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兽医技术员申请清单.pdf
o 每个申请年度您有两次机会。 o 考试评估学术和社交技能（数学、阅读、科学）。 o 查看图书馆提供的或可购买的 HESI A2 学习指南。 o 注册 HESI A2 https://www.cscc.edu/academics/departments/nursing/pdf/HESI%20ProctorU.pdf o 成绩必须在申请截止日期前提供。
Yang，Tingru;丁，YutingYang，Tingru;丁，Yuting
此参考列表基于发布者或数字数学库提供的信息。其项目启发与ZBMATH标识符匹配，并可能包含数据转换错误。在某些情况下，ZBMATH OPEN的数据对数据进行了补充/增强。这尝试反映原始论文中尽可能准确的参考文献，而无需声称完整性或完美匹配。
1. 引入人工智能（AI）技术
考生须知：考生必须尝试回答试卷 A 和 B 部分中的任意两道题目以及 C 部分中的任意十道简短题目。考生只能回答一处题目，并且只能回答一次。除非先前的尝试已被划掉，否则第二次或后续尝试将不予评分。
克服拖延症的 PURRRR 计划
示例：也许你告诉自己，你找不到方便的时间来安排预约，或者接待员会让你等太久。 推理与回应：挑战你上一阶段的思维过程。你的反思很可能会发现误导性或发散性思维。你的推理应该包括更深入的洞察力。 告诉自己，你最初的想法是试图推迟一项不愉快的任务。你现在能做什么来开始着手这项任务？总有一些事情（无论多小）可以做，以开始一项漫长的任务。 示例：用建设性和具体的行动取代你的拖延思维。告诉自己，定期护理牙齿可以避免日后出现进一步的并发症。做出决定。 修改：克服拖延症是一个需要定期评估和调整的过程。可能需要重新审视一个或多个步骤。要有耐心。挑战拖延行为可能需要多次尝试，并会遭遇几次挫折。坚持不懈，你会看到结果！Knaus，William。 2002 年。《拖延症工作手册》。
AI驱动的网络钓鱼检测和预防
摘要。网络钓鱼攻击涉及欺骗性的尝试，试图通过假冒可信赖的实体来获取敏感信息，这已经变得越来越复杂和广泛。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这些技术可能难以适应攻击者采用的不断发展的策略。本文研究了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的作用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以提高准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大型数据集，我们的系统发现了微妙的模式和异常，指示了传统方法可能会错过的网络钓鱼尝试。我们还讨论了网络钓鱼检测中的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，我们评估了AI驱动系统在现实世界中的有效性及其适应新的网络钓鱼策略的能力。我们的论文以讨论当前的挑战和未来研究方向的讨论，强调了持续进步应对网络钓鱼威胁的动态性质的必要性。
TIC：使用条件生成模型
抽象图像着色是计算机视觉中的一个众所周知的问题。但是，由于任务的不良性质，图像着色本质上是具有挑战性的。尽管研究人员已经尝试了几次尝试使着色管道自动化，但由于缺乏调理，这些过程通常会产生不切实际的结果。在这项工作中，我们试图将文本描述与要着色的灰度图像一起集成为辅助条件，以提高着色过程的保真度。据我们所知，这是将文本条件纳入着色管道中的首次尝试之一。为此，已经提出了一个新颖的深网，该网络采用了两个输入（灰度图像和各自的编码文本描述），并尝试预测相关的颜色范围。由于各自的文本描述包含场景中存在的对象的颜色信息，因此文本编码有助于提高预测颜色的整体质量。已使用SSIM，PSNR，LPISP（分别达到0.917，23.27,0.223）评估了所提出的模型。这些定量指标表明，在大多数情况下，提出的方法优于SOTA技术。
旅游业和酒店业的未来
近年来，旅游业和酒店业经历了重大变化和进步。因此，本文试图强调了解行业趋势的重要性。本文综述提供了有关当前情况的详细摘要，该综述着眼于各个领域的主要进步。该研究调查了技术在旅游和酒店业中的作用。它还强调了技术突破，改变客户偏好和国际趋势技术，例如虚拟现实，大数据分析，聊天机器人和互联网预订平台，如何改变旅行体验。本文的后面部分探讨了消费者的行为如何在寻找以生态意识和对改变生活的事件的渴望激励的个性化和环保的旅行体验。此外，本文试图将面对诸如COVID-19大流行等意外情况的危机管理和适应能力的价值关注。最后，它讨论了这些事态发展将如何影响在旅游业和款待中工作的人，从而强调了对创新，适应和社区参与的需求。这项文献研究的目标是为行业利益相关者提供有见地的信息，以帮助他们在旅游业和酒店业的动态未来环境中蓬勃发展。关键字：消费者，未来派趋势，酒店，可持续性，旅游业，技术
AI驱动的网络钓鱼检测系统
网络钓鱼攻击涉及通过伪装成一个值得信赖的实体来获取敏感信息的欺诈尝试，已经变得越来越复杂和普遍。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术，这可能很难与不断发展的网络钓鱼策略保持同步。本文探讨了人工智能（AI）在增强网络钓鱼检测系统中的应用。AI驱动的方法利用机器学习算法，自然语言处理和模式识别，以更高的准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大量数据，这些系统可以检测出可能避免常规方法的网络钓鱼尝试的微妙模式和异常。该摘要讨论了网络钓鱼检测中采用的各种AI方法，包括受监督和无监督的学习技术，集合方法和深度学习模型。此外，它研究了AI-wive系统在现实世界中的有效性及其适应新兴的网络钓鱼策略的潜力。本文以目前的挑战和该领域的研究的未来方向进行了概述，强调需要持续发展以解决网络钓鱼威胁的动态性质。