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摘要。我们的生活现在围绕社会交流,并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言,因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器,包括决策树,支持向量机,随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集,以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果,使用更多运行可以增强机器学习模型的性能,尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行,决策树(DT)和随机森林(RF)分类器显示出更好的回忆和精度,但是DT分类器显示出更好的精度。
技术论文不是世界银行的正式出版物,分发的目的是鼓励讨论和评论,并迅速向发展界传达世界银行的工作成果;引用和使用这些论文时应考虑到它们的临时性。本文中表达的发现、解释和结论完全属于作者,不应以任何方式归因于世界银行、其附属组织、其执行董事会成员或他们所代表的国家。文本随附的任何地图仅为方便读者而制作;其中的名称和材料的呈现并不意味着世界银行、其附属机构、其董事会或成员国对任何国家、领土、城市或地区或其当局的法律地位或对其边界的划分或国家归属发表任何意见。由于非正式性,为了尽快呈现研究结果,打字稿未按照正式印刷文本的适当程序准备,世界银行对错误不承担任何责任。本出版物中的材料受版权保护。如需复制部分内容,请发送至出版部主任,地址如上版权声明所示。世界银行鼓励传播其工作,通常会及时给予许可,如果复制用于非商业目的,则不收取费用。无需许可即可复印部分内容用于课堂使用,但如能通知此类使用,我们将不胜感激。世界银行最新的出版物在《新出版物》目录中有介绍,该目录每年春季和秋季发行新版。出版物的完整旧目录列于年度出版物索引中,其中包含按字母顺序排列的标题列表以及主题、作者、国家和地区的索引;它主要对图书馆和机构购买者有价值。可以从世界银行 F 部出版物销售部免费获取这些出版物的最新版本,地址为美国华盛顿特区西北 H 街 1818 号,邮编 20433,或世界银行出版物部,地址为法国巴黎 75116, avenue d'1ena 66 号。
药物发现是寻找治疗新疾病的药物的过程。它涉及靶标识别、靶标验证、先导化合物识别和先导化合物优化。识别对疾病有特定功能的蛋白质称为靶标识别。根据发明人的思维过程验证靶标称为靶标验证。针对靶标蛋白识别最佳化合物的过程称为先导化合物识别。先导化合物优化是确保化合物具有与药物相关的特性的过程。发明人必须确保所识别化合物的生物利用度、特异性和毒性。用动物测试化合物以检查化合物反应的过程称为临床前测试。图 1 解释了药物发现和开发时间表。
在现代技术时代,聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体,可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近,聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话;可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信,涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用,例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
参数 尺寸 单位 质量 M 千克,kg 长度 L 米,m 时间 T 秒,s 温度 Ϫ 开尔文,K,摄氏度 速度 L/T 米/秒,m/s 密度 ML –3 千克/米 3 力 ML –1 T –2 牛顿,N = 1 千克·米/秒 2 压力 ML 2 T –2 N/米 2 ,帕斯卡,Pa 能量,功 ML 2 T –3 Nm,= 焦耳,J 功率 ML 2 T –3 J/s,瓦特,W 绝对粘度 ML –1 T –1 Ns/米 2 ,Pa-s 运动粘度 L 2 T –1 米 2 /s 热导率 MLT –3 Ϫ –1 W/mK,W/mo C
高级定量技术涉及多级分析。注意分析与社会学相关问题之间的联系。这些方法的统计数学方面及其在具体社会学问题中的使用构成了本课程的一部分。基本的随机截距多级模型经过深入研究,并扩展到完全随机的模型和(跨级)相互作用,以进行线性和逻辑回归分析。此外,我们进入了多级模型的更先进的变体(跨分类设计,荟萃分析,纵向分析,...)。在多级分析的一部分之前,将往年的定量分析课程内容进行了系统化并集成在实际研究中,并应用于真实的大规模数据集。
从患者的女儿获得的附带信息显示,在介绍前大约一年,患者退休,搬进了她的住所,并开始表现出减少的社交互动。在当前演讲前十个月,患者经历了他的第一个“情节”,其特征是持续一到两周的奇异行为和痴迷,自发解决。此后不久,他有第二个“情节”,其特征是退出,与家人的沟通减少以及一周后随后的自发解决方案。在此ED访问前两周,患者开始表现出自我抑制,奇异和偏执妄想的迹象,“僵尸”的视觉幻觉以及躁动。他的女儿形容他“不听,不吃东西,不睡觉,想整天离开房子留在他的车里。”此外,他表现出异常的行为,例如拒绝触摸任何不是蓝色的东西。
摘要 - 定量反转算法允许在场景中的每个点构建电性能(例如介电常数和电导率)。但是,由于需要了解场景中的事件波场,因此这些技术在测量的反向散射相历史信号和数据集上都具有挑战性。通常,由于天线特征,路径丢失,波形因子等因素,这是未知的。在本文中,我们引入了一个标量校准因子来解释这些因素。为了解决校准因子,我们通过包括正向问题来增强反转过程,我们通过训练简单的馈送正式完全连接的神经网络来解决这些问题,以学习基本介电常数分布与雷达散射场之间的映射。然后,我们最大程度地减少了测得的和模拟字段之间的不匹配,以优化每个发射器的标量校准因子。我们证明了数据驱动的校准方法在菲涅尔研究所数据集中的有效性,其中我们显示了估计的场景介绍的准确性。因此,我们的论文为在现实成像场景中应用定量反转算法的应用奠定了基础。