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社交媒体算法在塑造中的作用...
摘要本研究探讨了社交媒体算法在冲突形成和解决方案中的双重作用。使用系统的文献综述方法，这项研究分析了算法如何扩大两极分化和传播错误信息及其在缓解冲突和促进建设性对话中利用的潜力。结果表明，旨在最大化用户参与度的算法通常通过形成“过滤器气泡”并传播错误信息来导致冲突升级。然而，最近的研究还揭示了算法的潜力，如果考虑到道德和社会原则，则可以在早期的冲突检测中发挥作用，并促进跨群体的对话。这项研究强调了这些发现对技术公司，决策者和民间社会的影响，并强调了对解决算法挑战的跨学科方法，积极的监管以及增加数字素养的需求。总而言之，社交媒体算法是灵活的工具，其影响取决于其设计中嵌入的价值，原理和目标。需要一种整体和协作的方法来利用算法在减轻冲突中的潜力，同时最大程度地减少其在加深社会分裂中的作用。关键字：社交媒体；算法；成型;解决冲突。
人工智能如何帮助重塑法律职业
简介 人工智能 (AI) 是指在经过编程以像人类一样思考和学习的机器中模拟人类智能。它涉及开发可以执行通常需要人类智能的任务的计算机系统，例如视觉感知、语音识别、解决问题和决策。人工智能旨在创造能够推理、理解和适应不同情况的机器，最终提高效率并在各个领域实现新功能。 人工智能 (AI) 是一个快速发展的领域，专注于创造能够模仿人类认知能力的智能机器。它涉及开发可以执行语音识别、图像分类、自然语言处理和决策等任务的算法和系统。人工智能可应用于医疗保健、金融、交通和娱乐等各个行业。人工智能的最新进展包括深度学习，它涉及使用大量数据训练人工神经网络以提高性能。人工智能还被用于自动驾驶汽车、个性化医疗和智能家居设备等领域。随着不断的研究和开发，人工智能预计将继续彻底改变行业并改善我们的日常生活。
具有可解释的基于ML的糖尿病预测的石灰和外形解释者的比较分析
抽象可解释的人工智能有益于将不透明的机器学习模型转换为透明的模型，并概述了每个人如何在医疗保健行业做出决策。理解影响糖尿病预测的决策的变量，这些变量可以由模型不可知的技术解释。在这个项目中，我们研究了如何为基于逻辑回归体系结构建立的机器学习模型生成本地和全局解释。我们使用可解释的AI技术石灰和摇动对糖尿病患者的253,680次调查反应进行了培训。石灰和外形来解释有关验证和测试集的逻辑回归和基于森林的随机模型产生的预测。通过讨论未来的工作，提供了对石灰和摇动之间各种实验发现的比较分析和讨论，以及它们在解释方面的优势和劣势。在测试集中，我们使用具有空间注意机制的LR体系结构的高精度为86％，证明了合并机器学习和可解释AI的可能性，以改善糖尿病的预测，诊断和治疗。我们还专注于石灰和塑造口译员的机器学习模型的各种应用，困难和可能的未来方向。
通过Shap和贝叶斯机器学习的聚合物设计优化PDNA和CRISPR核糖核蛋白递送
核酸是重要的治疗方法，但是递送效率的问题继续阻碍诊所的广泛进步。输送系统对于封装和保护这些大型且高度敏感的有效载荷并改善组织内在化至关重要。1,2当前的病毒输送方法一直在努力克服障碍，包括有限的货物容量，3个制造成本，4和免疫。5,6个非病毒输送方法已在商业配方中得到证明，可用于外源性核酸药物的功能，可调节和不兼容的车辆。聚生物是建立的药物制剂，但由于性能较低而导致在体内携带核酸的利用不足。7然而，由于化学和物理调制的易于性以及可及时的制造，因此存在无限的聚合物输送车辆的潜力。7,8
绿色技术：塑造可持续的未来
“绿色技术描绘了绿色技术如何成为全球反对环境退化和气候变化的灯塔的灯塔。一章倡导在研究，开发和广泛采用绿色技术的持续投资，以引入一个世界，在这个世界上，经济繁荣与环境管理无缝吻合。挑战被承认，但是潜在的奖励为重新定义我们与地球的关系并为后代创造了可持续的未来提供了一个变革性的机会。关键词：绿色技术，可再生能源，节水。
形状记忆聚合物及其生物医学应用
在本章中探讨了形状记忆聚合物（SMP）及其潜在应用的多功能性，特别着眼于它们在生物医学领域中的有前途的作用。SMP以其在特定刺激下经历形状变化的能力而闻名，由于它们在创建高级软机器人，促进可重复的驱动并启用多功能医疗设备方面的潜力而受到了吸引力。在生物医学领域中，SMP引起了重大兴趣，在不同地区找到了应用，例如可自使部支架，药物输送系统，自晶缝线，组织工程脚手架等。这些材料提供了微创使用，生物降解性，结构支持和受控治疗剂释放的优点。尽管这些发展有很大的希望，但本章强调了评估生物相容性，降解率和功能持续时间以进行安全实施的重要性。在一个前瞻性笔记上，本章强调了SMP在最小的侵入性程序中所扮演的重要作用及其在塑造生物医学应用未来的持续发展。
使用Mobilenet转移学习模型和Shap XAI技术改善交通事故严重性预测
交通事故仍然是死亡，伤害和高速公路严重中断的主要原因。理解这些事件的促成因素对于提高道路网络安全性至关重要。最近的研究表明，预性建模在洞悉导致事故的因素方面具有效用。但是，缺乏重点放在解释复杂的机器学习和深度学习模型的内部工作以及各种特征影响事故词典模型的方式。因此，这些模型可能被视为黑匣子，而利益相关者可能不会完全信任他们的发现。这项研究的主要目的是使用各种转移学习技术创建预测模型，并使用Shapley值对最有影响力的因素提供见解。预测合格中伤害的严重程度，多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM），残留网络（RESNET），EfficityNetB4，InceptionV3，InceptionV3，极端的Incep-Tion（Xpection）（Xpection）（Xpection）和Mobilenet和Mobilenet。在模型中，MobileNet显示出最高的结果，精度为98.17％。此外，通过了解不同的特征如何影响事故预测模型，研究人员可以更深入地了解导致事故的造成的范围，并制定更有效的干预措施以防止发生事故。