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kuantum hesaplama ve kuantum bilgisihakkında
自我：量子力学被认为是1900年代中期最重要的成功和最神秘的科学理论。然后，自然的基本力量，核物理，超导体等。。在1900年代末，人们只是开始询问是否可以设计真实的量子系统，而不是检查自然界中的量子事件。一些问题如下：创建量子情况的空间和时间的基本物理限制是什么？是什么使得很难通过传统的经典方法模拟量子系统？在这项研究中，我们提供了有关量子虱子和量子计算器的基本概念，并将其与经典的co选择进行比较。我们还指量子系统旨在模拟时遇到的基本困难。
将幼稚的贝叶斯算法应用于糖尿病预测
摘要。糖尿病是一种慢性疾病，在全球范围内被认为是重大健康问题。早期检测和预测糖尿病是实现早期干预和防止并发症的关键步骤。本研究旨在将幼稚的贝叶斯算法应用于预测患有糖尿病的人的可能性。研究中使用的数据集是从美国国家糖尿病和消化和肾脏疾病的研究所获得的。属性，例如性别，年龄，体重指数，葡萄糖水平和其他属性，用作幼稚贝叶斯算法中的自变量，将它们分为两组：患有或没有糖尿病。从研究结果中，已经表明，幼稚的贝叶斯算法可以产生84.6％，82.3％精度和60.8％的召回的预测准确性。
kuantum kriptolojisi ve sibergüvenlik量子...
摘要 - 这项研究的目的是解释开发量子技术如何影响使用量子算法的网络安全系统中使用的加密系统。为此，首先，某些算法通常在现代密码学中使用。稍后，有关量子计算机中使用的海岸和Grover算法如何影响现代加密中使用的算法的信息。信息和通信技术方面的最新发展导致了生成和存储的信息的数量和速度大大提高。信息的增加也揭示了许多安全问题。企业，银行，政府机构和其他组织的安全系统基于解决困难的数学问题。解决这些问题也需要很长时间，即使使用了最强大的计算机和现代算法。表明，在文献中，量子计算机对当今的安全构成了巨大危害。只有科学家预测，量子计算的发展速度将超过预期，并揭示了巨大的安全弱点。因此，在不久的将来，许多组织的加密系统将面临严重的网络安全问题。国家和私营部门都必须已经准备好通过预测这些危险来解决将来可能出现的安全问题。
我们一直很忙！ - 威斯康星州税务局
补充一点背景信息，我曾于 2019 年至 2022 年担任 DOR 副部长，在此期间，我学到了很多关于 SLF 运营的知识，以及我们与当地管理人员的关系的重要性以及我们指示和流程的清晰度。我于 1991 年毕业于格林内尔学院，获得经济学文学士学位，并于 1995 年获得卡内基梅隆大学公共政策和管理硕士学位。我的职业生涯致力于与 20 多个州和联邦政府合作，以改进技术和流程，更好地为纳税人和公民服务。经过所有这些旅行和多次居住，我已经在麦迪逊定居了近二十年。我期待与威斯康星州的当地管理人员和全州其他选民密切合作。我们一起，将成就伟业！
在英国不接受的患者中进行的一项大型观察性研究
阿什福德医院 - 阿什福德和圣彼得医院NHS基金会金斯敦基金会 - 金斯敦医院NHS基金会信托基金会信托基金会Addenbrooke医院 - 剑桥大学医院NHS Trust Croydon Health Services -Croydon Health Services NHS Trust NHS NORFOLK关节炎注册表（NOAR）和East Anglia大学（UEA）（UEA）特别感谢Karen Durant和Jack Dainty。我们感谢朱利安·马克西（Julian Marchesi）教授对微生物群的专业意见。
转到混合世界：我们学到了什么
除了设计良好且安排良好的工作区外，精心设计的技术也很重要。虚拟协作是每个人工作日的一部分，有98％的会议有异地参与者。我们希望我们的协作解决方案保持一致和包容性，无论员工在办公室，在家中还是偏远地点工作。一些公司正在为最低的共同点设计，并将在办公室里让每个人都在家里继续从笔记本电脑上进行视频会议。我们希望确保面对面和异地会议的与会者都觉得他们是整个对话的一部分。新的CiscoWebex®功能，例如人们集中精力，实时成绩单和实时翻译，旨在破坏可以导致员工从会议上脱离会议的实践。
健康和疾病中的virobiom
Bhagchandani，T.，Nikita，Verma，A。等。探索人类病毒素：组成，动力学以及对健康和疾病的影响。Curr Microbiol 81，16（2024）。https://doi.org/10.1007/s00284-
人工智能及其在教育中的应用人工智能...
自己。人工智能这一概念由约翰·麦卡锡在1956年多特蒙德会议上首次提出，自本世纪上半叶以来，它就被公认为计算机工程领域的重要研究领域之一，并毫无争议地成为技术的驱动力，并一直延续至今。人工智能具有学习、做出智能预测、解决复杂问题、适应多变条件、适应不同的人类语言和经验等特性，这些都可以算作人工智能的定义，人工智能也被纳入对教育培训过程的直接贡献阶段，特别是在教育信息管理方面。事实上，如今人工智能早已进入课堂，学生、教师或家长甚至还未来得及说一声“欢迎”，它就以“智能、自适应或个性化学习系统”的名义，将世界各地的高中和大学教育带入了一个全新的维度。这个维度延续了收集和分析每个学生产生的“大数据”的过程，这些数据现在是不可能管理和获取的。总而言之，可以说人工智能对教育的贡献有两点：一是在教育管理阶段，向学生和教育工作者管理和呈现信息；第二，在教学角色阶段，直接参与学习和教学过程。本研究从三个标题和三个问题来探讨人工智能在教育中的应用，并通过“人工智能到底是什么？”这一问题来回答智能及相关概念。带着问题；人工智能将如何助力教育？“人工智能将如何改善教育？”带着问题；最后一节“人工智能在教育领域有哪些应用？”议题下将介绍在教育培训领域可以使用的人工智能应用。人们认为这项研究将通过在教育的标题下以一般框架呈现人工智能主题，并揭示教师和学生如何使用人工智能，为该领域做出贡献。关键词：教育中的人工智能、智能、大脑、人工智能、专家系统。抽象的。人工智能的概念由约翰·麦卡锡在1956年多特蒙德会议上首次提出，自本世纪上半叶以来，人工智能被公认为技术驱动力之一，无疑是计算机科学最重要的研究领域之一。人工智能具有学习、做出智能预测、解决复杂问题、适应不断变化的条件、适应不同的语言和经验等特殊定义，它直接在教育和培训过程，特别是在教育信息管理方面发挥着贡献作用。事实上，人工智能早已被引入课堂环境，在学生、教师或家长尚未表示“欢迎”之前，它就以“智能、适应性或个性化学习系统”。这个维度延续到每个学生形成的“大数据”收集和分析，而管理和访问这些数据几乎是不可能的。简而言之，可以用两种形式来表达人工智能对教育的贡献；第一种方式是在教育管理阶段通过信息管理和向教师和学生呈现；第二种是教学角色，直接参与学习和教学过程。在本研究中，人工智能在教育中分为三个主题和三个问题进行分析。第一部分通过“什么是人工智能？”的问题讨论人工智能和相关概念。第二部分试图通过询问“人工智能如何发展教育？”来发现人工智能如何为教育做出贡献。在最后一部分，通过“人工智能在教育教学中的实践是什么”来分析可以/正在用于教育和教学的人工智能应用。
比较 SVM 和朴素贝叶斯分类器对假新闻的识别...
可以帮助创建系统来学习和执行多种操作 (Ahmed 等人，2021)。通常，机器学习用于各种预测或检测欺诈。机器学习算法用于变化，必须使用数据集进行训练。训练结果的模型可用于对假新闻进行分类或检测。为了检测假新闻，一些研究人员创建了算法或系统，根据新闻文章、博客和社交媒体中包含的内容、文本和语言风格来检测假新闻。根据作者或作者使用语言的方式识别和分类假新闻。 (Torabi Asr & Taboada, 2019) 发现假新闻经常使用与丑闻、死亡和恐怖有关的词语。此外，误导性新闻中的许多语言风格都是故意夸大或过于戏剧化的，第二人称代词的使用与假新闻直接相关 (Hancock 等人，2007；Rashkin 等人，2017)。利用AI技术克服虚假新闻的频繁和快速出现。