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使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。
具有多路复用控制的微型软气动执行器矩阵
摘要 软机器人因其固有的柔软性和柔顺性而受到越来越多的关注。然而，要充分发挥其潜力，通常需要许多软部件和执行器。大型系统面临的一个主要挑战是集成和小型化。此外，对于气动控制的执行器，多路复用对于减少控制阀的管道至关重要。通过在软材料 (PDMS) 中嵌入两层交互式通道 (2 n ) 来形成执行器 (n 2 )，通过在通道交叉点处累积行程和力，实现了仅通过 2 n 个控制信号对 n 2 个交叉点进行多路复用控制的小型化软气动执行器矩阵 (SPAM)，这与产生恒定力的基于活塞的串联耦合气弹簧不同。研究了一种具有 2×4 个控制信号的 4×4 执行器的 SPAM 原型。在倾斜矩阵中演示了 SPAM，并在气动软传送带中使用两个耦合的 SPAM 进行平面操作。它的简单性和尺寸使其未来能够大规模集成到软机器人中。
双物种里德伯阵列
1. 实验平台 1 2. 中间电路读出 2 3. 里德堡激光器 3 4. 电场控制 6 5. 静电场的消除 6 6. 静电场对 F¨orster 相互作用的影响 7 7. C 6 和 C 3 系数的提取 8 8. F¨orster 物理的里德堡态选择 8 8.1. 里德堡相互作用景观 8 8.2. 数值研究 9 9. SPAM 校正 10 9.1. 将状态准备误差转化为原子损失 10 9.2. 将测量基映射到“亮，亮” 11 9.3. 读出缺陷 11 9.4. 减轻阻塞测量的 SP 误差 12 9.5. 眼图的 SPAM 校正 12 9.6. QND 测量的 SPAM 校正 12 10. 辅助测量的 QND 性 13 11. 主方程模拟 13 误差源 14 11.1. 阻塞强度 14 11.2. 原子态寿命 14 11.3. 原子损失 14 11.4. 里德堡检测 14 11.5. 失相机制 15 11.6. 双量子比特门的误差预算 15 11.7. 地面-里德堡模拟 16 12. 物种内对的集体驱动 17 13. 具有独立 Rabi 频率的同时驱动 17 14. 量子态转移 17
澳门日报：博彩业大佬被判处 14 年有期徒刑
约翰·利卡托 南佛罗里达大学 每天，来自尼日利亚王子、神奇药物贩子和不容错过的投资推广者的信息都会堵塞收件箱。垃圾邮件过滤器的改进似乎只会激发新技术来突破保护。现在，随着一种新武器的出现，垃圾邮件拦截器和垃圾邮件发送者之间的军备竞赛即将升级：生成人工智能。随着人工智能的最新进展（以 ChatGPT 而闻名），垃圾邮件发送者可以拥有新的工具来逃避过滤器，吸引人们的注意力并说服他们点击、购买或放弃个人信息。作为南佛罗里达大学先进人类与机器推理实验室主任，我研究人工智能、自然语言处理和人类推理的交叉点。我研究过人工智能如何学习人们的个人偏好、信仰和性格怪癖。这可以用来更好地了解如何与人互动，帮助他们学习或为他们提供有用的建议。但这也意味着你应该做好准备，因为更聪明的垃圾邮件知道你的弱点——并可以利用它们来对付你。垃圾邮件，垃圾邮件，垃圾邮件
超导量子比特读出
为了使超导量子比特成为大规模量子信息处理的可行平台，需要高保真度的读出。本论文研究了描述初始化和读出序列中的系统和时间演化的底层物理，以研究不同的物理参数如何影响状态准备和测量 (SPAM) 误差。通过校准单个超导量子比特，使用随机主方程建立了一个模拟模型来模拟量子比特谐振器系统的色散近似。该模型能够生成具有与实验室测量相似的分布和 SPAM 保真度的 IQ 测量的真实图。该模型用于估计三个因素对不保真度的贡献：非零温度、测量过程中的能量衰减和低效测量。我们得出结论，非零温度是所分析系统的最大贡献者。该模型进一步用于模拟具有边际改进的系统。这为讨论如何改进超导量子比特读出提供了基础。
Kendriya Vidyalaya Sangathan，班加罗尔分部
vi以下哪种情况将导致高误报成本？a）在垃圾邮件过滤非常准确的情况下，在实际垃圾邮件中正确识别电子邮件为垃圾邮件时的模型。b）在经常购买产品的情况下，可以正确识别客户购买产品的可能性。c）在疾病罕见的情况下，在没有疾病的情况下错误地识别出患者患有疾病的模型，但治疗很昂贵，d）模型未能检测到欺诈性交易但正确地识别合法交易，但在许多欺诈案例中，但很少有欺诈案例。
人工智能与神经网络简介
数据集不具代表性会导致模型在训练数据集上表现良好，但在实际使用中，当输入新数据或独特数据时，模型无法泛化。然而，原因却不同。如果模型训练时间过长或具有过多容量，用于记忆训练数据（而不是识别其中的潜在模式）或学习其中不相关的模式，则会发生过度拟合。例如，电子邮件垃圾邮件检测模型可能会在训练期间记住标记为垃圾邮件的电子邮件中的特定单词或短语。当这些确切的单词没有出现在现实世界的垃圾邮件中时，它就无法将其检测为垃圾邮件。
