力不足、感知不完善、信息处理不充分和唤醒程度不佳都是导致人类表现不佳的可能原因。了解这些原因并实施有效的补救措施对于提高交通安全和改善驾驶员健康至关重要。为此，我们使用深度学习算法在模拟环境中检测专业卡车司机的唤醒水平，即唤醒不足、正常和过度唤醒。通过腕戴设备收集 11 名参与者的生理信号。我们根据主观的嗜睡测量和压力刺激分数，提出了一种经济有效的唤醒真实值生成方案。在这个数据集上，我们评估了一系列深度神经网络模型，用于表示学习作为手工特征提取的替代方案。我们的结果表明，在原始生理信号（如心率、皮肤电导率和皮肤温度）上训练的 7 层卷积神经网络优于基线神经网络和去噪自动编码器模型，加权 F 值分别为 0.82 vs. 0.75，Kappa 分别为 0.64 vs. 0.53。提出的卷积模型不仅改善了整体结果，而且还提高了数据集中每个驾驶员的检测率，这是通过留一交叉验证确定的。索引术语 — 唤醒检测、深度学习