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新兴技术和自动事实...
Dharma，Eddy Muntina，F。LumbanGaol，H。Leslie，H。S。Warnars和B. Soewito。“ Word2Vec，Glove和FastText之间的准确性比较涉及卷积神经网络（CNN）文本分类。” J理论Appl Inf Technol 100，No。2（2022）：349-359。Wang，Jie，Bingxin Xu和Yujie Zu。 “基于方面的情感分析的深度学习”。在2021年国际机器学习与智能系统工程会议（MLISE），pp。 267-271。 IEEE，2021。 Zadeh，Amir，Minghai Chen，Soujanya Poria，Erik Cambria和Louis-Philippe Morency。 “用于多模式分析的张量融合网络。” Arxiv预印型ARXIV：1707.07250（2017）。 al Amrani，Yassine，Mohamed Lazaar和Kamal Eddine El Kadiri。 “基于情感分析的基于媒介的随机森林和支持媒介的混合方法。” Procedia计算机科学127（2018）：511-520。 santos，法蒂玛·C·卡里利奥。 2023。 “虚假发现自动检测中的人工智能：主题分析”新闻和媒体4，第1期。 2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。 “使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷， 1868-1873。 2019。Wang，Jie，Bingxin Xu和Yujie Zu。“基于方面的情感分析的深度学习”。在2021年国际机器学习与智能系统工程会议（MLISE），pp。267-271。IEEE，2021。Zadeh，Amir，Minghai Chen，Soujanya Poria，Erik Cambria和Louis-Philippe Morency。“用于多模式分析的张量融合网络。” Arxiv预印型ARXIV：1707.07250（2017）。al Amrani，Yassine，Mohamed Lazaar和Kamal Eddine El Kadiri。“基于情感分析的基于媒介的随机森林和支持媒介的混合方法。” Procedia计算机科学127（2018）：511-520。santos，法蒂玛·C·卡里利奥。2023。“虚假发现自动检测中的人工智能：主题分析”新闻和媒体4，第1期。2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。 “使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷， 1868-1873。 2019。2：679-687。 https://doi.org/10.3390/journalmedia4020043 Siddiqua，Umme Aymun，Abu Nowshed Chy和Masaki Aono。“使用基于注意力的神经集成模型进行推文立场检测。”在计算语言学协会北美分会2019年会议论文集：人类语言技术，第1卷（长篇小说），第1卷，1868-1873。2019。
计算机科学与工程（网络安全）（BTC- ...
Cat - Category L - Lecture T - Tutorial P - Practical Cr - Credits ENGG - Engineering Sciences (including General, Core and Electives) HUM - Humanities (including Languages and others) SCI - Basic Sciences (including Mathematics) PRJ - Project Work (including Seminars) AES - Aerospace Engineering AIE - Computer Science and Engineering - Artificial Intelligence BIO - Biology CCE - Computer and Communication Engineering CHE - Chemical Engineering CHY - 化学CSE-计算机科学与工程CVL-土木工程CUL-文化教育CYS-网络安全EAC-电子和计算机工程ECE-电子和通信工程EEE -EEE -EECE和电子工程ELC -ELC -ELCTICAL ELC-电气和计算机工程嗡嗡声 - 人文 - 人文。垫子 - 数学MEE-机械工程PHY-物理
计算机科学与工程学士（...
课程中使用的缩写 Cat - 类别 L - 讲座 T - 辅导 P - 实践 Cr - 学分 ENGG - 工程科学（包括通识课程、核心课程和选修课程） HUM - 人文学科（包括语言和其他课程） SCI - 基础科学（包括数学） PRJ - 项目工作（包括研讨会） AES - 航空航天工程 AIE - 计算机科学与工程 - 人工智能 BIO - 生物学 CCE - 计算机与通信工程 CHE - 化学工程 CHY - 化学 CSE - 计算机科学与工程 CVL - 土木工程 CUL - 文化教育 EAC - 电子与计算机工程 ECE - 电子与通信工程 EEE - 电气与电子工程 ELC - 电气与计算机工程 HUM - 人文学科 MAT - 数学 MEE - 机械工程 PHY - 物理 课程成果 (CO) - 描述学生在每门课程结束时应该了解什么以及能够做什么的陈述。这些与学生在课程过程中获得的技能、知识和行为有关。
电子与通信技术学士学位...
课程中使用的缩写 Cat - 类别 L - 讲座 T - 辅导 P - 实践 Cr - 学分 ENGG - 工程科学（包括通识课程、核心课程和选修课程） HUM - 人文学科（包括语言和其他课程） SCI - 基础科学（包括数学） PRJ - 项目工作（包括研讨会） AES - 航空航天工程 AIE - 计算机科学与工程 - 人工智能 BIO - 生物学 CCE - 计算机与通信工程 CHE - 化学工程 CHY - 化学 CSE - 计算机科学与工程 CVL - 土木工程 CUL - 文化教育 EAC - 电子与计算机工程 ECE - 电子与通信工程 EEE - 电气与电子工程 ELC - 电气与计算机工程 HUM - 人文学科 MAT - 数学 MEE - 机械工程 PHY - 物理 课程成果 (CO) – 描述学生在每门课程结束时应该了解什么以及能够做什么的陈述。这些与学生在学习课程过程中获得的技能、知识和行为有关。
健康是整体
“健康”一词来自一个印欧语根，“治愈”，“整个”和“圣洁”。“健康”实际上与“整体”相同；治愈（这种愈合）意味着使某人成为总（使某人变白）。身体被视为有缺陷或潜在的机器，独特，孤独和流离失所，没有爱，没有舒适，没有喜悦。他的健康不包括不健康的香烟，但不排除不健康的食物，水和空气。（...）有人会说，在破碎的家庭或社区以及被破坏或有毒的生态系统中可以健康。（Berry，W。，（2010年）健康是Pierce，J.，Randels，G。，当代生物伦理学。 牛津大学出版社。 纽约，牛津。 p.671）（Berry，W。，（2010年）健康是Pierce，J.，Randels，G。，当代生物伦理学。牛津大学出版社。纽约，牛津。p.671）
在48V锂离子上详细的热表征...
摘要。受到生成扩散模型学习语义有意义的表示的发现的启发，我们使用它们使用无监督的分割来发现生物医学3D图像中的Intrinsic层次结构。我们表明，从基于U-NET的梯子样结构的不同阶段的扩散模型的特征捕获了3D生物医学图像中不同的层次。我们设计了三个损失，以训练一个预示的无监督分段网络，该网络鼓励3D卷的分解为代表层次结构的有意义的嵌套子卷。首先，我们预先3D扩散模型，并使用其在跨体积的特征的同意。第二，我们使用亚参数之间的视觉固定性。第三，我们将不变性用作正规器的光度增强。我们的模型比以前无监督的结构发现方法更好，该方法在挑战生物学启发的合成数据集和现实世界中的脑肿瘤MRI数据集上的表现要好。代码可在github.com/uncbiag/diffusion-3d-discovery上找到。
利用人工智能实现有效的待办事项列表游戏化
许多人都有拖延症，无法优先处理最重要的工作。为了帮助用户克服此类问题，Habitica 等游戏化生产力工具使用了启发式积分系统，但这可能会适得其反。我们最近提出了一种更有原则性的积分值计算方法，以避免此类问题。虽然理论上很有前景，但即使对于非常短的待办事项清单，也需要大量计算。在这里，我们提出了一种可扩展的近似方法，使我们的待办事项清单游戏化原则方法可在现实世界中使用。我们的方法利用人工智能来生成游戏化的待办事项清单，其中每个任务都受到一定数量的积分的激励，这些积分传达了该任务的长期价值。我们的新方法更具可扩展性的原因在于，它将计算用户如何最好地实现其目标的长期计划的问题分解为一系列较小的规划问题。我们通过将该方法应用于目标、子目标和任务数量不断增加的待办事项列表来评估该方法的可扩展性，并且我们还增加了目标层次结构的嵌套层数。我们发现该方法可以使 Web 和移动应用程序为相当大的待办事项列表计算出出色的积分系统，其中最多 576 个任务分布在最多 9 个不同的顶级目标上。我们的方法可通过 API 1 免费获得。这使得我们的方法易于在游戏化的 Web 应用程序和移动应用程序中使用。
量子计算霸权需要多少个量子比特？
量子计算霸权论证描述了量子计算机执行传统计算机无法完成的任务的方式，通常需要某种与传统计算的局限性相关的计算假设。一个常见的假设是多项式层次结构（PH）不会崩溃，这是 P ̸ = NP 命题的更强版本，这导致的结论是，对某些量子电路系列的任何经典模拟所需的时间缩放都比电路大小的任何多项式更差。然而，这个结论的渐近性质使我们无法计算这些量子电路必须具有多少个量子比特，才能使它们的经典模拟在现代经典超级计算机上无法解决。我们改进这些量子计算霸权论证，并通过施加非崩溃猜想的细粒度版本来执行此类计算。我们的前两个猜想 poly3-NSETH( a ) 和 per-int-NSETH( b ) 采用了特定的经典计数问题，这些问题与 F2 上的 n 元 3 次多项式的零点数量或 n × n 整数值矩阵的永久项有关，并断言解决这些问题的任何非确定性算法都需要 2cn 个时间步长，其中 c ∈{a,b}。第三个猜想 poly3-ave-SBSETH( a ′ ) 断言了类似的命题，即平均情况算法存在于复杂度类 SBP 的指数时间版本中。我们分析了这些猜想的证据，并论证了当 a = 1/2、b = 0.999 和 a ′ = 1/2 时它们是合理的。