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使用先进的机器学习和合奏方法
摘要 - 这项研究采用一系列机器学习模型来预测摩洛哥的原油价格，包括线性回归，随机森林，支持向量回归（SVR），XGBoost，Arima，先知，先知和梯度提升。在其中，SVR以1.414的RMSE证明了最高精度。此外，评估了Arima和先知模型，分别产生2.46和1.41的RMS。合并模型结合了所有单个模型的预测，其RMSE为2.144，表明性能稳健。2024-2027的预测显示，原油价格的趋势上涨，SVR模型预测2027年的MAD 21.91，而整体模型预测14.47 MAD。这些发现强调了集合学习和先进的机器学习技术在产生可靠的经济预测中的有效性，为能源领域的利益相关者提供了宝贵的见解。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发布日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章具有重要意义，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。这项研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。为了实现研究目标，我们采用了混合方法，同时采用了定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些发现为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了一些建议，让他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 7 月 18 日 发表日期：2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要，这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此，这篇文章意义重大，因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具，并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标，同时采用定量和定性方法。因此，研究结果表明，学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务，这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议，要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词：学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为：Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
引用这项研究：Al-Posali，A.，Amyay，M。和El Ouazani Ech-Chahdi，K。（2024）。中部图集 - 摩洛哥湖水表面积的变化 3d超现实sm和Visual ... 中的示例 精神分裂症配偶诊断的酒精使用障碍 通过途径分析和... 揭示治疗目标 气候变化对农业生产和粮食安全的影响 对人类机器人在教育中使用的优势和缺点 兽医药理学和毒理学协会公告 在沥青的修饰中使用石墨烯： 情绪调节的荷尔蒙基础 对双重疼痛的调查 考试的表现深度学习 时间感知和精神疾病的时间感知和精神疾病 科学教科书中的可再生能源 分析石棺扩展区域的地热胎盘设计 Osmaniye Korkut ATA科学技术学院... 使用机器学习检测和预防医疗欺诈
湖泊代表着至关重要的地表水资源和湿地的组成部分。这些区域降解的最令人关注的方面是湖泊的完全干燥。在地中海地区，在气候变化的背景下，土地使用实践的连续变化对湿地地区的影响很大。 在这项研究中，我们使用了Landsat TM，Oli和Oli-2卫星图像来监测表格中间图集的两个代表性湖泊（AOUA和IFRAH）的水表面积，并在整个研究区域绘制土地利用。 为了提取与湖泊和土地使用有关的信息，我们采用了支持向量机器机器学习算法，该算法广泛用于遥感研究中。 但是，我们使用世界气象组织（WMO）推荐的标准降水指数（SPI）从降水数据中确定了干旱期。 从Landsat卫星图像的加工中获得的结果表明，湖泊表面积有显着降低，而AOUA湖的干燥期则危害了其脆弱的生态系统和生物多样性。 两个湖泊的临界情况归因于自然和人为因素的结合。 对气候数据的分析表明，与1980年代的气候变化发生了重大变化，干旱长期。 同时，研究区域对土地利用方式进行了显着修改，主要以灌溉农业表面的显着延伸至损害放牧和雨养土地的损害。在地中海地区，在气候变化的背景下，土地使用实践的连续变化对湿地地区的影响很大。在这项研究中，我们使用了Landsat TM，Oli和Oli-2卫星图像来监测表格中间图集的两个代表性湖泊（AOUA和IFRAH）的水表面积，并在整个研究区域绘制土地利用。为了提取与湖泊和土地使用有关的信息，我们采用了支持向量机器机器学习算法，该算法广泛用于遥感研究中。但是，我们使用世界气象组织（WMO）推荐的标准降水指数（SPI）从降水数据中确定了干旱期。从Landsat卫星图像的加工中获得的结果表明，湖泊表面积有显着降低，而AOUA湖的干燥期则危害了其脆弱的生态系统和生物多样性。两个湖泊的临界情况归因于自然和人为因素的结合。对气候数据的分析表明，与1980年代的气候变化发生了重大变化，干旱长期。同时，研究区域对土地利用方式进行了显着修改，主要以灌溉农业表面的显着延伸至损害放牧和雨养土地的损害。在三十年中，灌溉农作物的面积从1985年的大约1300公顷增加到2022年的7070公顷，增加了542％。这项研究中提出的发现揭示了TMA中湖泊降解的程度，并反映了地下水水平令人震惊的下降。这种情况表明有必要制定保护中地图集的水资源和湿地的策略。
摩洛哥在全球电动运动革命中的作用
在迅速发展的全球行业格局中引入，转向电动机的转变以及运输，能源和数字部门的整合，“三重过渡”是一种重要的转型，它显着重塑了经济和行业的政策动态。这一变化是由于技术创新和可持续性的推动力所推动的。在整个大西洋地区，特斯拉（Tesla）通过其最先进的技术和简化的生产过程推动了电动汽车的采用。与此同时，在欧盟（EU）中，大众汽车和宝马等建立的品牌正在努力与中国竞争对手缩小差距，旨在确保中国和本国草皮的市场份额。
在Ouergha集水区（摩洛哥北部）的气候变化下生物气候阶段的演变
摘要。气候变化是21世纪人类面临的最大环境挑战之一。这种变化对世界，尤其是对地中海南部的负面影响。气候预测预测降水量减少，山区地区受到最严重的打击。气候变异性影响的强度将特别影响潮湿和亚湿润地区，例如摩洛哥北部的Ouergha流域。这项研究的目的是分析1960年至2020年之间年度降水的演变，并评估其对生物气候阶段时空演化的影响，并根据两个方案（RCP4.5和RCP8.5）进行生物气候阶段的未来预测。该研究的结果表明供水大幅下降，估计在研究期间约为30％。降水量急剧下降标志着潮湿季节的几个月。这种下降对当地生态系统的影响是多种多样的。半干旱和亚湿生物气候的阶段取代了潮湿和超人的阶段，而RCP场景表明，变化率达到34.4％。这导致了干旱季节水危机的扩增。关键字：气候变异性，生物气候阶段，降水，进化，Ouergha流域，摩洛哥。
环境对Euglena物种多样性的影响及其在Nador-Morocco泻湖中的丰富性
摘要。这项工作的主要目的是研究Nador泻湖中Euglena物种的空间和时间进化和分布。该研究基于四个采样站，涵盖了两个特定的季节，即2018年春季和夏季。euglenes属于Euglena属，在研究领域特别有趣且众所周知，因为它们在色素沉着，大小和形态学特征方面的多样性。使用倒光显微镜在形态上仔细地识别了四个采样站中每个采样的样品。总共确定了属于Euglena属的五个物种，即：Euglena ViridisO.F.Müller1786，EuglenacaudataHübner1886，Euglena Proxima P.A.Dangagima P.A.Dangangeard 1902，1902年，Euglena tuberculata tuberculata svirenko 1915对收集物种的定量分析揭示了一些有趣的结果。 最大细胞密度记录在位于废水处理厂附近的第4个站，2019年夏季的值为每升55个细胞。 相反，在同一站4中记录了最小细胞密度，与Kariat Arekmen相对应，在2019年春季，每升5个细胞值。。对收集物种的定量分析揭示了一些有趣的结果。最大细胞密度记录在位于废水处理厂附近的第4个站，2019年夏季的值为每升55个细胞。相反，在同一站4中记录了最小细胞密度，与Kariat Arekmen相对应，在2019年春季，每升5个细胞值。这些观察结果突出了Euglenes细胞密度的显着变化，具体取决于地理位置和季节。关键字：进化，分布，Euglena属，Euglenes，Nador的泻湖，摩洛哥。
摩洛哥-英国电力项目-社区声明-...
根据《2017 年基础设施规划（环境影响评估）条例》，拟议开发项目被视为环境影响评估开发项目，因此我们也将根据该条例开展环境影响评估。这涉及评估我们的提案可能产生的任何重大环境影响，并在适当情况下提出缓解措施。我们已经就如何评估拟议开发项目的潜在环境影响征求了 PINS 和利益相关者的建议。PINS 已在名为“范围界定意见”的文件中列出了此过程的结果。该文件可在网上获取：https://infrastructure.planninginspectorate.gov.uk/wp-content/ipc/uploads/projects/EN010164/EN010164-000008-EN010164-Scoping%20Opinion.pdf
使用机器学习对比我们和摩洛哥公司的汽车保险欺诈检测
保险欺诈，尤其是汽车保险欺诈，是一个常见的欺诈话题，对保险公司造成了重大财务损失。不诚实的索赔对影响整个行业的保险公司施加了巨大的财务压力。因此，保险公司一直在寻求更有效的检测系统，以超越传统技术的局限性；因此，建立可靠有效的欺诈检测模型对于维持保险提供商的财务稳定性和声誉至关重要。我们的研究论文主要目的是使用机器学习技术来开发可靠的系统来检测汽车保险欺诈。本研究打算使用分类方法检查多个监督的机器学习算法，并评估其功效，以最终以确定欺诈性保险索赔的高度准确选择最准确的模型。
Xlinks Morocco-UK Power Propend
表1.1：归一化的生命周期性温g排放估计....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 10表1.3：计算主要转换器工厂所需的信息。。。。。。。。。。 Fibre Optic Cables material quantities .............................................................. 16 Table 1.6: Construction phase embodied carbon emissions summary .............................. 17 Table 1.7: Operation and maintenance phase embodied carbon emissions summary ...... 18 Table 1.8: Decommissioning phase embodied carbon emissions summary ...................... 19 Table 1.9: Embodied carbon of the cumulative cables (between UK EEZ和
Gianluca Moroncini教授-Ancona
背景：纤维化是许多以免疫介导的炎症为特征的许多慢性罕见疾病的后期，例如全身性硬化症（SSC），特发性肺纤维化（IPF），慢性移植与宿主疾病（CGHVD）。预测纤维化的发作和进展是未满足的医学需求。不仅可以通过多种方法方法和人工智能（AI）算法来实现纤维化疾病的异质性，而且还可以通过患者分层来实现纤维化疾病的异质性。