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存在于2025年：在推文，模因和Tiktok视频中以性别歧视的识别和表征分歧
摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室，该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行，代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言，英语和西班牙语的九项任务，这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务（性别歧视，来源意图检测和性别歧视分类）。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式，从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样，该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释，显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习，使它们更好地理解一系列人类观点，并为有效的以人为本的解决方案发展。
大学如何推文有关研究？大学研究推文的内容，立场和参与策略的纪律变化（urts
结果表明，大学研究推文具有一系列旨在促进有限可用空间研究的组织，符号和语言特征。 div>但是，在使用这些特征时，观察到一些学科差异。 div>例如，CMMM推文更有可能包含传统运动，例如“基金会”或“方法”，并且他们采取了立场来强调作者的权威并强调研究的重要性。 div>csh推文更多地通过“指导”和“行动”运动吸引读者，并诉诸更多资源，以创建接近和寻求关注。 div>我们通过提出一些未来的研究途径来得出结论。 div>
特威德地方环境规划 2014（第 41 号修正案）
(2) 除非同意机构确信以下情况，否则不得授予开发同意来细分本条款适用的土地—— (a) 该土地将根据《2021 年社区土地开发法》进行细分，并且 (b) RU2 乡村景观区内的土地部分将属于《2021 年社区土地开发法》所定义的社区财产，并且 (c) RU2 乡村景观区内的土地部分上不会建造任何住宅。
核自旋和光钟量子比特的混合原子镊子阵列
虽然具有长相干时间的数据量子比特对于量子信息的存储至关重要，但辅助量子比特对于容错量子计算的量子纠错 (QEC) 至关重要。光镊阵列的最新发展，例如大规模量子比特阵列的制备和高保真门操作，为实现 QEC 协议提供了潜力，而下一个重要挑战之一是控制和检测辅助量子比特，同时尽量减少原子损失和串扰。在这里，我们介绍了由双同位素镱 (Yb) 原子阵列组成的混合系统的实现，其中我们可以利用费米子 171 Yb 的核自旋量子比特作为数据量子比特，利用玻色子 174 Yb 的光时钟量子比特作为辅助量子比特，具有无损量子比特读出能力。我们评估了量子比特之间的串扰对 174 Yb 成像光的核自旋量子比特相干性的影响。对于 174 Yb 的 Hahn 回波序列，使用 399 nm 探针和 556 nm 冷却光束，我们观察到在 20 ms 曝光下保留了 99.1 (1.8)% 的相干性，产生了 0.9992 的鉴别保真度和 0.988 的生存概率。使用 556 nm 探测光束的 Ramsey 序列对相干性的影响可以忽略不计，这表明未来低串扰测量可能会有所改善。这一结果凸显了混合 Yb 原子阵列在基于辅助量子比特的 QEC 协议的中路测量中的潜力。
基于薄膜氮化镓 (GaN) 的声流体镊子
志勇、苍怀兴和杨鑫 2020. 基于薄膜氮化镓 (GaN) 的声流体镊子：建模和微粒操控。超声波 108，106202。10.1016/j.ultras.2020.106202
埃隆马斯克的推文对比特币价格的影响......
加密货币的受欢迎程度呈天文数字上升，并催生了一种革命性的新支付和投资方式。这些由区块链支持的证券不仅成功吸引了华尔街的鲨鱼，也吸引了散户投资者。这种飞速增长导致加密货币和区块链的市值飙升。比特币是有史以来第一个领先的加密货币，其市值已超过 7830 亿美元。到 2023 年，所有加密货币的总市值预计将超过 10877 亿美元。尽管这些数字惊人，但加密货币市场一直在努力解决的一个问题是高波动性。与传统市场一样，加密市场容易因新闻发展和投机而波动，从而加剧价格波动。然而，由于加密市场的流动性短缺，这种影响被夸大了，任何小新闻或猜测都可能导致价格波动。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 位列全球最富有的人和最富有的人之列。加密货币市场波动性的最大推动者是埃隆·马斯克，因为他在 Twitter 上有 5800 万粉丝，并且他发布了关于比特币和狗狗币等加密货币的令人费解的推文。在他的几条推文之后，交易量明显高于平常。研究人员认为，社交媒体活动会影响这些动向；因此，像埃隆·马斯克这样的有影响力的人可以显著影响加密货币。该项目旨在研究埃隆·马斯克在 Twitter 上的相关活动及其对加密货币市场的影响。该项目的目标是研究埃隆·马斯克的推文对比特币和狗狗币以及价格预测的影响。为了实现这一目标，该项目提出了各种模型，例如自回归模型、移动平均模型和自回归综合移动平均模型。基于对数似然、修正赤池信息准则和贝叶斯信息准则等各种指标，选择最佳模型来预测未来。
yezzzs做到了：使用坎耶·韦斯特（Kanye West）的Tweets
摘要 - 精密医学领域面临的最大挑战之一是鉴定能够在个人水平上检测临床有意义的变化的生物标志物，而不仅仅是大规模人口研究。为此，越来越多的社交媒体媒体提供了对数字基因标志物的生态播种数据库的无与伦比的访问，可以用单用户精确来利用，通过监视使用量和情感状态来支持精神卫生保健。尽管有潜力，但研究如何使用社交媒体使用来研究睡眠效果行为的研究显着很少，部分原因是缺乏使用社交媒体活动来检测和估算睡眠的既定方法。我们在这里提出了一种新的方法，用于使用基于社交媒体的数据来跟踪睡眠和情绪，并在心理健康监测和预防方面使用了潜在的应用。在展示概念证明中，我们还提供了一个道德和理论框架，即如何在这个敏感但潜在的高度富有成果的领域中进行。
推文tick tick：关于twitter上有关勾号的风险交流的定量内容分析
结果：在Twitter沟通中有关tick风险的交流，超过一半（55.3％）的推文缺乏任何视觉内容。在带有视觉效果的推文中，静态照片和插图/渲染图像是最常用的形式。个人，新闻和卫生/政府组织是主要的高音扬声器。此外，大多数推文都使用情境意识，工具获取和研究框架，并且处于损失框架中。大约一半（48.8％）的推文以负面的方式突出显示不利后果或框架风险准备。带有视觉辅助的推文的参与率更高，而具有URL的推文则没有。最后，推文使用不同的准备响应框架，并倾向于使用不同的增益/损失框架。特别是，强调情境意识的推文提醒公众有关tick虫和滴答疾病的信息，主要利用损失框架，强调了比工具获取或研究框架更高的风险。
