XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMACH
使用机器学习检测假新闻
假新闻的扩散已成为当今数字时代的重大挑战，影响了公众舆论，传播错误信息并影响社会和谐。本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于使用自然语言处理（NLP）技术和监督学习算法的组合来检测假新闻。一个全面的数据集，其中包括真实和虚假的新闻文章来培训和评估该模型。应用了各种预处理技术，包括令牌化，茎和矢量化，将文本数据转换为合适的格式进行分析。使用多个分类算法，例如逻辑回归，支持向量机（SVM）和随机森林，以确定检测假新闻的最有效模型。我们提出的模型具有很高的精度，展示了其在区分真实和捏造内容方面的潜力。这项研究强调了使用基于AI的系统来对抗错误信息的重要性，提供了可靠的解决方案，可以将其集成到社交媒体平台和新闻网站中。这些发现表明，自动化的虚假新闻检测可以大大帮助早期识别和减少错误信息传播，从而有助于更加知名的社会。
1个课程vite Dr。 Badekai Ramachandra Bhat ...
Badekai Ramachandra Bhat博士（HAG）教授（HAG），第315号室，科学街区，化学系国家理工学院Karnataka，Surathkal Srinivasnagar-575025，Mangaluru，DK，DK，DK，印度卡纳塔克邦。电子邮件：ram@nitk.edu.in，brchandra@gmail.com移动：9449553759住所：“ poornachandra” 15-22-1169/3，3 rd Cross，下Bendoor，Kankanady，Kankanady，Kankanady，Mangaluru-575002，DK，Karnataka，Karnataka，India Chardition Perchection ph.2012：ph. 2012年：化学（1994-1998）芒格洛尔大学化学（1990-1992）Mangalore University B.Sc in PCM（1987-1990）Mangalore University Ph.D.论文：关于氧，氮和硫供体配体的研究，作为络合剂，掩盖和重量试剂。 主管：B。Narayana教授。 Nitk Surathkal教授（2012年11月至2012年11月21日至21.2024-到期）化学系（2012年11月至20.11.2024）化学系，Nitk Surathkal副教授（2008年11月至2012年11月），Nitk Surathkal Surathkal Surathkal Surathkal Surathkal助理教授（2005年11月）。 NITK Surathkal讲师（1998-2002-2002）化学系化学系化学系（1998年至2002年）化学系化学系化学系，NITK Surathkal助理讲师（1998年9月29日至1998年9月29日至1998年）KREC SURATHKAL访客讲师（1998年9月29日），1998年1992年，1992年2月292日， Vivekananda学院，Puttur。 研究指南化学（1990-1992）Mangalore University B.Sc in PCM（1987-1990）Mangalore University Ph.D.论文：关于氧，氮和硫供体配体的研究，作为络合剂，掩盖和重量试剂。主管：B。Narayana教授。Nitk Surathkal教授（2012年11月至2012年11月21日至21.2024-到期）化学系（2012年11月至20.11.2024）化学系，Nitk Surathkal副教授（2008年11月至2012年11月），Nitk Surathkal Surathkal Surathkal Surathkal Surathkal助理教授（2005年11月）。Vivekananda学院，Puttur。研究指南
在喜马偕尔邦通电之前......
“2. 2002 年 11 月 18 日，请愿人与喜马偕尔邦政府（答辩人 1）签署了《实施协议》（IA），以建立、运营和维护该项目，同时还与喜马偕尔邦国家电力局（喜马偕尔邦国家电力局有限公司的前身）（答辩人 2）联合提起请愿，即请愿书编号 199/2004，请求批准《电力购买协议》（简称“PPA”）。委员会于 2005 年 3 月 28 日批准了该 PPA，但有以下意见：（i）委员会根据 2003 年 3 月 24 日的命令批准的示范 PPA 规定了政府担保，只有经委员会批准后才能从 PPA 中删除该担保，为此，双方需要提交联合申请。 (ii) 喜马偕尔邦政府与公司签署的实施协议附录“B”中的施工进度表应成为 PPA 的一部分。 (iii) PPA 第 2.2.46 条中的互连点已指定为 Jarangla 的 33 kV 变电站，而不是实施协议第 2.1(p) 条中提到的 Ghorla 的 33 kV 变电站。在实施此更改之前，需要先获得 IA 的修订。” 3. PPA 最终于 2007 年 1 月 11 日执行。存在
![机器学习的数字笔记 [R22A6602]](/simg/4/4ac19c3a1bf04ba74a44507dd8c7709cf5f8c9a0.webp)
机器学习的数字笔记 [R22A6602]
索引 序号 标题 页码 UNIT-I 1 机器学习简介 1 2 特征选择 7 3 特征规范化 13 4 降维 15 5 UNIT-II 6 回归模型 21 7 梯度下降 23 8 性能指标 25 9 决策树 26
推荐引用 推荐引用 Kelley, Jasmine N.，“人工智能、机器学习和自动化对运营管理的影响：对医疗保健、制造和零售行业的分析”（2020 年）。荣誉论文。730。https://aquila.usm.edu/honors_theses/730
这篇荣誉学院论文由 Aquila Digital Community 的荣誉学院免费提供给您，供您开放访问。它已被 Aquila Digital Community 的授权管理员接受并纳入荣誉论文。如需更多信息，请联系 Joshua.Cromwell@usm.edu、Jennie.Vance@usm.edu。
1（3）：14-27人工智能和机器...
本研究研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）在增强机器人决策，适应性和学习能力方面的变革作用。通过集成AI和ML算法，机器人正在从预编程的工具中演变为能够在复杂而动态的环境中有效运行的智能合作者。本文提供了关于机器人技术的AI和ML的全面概述，探索了其基本原则，各个行业的不同应用以及相关的挑战。通过基于案例研究的方法，该研究分析了AI驱动机器人在制造，医疗保健，物流和工业检查中的现实实施，这表明了它们对效率，生产力和安全性的重大影响。这些发现突出了AI和ML对各个部门彻底改变的潜力，同时强调需要进行持续的研究和负责任的发展来解决道德考虑，并确保智能机器人安全地融入社会。
1个学期 - i高级机器学习和...
模块-5应用程序：大规模深度学习，计算机视觉，语音识别，自然语言处理，其他应用程序。RBT级别：L3，L4评估细节（CIE和SEE）连续内部评估（CIE）的权重为50％，对于学期结束考试（请参阅）为50％。CIE的最小传递标记是最大标记的50％。SEE中的最小传递标记是SEE的最大值的40％。如果学生在CIE的总和（持续的内部评估）中获得不少于50％（100分中的50分），则认为学生满足了学术要求，并获得了分配给每个学科/课程的学分，并参见（学期结束考试）。连续内部评估：1。两个单位测试25分2。25分的两个分配或一个50分的技能开发活动中的两个分配，以达到两个测试的总和，两项分配 /技能开发活动的总和将缩减为50分，CIE方法 /问题文件旨在根据定义的结果来达到不同级别的BLOOM分类法的水平。学期考试：1。请参阅试卷将设置为100分，而评分的分数将比例减少到50。2。试卷将有十个完整的问题，上面有相等的分数。3。每个完整的问题都是20分。每个模块将有两个完整的问题（最多有四个子问题）。
农业干旱和机器学习
摘要：农业干旱是影响人们，食物和牲畜的反复发生的灾难。因此，进行精确和最新的干旱监测至关重要，因为这有助于决策者对与干旱相关的损失有效反应。本综述系统地强调了农业干旱评估和预测中机器学习的进步。此外，通过确定最引用的文章，期刊和领先的国家，进行了文献计量分析，以协助该领域的后续研究和协作。利用BiblioMetrix R-Package和Vosviewer，在Prisma指导线之后，对WOS和Scopus进行了系统搜索。检索了一个出版物数据集，并应用了包含和排除标准，其中包括43篇文章进行最终分析。分析结果显示出出版物的年度显着增加，为34.59％。这表明机器学习最近在农业干旱评估中发挥了至关重要的作用。随机森林是研究人员最广泛使用的算法，因为它在处理非线性遥感数据方面的优势及其在选择最具影响力的变量方面的性能。但是，考虑到该模型在不同地理区域的性能有所不同的事实，需要在不同领域进行更多的研究以构建适当的评估模型。