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生活星球报告
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米兰 - 意大利https：//orcid.org/0000-0002-9297-3242 Scopus作者ID：36461188300工作经验2015年 - 人文学院临床研究所，药理学和脑病理学实验室，rozzano（MI），意大利。主管：Michela Matteoli教授。2023-欧洲委员会研究执行机构的专家评估员和审阅者。2023-2024访问者，分子肿瘤学和免疫学实验室，IFOM，意大利米兰。主管：Massimiliano Pagani教授。2013-2015，意大利帕多瓦大学帕多瓦大学人卫生研究所和生物医学科学系适应性豁免实验室研究员。主管：Antonella Viola教授。2007-2013 Dulbecco Telethon Institute＆Mario Negri药物研究所，意大利米兰Dulbecco Telethon Institute＆Mario Negri研究所。 主管：Valentina Bonetto博士。 2007年意大利巴里大学巴里大学研究生研究生。 主管：Francesco Giorgino教授。2007-2013 Dulbecco Telethon Institute＆Mario Negri药物研究所，意大利米兰Dulbecco Telethon Institute＆Mario Negri研究所。主管：Valentina Bonetto博士。2007年意大利巴里大学巴里大学研究生研究生。 主管：Francesco Giorgino教授。2007年意大利巴里大学巴里大学研究生研究生。主管：Francesco Giorgino教授。
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新记录 - 2023 年 1 月 18 日 - 大英图书馆
006.3 第 12 届信息系统和先进技术国际会议“ICISAT 2022”：智能信息、数据科学和决策支持系统/由 Mohamed Ridda Laouar、Valentina Emilia Balas、Brahim Lejdel、Sean Eom、Mohamed Amine Boudia 编辑。— Cham：Springer，2023 年。— 580 页。580 页：插图（黑白和彩色）；24 厘米。ISBN 9783031253430 平装本 199.99 英镑 BNB 编号 GBC309005 计算智能，大会。
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Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
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