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2024 年 11 月 18 日星期一下午 3:00 的热门话题在此...... - IMD
太空部门在支持印度气象局 (IMD) 方面发挥着至关重要的作用，它为天气预报、飓风跟踪和环境监测提供实时卫星数据。INSAT 和 GSAT 等卫星使 IMD 能够监测云量、海面温度和大气条件，从而提高预报准确性。太空遥感有助于灾害管理、农业规划和气候研究。此外，太空技术有助于跟踪飓风、发出预警和监测空气质量，有助于公共安全和灾害防备。IMD 和 ISRO 之间的合作增强了预报能力，有利于短期天气预报和长期气候研究。
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自1994年成立以来，Zymo Research一直以可承受的价格提供创新，可靠和高质量的研究工具来自豪地为科学界服务。我们的愿景“科学的美是使事情变得简单，”现在比以往任何时候都更真实。是表观遗传学，微生物学，DNA，RNA，大肠杆菌还是基于酵母的研究，我们的理念仍然相同：在行业中提供最高质量的产品，同时确保它们既易于使用又可靠。
创意人工智能：探索热门 AI 艺术工具的品质以确定有效性
对 AI 艺术工具有效性的研究表明，生成的图像与人造艺术品越来越难以区分，但感知价值却产生了不确定的结果。本研究实施了一种相关方法，通过将不同 AI 工具生成的图像与具有相似艺术风格的人造艺术品进行比较，探索它们与其感知价值和可区分性之间的关系。在给定的上下文中，价值被定义为审美欣赏、货币价值和感知意义。结果表明，昂贵的工具提供了最像人类的图像，但不是最有价值的图像，因为它们生成的作品最常被误认为是人类艺术品。不同 AI 工具之间的感知价值相似，并且在每个工具的评级之间产生了相当大的重叠。对于所有测量变量，人类艺术品的平均感知价值高于生成作品，但没有发现显着差异。提供的结果激发了对 AI 工具有效性的进一步研究。随着人工智能艺术工具不断发展，创造出更具感知价值的更像人类的图像，传统艺术的现状受到威胁，因为有些人认为人工智能艺术可能会贬低人类艺术。无论如何，通过技术实现的艺术发展可以打破传统艺术的现有障碍，为数字艺术家提供新的自由度。
基于机器学习的蒸汽平台游戏的普及分析
摘要：本研究深入研究了机器学习技术以分析蒸汽平台上的游戏受欢迎程度。Utilizing a diverse array of algorithms such as logistic regression, Support Vector Machine (SVM) ， decision tree, Gradient Boosting (XGBoost) ， Light Gradient Boosting Machine (LightGBM or LGBM), Deep Neural Networks (DNNs), and Convolutional Neural Networks (CNN), the research focuses on predicting game popularity through a thorough analysis of the Steam game dataset.该报告精心概述了数据准备的阶段，包括数据清洁和功能工程，然后构建各种预测模型及其后续的性能评估。值得注意的是，LGBM具有明显的优势，其精度为88.17％，AUC为80.36％。对Steam游戏的调查不仅在战略规划和减轻风险中艾滋病游戏开发人员和公司，而且还为玩家社区管理员增强社区管理提供了宝贵的见解。全面的方法强调了机器学习在解释游戏行业内的市场趋势和玩家偏好方面的重要潜力。
战略计划2023-2027流行版本
在2023 - 2027年的战略计划期间，当局应启动创新的旗舰项目，以彻底改变该国的ICT格局。第一个项目应是建立非洲硅卓越研究所，这是一个旨在培养先进的ICT技能，培养创新和孵化新兴技术的开创性机构，在塑造下一代技术领导者方面发挥着重要作用。此外，CA应建立国际会议中心/枢纽，体现该国对全球合作，知识共享和战略伙伴关系的承诺，并将肯尼亚定位为非洲地区技术进步的中心。
veritas ai融入趋势：Spotify上的歌曲受欢迎程度预测的机器学习模型
音乐行业的快速发展和音乐消费的数字平台的普遍性强调了预测歌曲受欢迎的重要性。这项研究旨在通过探索多样化的机器学习模型和神经网络体系结构来构建歌曲受欢迎程度的高准确性预测模型。了解此类模型的好处很重要，因为它们为受众参与和趋势提供了重要的见解。通过提供与当前趋势一致的更精确和个性化的歌曲建议，将流行度模型纳入音乐推荐系统可以增强用户体验。动态播放列表策展确保了流行和流行歌曲的显着展示，从而使用户和流媒体平台受益。对于独立艺术家而言，该模型是最佳音乐调整的战略指南，并促进了他们类型中吸引观众的吸引元素的实验。同样，音乐标签也可以利用预测模型来评估潜在的签名，指导谈判并为有关协作的决定提供信息。我们的论文探讨了建模歌曲受欢迎程度的三项，并传达了我们为此应用程序找到的最佳性能模型体系结构。
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当代（流行）音乐流的类型，身份和差异的调解
抽象音乐流媒体服务Spotify最近宣布，流派在流行音乐文化中变得越来越重要，将这一想法与后身份主张联系起来。相比之下，本文的中心论点是流派在音乐流中继续重要，其中算法推荐系统可以补充流派及其与身份和差异的结构的关联。我们通过对网站上在网站上进行的多模式元素分析进行多模式的话语分析，一次每一次噪音，播放列表策划和媒体话语都进行了多模式论述分析。分析流派泡泡果和说唱Français（法国说唱），我们表明Spotify及其用户的算法和人类专业及其用户重新构成类型，构成推荐，策划和消费的模式。这些过程补充了较早的身份，时间和地位的构造。同时，它们加强了分化和个性化，并与掩盖力量失衡的新自由主义中多样性和多样性的假设联系在一起。