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后苏联空间非制度性警察互联网话语中军事隐喻的新颖性判定标准
军事政治冲突和抗议活动中，执法机构以隐喻军事化的方式进行描述。在这方面，作者考虑了新发现隐喻的新颖性的现有分类及其确定方法。出于新闻报道传输方便和速度快以及聊天讨论机会的原因，Telegram 信使特别令人感兴趣。通过连续抽样方法，作者选择了 349 条关于执法人员形象的用户评论，以便进一步考虑根据下面讨论的分类确定比喻词语用法新颖程度的选项。还确定了评论中遇到的表征执法机构或其行动的词语用法的许多词汇转换。根据所分析的材料，作者认为可以再选出两个标准，根据隐喻所使用的新虚拟媒体环境来确定隐喻的新颖性。因此，政治相关性标准由当前新闻议程和比喻词用法的情境对应性所介导。语言标准基于在词语层面上引入新的传达意象的方式。
基于EEG的大脑控制轮椅，并为身体挑战的人施加紧急援助
在发达的智能脑控制轮椅系统中，使用频率范围作为特征对获得的大脑信号进行了分类。出于分类目的，众所周知的）脑可视化器用于获得频率。这些信号分为四个特征：小于40 Hz，41-50 Hz，51 - 60 Hz，61 -70 Hz，71 - 80 Hz，大于81 Hz，分别表示停止，左，右，向前和反向。因此，以四个方向的形式的分类信号用于控制轮椅方向运动。轮椅还配备了两个超声波传感器（一个在轮椅的前面，一个在轮椅上，另一个在后面）。如果在30厘米的范围内检测到任何障碍物，轮椅停止。节点MCU用于在紧急情况下通过电报向看守发送消息。延迟几秒钟后，如果获得了信号，则该过程将继续。
公共外交与当今信息空间
如今的信息空间已经发生了巨大变化，甚至比五年前国务院上一次确认公共外交和公共事务副国务卿的时间还要早。国家和非国家行为者都在有效地散播恶意的虚假言论，他们发现比以往任何时候都更容易接触到其他国家的受众，而公众也比以往任何时候都更难发现。我们面临一个结构性问题，即媒体平台的商业模式激励利润，让恶意行为者得以融入其中，花钱购买影响力，甚至通过隐瞒身份或意图来获得真正的影响力。WhatsApp、Telegram 和 Signal 等封闭网络的流行，使我们很难监控、反击或提供事实信息。此外，人工智能引发了可信度和真实性问题，我们才刚刚开始通过白宫协调跨部门参与和科技公司自愿承诺来探索其政策影响。虚假信息将继续存在，人工智能和快速变化只会加剧我们未来任务的复杂性。虽然我们可以并将继续打击虚假信息，但也迫切需要培育健康的信息环境，提高媒体素养和受众的适应力。在这种情况下，我们的信誉是我们最大的资产。
专业人士制定春季活动计划
令人伤心但又不可思议的是，有几名大四学生在期末期末考试中不及格。也许情况并非如此。如果大四学生在六月份不及格，那么命运就会大不相同。星期三早上，Klce 的才华横溢的年轻历史学家 William Hrldgewater 在 Thresher 办公室讲述了一起此类引人注目的事件。似乎去年，或者可能是前年，一个叫 Jack Hendersen 的人以留校察看的态度来到了这个家。当他参加完六月份的最后一次期末考试后，他意识到自己将不会毕业了。他回到加尔维斯顿的家中，把这个坏消息告诉了家人，并试图尽力而为。第二天星期天早上，也就是授予学位的前一天，他收到一封电报，询问他为什么不出席。他凯旋而归，就像老家一样城镇的 hoy 做得很好，得到了他的 di- 1 plotnn。
西沃德的另一个愚蠢行为：美国第一条加密电缆
1866 年 11 月 26 日清晨，国务卿威廉·西沃德的一封秘密加密电报陆续抵达巴黎电报局。电报的最后一部分于次日下午 4:30 完成。美国驻法国大使约翰·毕格罗写道：“我立即意识到，这封电报更多的是为了教育国会，而不是为了我自己，因为西沃德先生在写这封电报时非常清楚，法国皇帝和他的内阁比任何美国公民都更急于从墨西哥撤回他们的军队，他们正在为此尽一切可能。”1 关于这封冗长的加密电报的消息和谣言迅速传遍了法国政府部门和外交使团：公使馆代表纷纷涌向毕格罗的办公室询问。比奇洛坚决保持沉默，电报写好后，第一艘从纽约抵达法国的轮船带来了《纽约先驱报》上这份机密电报的重印本，比奇洛自信地笑了笑：重印本“证实了我的第一印象，它是写给国会的，而不是写给杜伊勒里宫的。”2
对 COVID-19 疫苗的接受度和态度
本研究调查了尼日利亚学术图书馆员对 COVID-19 疫苗接种的接受程度和态度。本研究由两个目标、两个研究问题和两个零假设指导。研究对象包括遍布尼日利亚的 7,287 名持证图书管理员。研究活动使用 Krejcie 和 Morgan 的表格确定样本量，在 364 个样本中，回复率为 231。采用涉及目的抽样技术的非概率抽样。使用带有 4 分李克特量表的 Google Form 移动应用程序设计了自行开发的问卷，并在 WhatsApp 和 Telegram 等多个 LIS 专业社交媒体平台上向受访者发放。通过使用重测法对尼日利亚 30 名未注册图书管理员发放该工具进行信度测试。获得的 Cronbach alpha 值 r = 0.92。研究表明，尼日利亚学术图书馆员对 COVID-19 疫苗接种的接受程度较低，对疫苗接种持消极态度。此外，研究还发现，尼日利亚学术图书馆员的社会人口特征与对 COVID-19 疫苗接种的接受度和态度之间存在显著关系。该研究建议开展大规模的公众启蒙运动/宣传，以宣传 COVID-19 疫苗接种的重要性，并制定政策，以便轻松强制公民接种疫苗。
西马来西亚的全方位服务餐厅可持续发展
摘要：食品和饮料部门在促进马来西亚的经济增长方面发挥了重要作用，因此，开放企业的餐馆数量有所增加。因此，本研究研究了因素，目的是确保西马来西亚的全方位服务餐厅的可持续发展。这项研究的结果为餐馆所有者对客户满意度和忠诚度的基本组成部分的理解做出了重大贡献。通过检查西马来西亚全方位服务餐厅的性别的调节作用，本研究的目的是确定三个变量（餐厅提供的食物，服务质量和环境的质量，服务质量和环境）之间的关系，以及每个属性都能与Diner满意度相关的程度。这项研究的基础理论是计划行为理论（TPB）。根据描述性研究和便利样本策略的定量方法在这项横断面研究中使用。问卷通过WhatsApp，Telegram，Facebook和电子邮件等各种在线平台分发给264位受访者。使用社会科学统计程序（SPSS）27版评估数据收集。为了检查这三个因素与食客满意度之间的联系，进行了各种测试，例如多元回归分析，单向方差分析和β系数测试。预计本文的结果将在该行业提供可持续增长。这些发现使现有的餐厅老板和潜在的餐厅老板概述了影响Diner在西马来西亚全方位服务餐厅的满意度的不同属性，以及Diner性别对每个属性的调节作用的程度。
增强自由空间光学系统中的数据和电力传输
1885 年发明的电报是无线技术的第一个例子。随着时间的推移，技术也在不断变化。目前，每个用户都希望拥有高速网络，而 RF 网络无法提供这种网络。因此，我们必须寻求替代技术，如光纤，以满足我们的需求。近年来，光传输越来越受到关注 [1]。信息通过光传输以无线方式传输，光传输也称为自由空间光学或光无线通信 (FSO)。FSO 是一种允许我们通过大气通道发送光形信号的技术。接收器端的 PD（光电二极管）接收由激光或 LED 产生并通过大气发送的光信号。FSO 通常通过红外光谱发送信息信号。尽管大气环境对红外波长的影响较小，但由于大气分子活动，某些范围会发生扭曲 [2]。最古老的方法之一，自由空间光学，可以追溯到公元七世纪。当时，罗马人和希腊人更倾向于利用阳光进行通信 [3]。接下来将介绍火、烟、信号旗和其他点对点通信技术的使用 [4]。其中一种
塞浦路斯今日塞浦路斯电信 - Cytaglobal
塞浦路斯的电信历史始于 1870 年 11 月 9 日，当时决定通过英国“纽沃尔公司”铺设的海底电缆将塞浦路斯与拉塔基亚电报连接起来。电缆的塞浦路斯终端位于法马古斯塔东北部的卡帕西亚的 Ayios Theodoros。从那里开始，一个内部电报网络被建立起来，将 Ayios Theodoros 连接到尼科西亚，将尼科西亚连接到拉纳卡。当时，塞浦路斯的商业中心是尼科西亚和拉纳卡，拉纳卡也是该岛的主要港口以及所有领事馆所在的城镇。这条电报链路是塞浦路斯电信发展的第一步。1878 年，塞浦路斯受到英国殖民统治。同年，“东方电报公司”获得许可，安装一条新的电报电缆，通过其他海底电缆将拉纳卡与亚历山大港连接起来，然后与伦敦连接起来。这条电缆于 1878 年 10 月 19 日启用，没有使用任何中继器，其容量为一个电报信道。还建立了一个更全面的内部网络，连接六个主要城镇和特罗多斯山区，夏季期间政府官员和主要政府服务机构会迁往该地区。拉纳卡当时是塞浦路斯著名的商业中心，也成为新成立的电报通信中心。电报信息的传输基于手动系统 ca
Fondazione Bruno Kessler - FBK Borse di Studio
对活动和预期研究结果的综合描述本论文的目的是推进数学模型和分析工具，以调查信息传播到在线社交网络上的动态及其对传播错误或误导新闻的影响。这项研究将借鉴来自各个领域的专业知识，包括随机过程，网络理论，数据科学，人工智能和统计，以分析在多个社交媒体用户中形成的社交网络的结构和功能特征，以及多个社交媒体平台（可能跨越）多个社交媒体平台，以及相关的动态过程推动了内容的扩散。通过我们的研究，我们旨在通过开发适当的数学和统计工具来为对在线通信动态的理解做出贡献。我们的最终目标是向记者，事实核对者和决策者提供有关特定信息来源的可信度，并协助特定决策者做出有关遏制错误信息和虚假信息的决策的信息。为了实现这些目标，我们将采用一种跨学科的方法，该方法将促进我们对在线社交网络作为数学模型和社会技术系统的理解。在第三个实施阶段，该项目将将传统的统计方法与切割机器学习算法合并。目的是处理在线消息的广泛数据库，并提取有关循环内容的见解，否则在此规模上将无法实现。我们的重点将放在（i）数学模型的开发上，这些模型有效地捕获了在线社交媒体平台（例如Telegram，YouTube或Twitter）的复杂性； （ii）开发统计工具以根据其属性来识别模式，预测结果并对不同的在线叙事进行分类； （iii）在社交媒体数据的大量存储库中实施这些工具，并识别解决方案以最大程度地减少虚假信息扩散。此外，我们将探索强化学习和合作AI方法论，作为开发旨在减轻错误信息和虚假信息的社会影响的社会机器人的潜在解决方案，最终努力促进更可持续和有效的在线环境。