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在教育中使用人工智能 - LUMEN 出版
Vasyl SHULIAR 1 Valentyna SHKURKO 2 ，Tetiana POLUKHTOVYCH 3 ，Yuliia SEMENIAKO 4 Liudmyla SHANAIEVA-TSYMBAL 5 Lesia KOLTOK 6 1 教育学博士，尼古拉耶夫在职教师培训学院院长，尼古拉耶夫在职教师培训学院语言、文学、艺术和审美教育理论与方法系副教授，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-8643-0105，vasyl.shuliar@moippo.mk.ua 2 艺术史候选人，设计系高级教师，扎波罗热州议会市立高等教育机构“霍尔蒂恰国立教育与康复学院”，ORCID ID： https://orcid.org/0000-0002-9671-6796 ， valunichka@ukr.net 3 教育学理学候选人，卢茨克国立技术大学社会人文技术系讲师，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0002-0558-2981 ，Polukhtovych@ukr.net 4 教育学理学候选人，副教授，别尔江斯克国立师范大学学前教育系副教授，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0002-4925-7662 ，Yulia.nazaruk@ukr.net 5 公共管理理学候选人，副教授，英语语言文学系副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学，ORCID ID： https://orcid.org/0000-0002-4571-3827 ， almi2004@ukr.net 6 教育科学候选人，小学教育教育学和方法系副教授，德罗霍比奇伊万弗兰科国立师范大学，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-7560-4296 ， lesia_koltok@ukr.net
Luna L22 -Lumen
有可能使良好和证明更好吗？在流明的情况下，答案是：是的！我们已经为未来优化了柔软的冰淇淋机。Our advantages of the new L22 generation at a glance: + modern design + modular construction + larger, coloured display + dispensing instruction in the display + dispensing button integrated in touchscreen + gentle pasteurisation + lower noise level + interface for remote control technology (online diagnostic system for machine messages and aggregate status) + customer self-service module + web-based app connectivity In addition there are the equip- ment features that have been tried and tested for几十年：水果调味料设备，硬币设备，锥形 /浴缸拆除器以及用于不再现金支付系统的设备。问我们 - 挑战我们。在Lumen，您不仅可以买到一台票面机器。 在Lumen，您会得到一台满足您需求并完全适合您目标的冰淇淋机！ 与您一起，我们的技术人员将开发一台冰淇淋机，该冰淇淋机非常适合您的商店概念，并且完全适合您的意愿 - 个人，理想，合适。在Lumen，您不仅可以买到一台票面机器。在Lumen，您会得到一台满足您需求并完全适合您目标的冰淇淋机！与您一起，我们的技术人员将开发一台冰淇淋机，该冰淇淋机非常适合您的商店概念，并且完全适合您的意愿 - 个人，理想，合适。
管腔演示器 - 项目概述
dlrs太空推进研究所拥有与火箭发动机推室设计方面相关的实验研究的长期遗产。由于欧洲的传统关注欧洲的LOX/氢气推进系统，例如沟渠，HM-7B或Vinci，因此科学焦点被放在LOX和氢气的高压燃烧现象上。感兴趣的科学领域包括点火和瞬态，燃烧效率和动力学以及喷油器设计，燃烧室冷却，喷嘴流以及推力室结构和疲劳寿命。在欧洲研发测试台P8上使用各种测试标本进行了与高压燃烧相关的实验，该试验具有在代表典型火箭发动机的条件下进行测试的可能性[3]。自2014年以来，DLR也在涡轮机械领域建立能力。基于这些现有能力和测试功能，DLR于2017年启动了Lumen Bread Engine项目，其主要目标是：促进对发动机流程的理解，以系统级别展示能够预测
医学计算方法 - LUMEN 出版
摘要：如今，由于每年损失的金额巨大，各种类型的欺诈交易都成为金融业关注的焦点。考虑到数字化时代的海量数据和银行欺诈的复杂性，手动分析欺诈交易是不可行的。在这种情况下，检测欺诈的问题可以通过机器学习算法来实现，因为它们能够在非常大的数据集中检测出微小的异常。这里出现的问题是数据集高度不平衡，这意味着非欺诈案例严重主导了欺诈案例。在本文中，我们将介绍三种处理不平衡数据集的方法：重采样方法（欠采样和过采样）、成本敏感训练和树算法（决策树、随机森林和朴素贝叶斯），强调了为什么在测量算法性能时不应在这种类型的数据集上使用接收者操作特性曲线 (ROC) 的想法。实验测试应用于 890,977 笔银行交易，以观察上述三种方法的性能指标。关键词：银行欺诈；机器学习算法；重采样；成本敏感训练；不平衡数据集。引用方式：Mînăstireanu, E.-A.，& Meşniţă, G. (2020)。信用卡欺诈检测中处理不平衡数据集的方法。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，11 (1)，131-143。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/19