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SMA家庭能源解决方案 - 我爱太阳
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社交媒体平台上的网络欺凌检测...
社交媒体中的摘要网络欺凌会显着影响个人的心理健康，并为创建安全的在线环境，尤其是在非英语社区中构成值得注意的障碍。应对网络欺凌挑战需要社区，教育工作者和技术平台开发人员或设计师的合作努力。这项研究的主要关注点是利用各种机器学习（ML）方法来检测孟加拉语的网络欺凌。网络欺凌的孟加拉数据集涵盖了一系列文本，包括网络欺凌和非纤维欺凌内容。该数据集经历了预处理阶段，同时利用多种技术（包括令牌化，数据增强和转换为序列），以促进为各种ML方法创建适当的输入，例如XGBOOST（XGB）（XGB），例如梯度增强（GB），决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree Trees（DT），Ann ne ne forter ne forter（dt），人为（Ann），人为（ANN），人为（RF），RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF，RF。 （CNN）和长期记忆（LSTM）。数据是使用来自不同社交媒体平台的Web刮擦收集的，其中包含五个不同的类别：中性，威胁，巨魔，政治和性类别。实验结果表明，所提出的网络欺凌检测模型的LSTM具有99.80％的特殊精度，超过了其他基于深度学习的算法。相反，XGB在相同的数据集中实现了超过74％的值得称赞的精度，表现优于其他传统的ML算法。这些发现对预防和减轻网络欺凌的积极措施产生了重大贡献，最终为在孟加拉国沟通的个人提供了更安全的在线环境。
二氧化碳和基于木质素的可持续聚合物，
摘要：舌头疾病的诊断是基于对各种舌头特征的观察，包括颜色，形状，质地和水分，这些特征表明患者的健康状况。舌色是一种这样的特征，在识别疾病和疾病进展水平方面起着至关重要的功能。随着计算机视觉系统的发展，尤其是在人工智能领域，在获取，处理和分类舌头图像方面取得了重要进展。本研究提出了一个新的成像系统，以分析和提取不同颜色饱和的舌色特征，并在五种颜色空间模型（RGB，YCBCR，HSV，LAB和YIQ）的不同光条件下。使用六个机器学习算法（即幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），K-Neareart Neight（KNN），DICKERT（NB），决策树（DTS），森林（DTS），森林（dts），森林（dts），fortive（dts fornes forter（dts forter）（dts），训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。 从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。 基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。 因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。训练了5260个图像（红色，黄色，绿色，蓝色，灰色，白色，白色和粉红色）。在任何照明条件下颜色。从机器学习算法获得的结果说明，XGBoost的精度最高，为98.71％，而NB算法的精度最低，为91.43％。基于这些获得的结果，选择了XGBoost算法作为所提出的成像系统的分类器，并与图形用户界面相关联，以实时预测舌色及其相关疾病。因此，该提出的成像系统为未来的护理卫生系统内的舌头诊断开辟了大门。
CS 4033/5033-机器学习基础
表1：暂定讲座时间表日期主题第1周1：大约在本课程模块1：增强学习介绍第2周2个模块1（续）：强化学习简介第3周第3周模块2：动态编程模块3：无模型方法和预测周4周4模块3（续）：模型模块4：contict forter-forthation fortery fortery fortery fortery fortery never tey nection forter tey Mode tey Undert'Mode Tegrile Weeks 4：5个模块4：cont Intern oftere fote' 5: Value-Function Approximation Week 6 Module 6: Introduction to Supervised Learning Week 7 Module 7: Linear Models Week 8 Module 7 (cont'd): Linear Models Week 9 Spring Break Week 10 Module 8: Model Selection, Regularization, and Model Assessment Week 11 Module 9: Metrics Beyond Accuracy Week 12 Module 10: Neural Networks Week 13 Module 11: Decision Trees Week 14 Module 12: Ensemble Learning Week 15 Module 13: Support Vector Machines Week 16 Module 14：计算学习理论无监督学习广告的要素
1766。毛毛虫的培养培养基
500 mL Eagle的MEM（Sigma M4655）5 ml MEM非必需氨基酸（Gibco 11140-050）5 ml L-L-l-谷氨酰胺（Sigma G7513）5 ml p钠钠（Sigma s8636）（Sigma S8636）50 mL fetal bovine sote storme forter inter inter inter inter instermize insterim insterize instermize fellimize fortile comle c.不必将预筛选的苍白链球菌允许FBS用于SF1EP细胞的常规培养。细胞培养程序SF1EP细胞直接从ATCC®获得，源自原代细胞，其有限寿命约为27-30段。因此，重要的是要制作大型SF1EP细胞的冷冻种子库存。这些细胞具有上皮形的形态，当它们到达汇合时，它们的外观呈多边形或鹅卵石外观。这些低通道SF1EP生长缓慢，并在每二周进行1：5。我们具有SF1EP细胞的不朽细胞系，该细胞是从ATCC®细胞自发产生的。这些细胞的生长速度比原始细胞生长要快得多，生长到更高的密度，并在达到高密度时采用纺锤形的细胞形态。最初，这些支持T. pallidum的生长以及原始的SF1EP细胞，并且更容易大量生产。然而，在达到65的通道后，甲虫的生长会减少，应丢弃，并应融化细胞的较低传递培养。我们可以向希望启动体外培养的任何人提供此细胞系。这些是每周1:15的亚文化。使用无菌技术在生物安全柜中执行所有操纵。
'SGLT2抑制剂减轻了狼疮中的足细胞损伤...
抽象目标骨关节炎是一种复杂的疾病，具有巨大的公共卫生负担。全基因组关联研究（GWAS）已经鉴定出数百个与骨关节炎相关的序列变体，但是支撑这些信号的效应基因在很大程度上仍然难以捉摸。了解三维（3D）空间中的染色体组织对于以组织特异性方式（例如，基因和调节元件之间的远处基因组特征（例如，基因和调节元件之间）之间的长距离接触至关重要。在这里，我们生成了原发性骨关节炎软骨细胞的第一个整个基因组染色体构象分析（HI-C）图，并确定了该疾病的新型候选效应基因。方法从8例膝关节骨关节炎患者收集的原发软骨细胞进行了HI-C分析，以将染色体结构与基因组序列联系起来。然后将鉴定的环与骨关节炎GWAS结果和来自原发性膝关节关节炎软骨细胞的表观基因组数据结合在一起，以通过增强子促进剂相互作用来鉴定参与基因调节的变体。结果，我们确定了与77个骨关节炎GWAS信号相关的染色质环锚固中的345种遗传变异。例如，PAPPA与胰岛素样生长因子1（IGF-1）蛋白的周转直接相关，而IGF-1是修复受损软骨细胞的重要因素。结论我们已经构建了第一张原代人软骨细胞的HI-C地图，并将其作为科学界的资源提供。这些变体中的十个直接存在于10个新描述的新描述的活跃增强子促进圈的增强区域中，并通过对公共可用的染色质免疫沉淀测序（CHIP-SEQ）进行多组学分析（CHIP-SEQ）和分析酶 - 可访问型染色体的分析（CHIP-SEQ），并使用测序对基因seeq for Generq for Negeq for Necter（ATAC-SEEQ）数据序列（ATAC-SEEQ）chornee chondeq forter（ATAC-SEEQ）序列（ch） SPRY4和PAPPA（与妊娠相关的血浆蛋白A）以及对已知参与骨关节炎的基因SLC44A2的进一步支持。通过将3D基因组学与大规模的遗传关联和表观遗传学数据整合在一起，我们确定了骨关节炎的新型候选效应基因，从而增强了我们对疾病的理解，并可以作为假定的高价值新型药物靶标。