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保护演出工人的健康和安全-IJRPR
零工经济以其灵活，短期和以任务为导向的工作安排的标志已成为重塑全球就业市场的重要力量。在Uber，Doordash和Upwork等数字平台的驱动下，这种经济模型为个人提供了选择其工作时间和任务的自由，提供了传统就业的替代方案。尽管有很多好处，但吉格经济仍提出了有关其劳动力的健康，安全性和整体福利的重要问题，鉴于通常与常规就业结构相关的有限保护措施。演出工作通常缺乏永久性就业的安全性，使工人遭受金融不稳定和受限制的健康覆盖范围，带薪休假和工作场所安全协议的机会。例如，De Stefano（2016）的研究表明，演出工人通常被归类为独立承包商，使他们没有资格获得诸如工人赔偿或失业保险之类的福利。在下面给出的图1中描绘了国家明智的演出工人：
加密货币价格预测指标-IJRPR
此方法提供了[1]有见地的信息，可促进在极其不可预测的比特币市场中改善风险管理和决策。实验结果[2]表明，SVR模型对于加密货币价格预测的准确性可以通过综合学习模型有效地改进。这是通过考虑[3]长期任期内存（LSTM）和变形金刚神经网络来完成的，这些术语（LSTM）和使用历史差异以及使用历史差异以及这些型号的技术指示器以及这些模型（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BIT）（BITCO）（BT） Litecoin（LTC）。我们的实验表明，[4]脊回归模型优于更复杂的预测模型，例如RNN和LSTM，在预测确切的关闭价格时。另一方面，LSTM可以比其他人更好地预期加密货币价格的方向。
生液中的进步：全面评论-IJRPR
微生物是控制性传播感染的一种预防方法，它们在与HIV，细菌性阴道病和其他感染的斗争中尤为重要。可以在涂层或长时间内使用它们。最初，它们被认为是可以对大多数性传播传播的广泛保护的产品；它们直接应用于粘膜表面，提供局部保护，并通过中和或抑制有害的微生物病原体作用，然后才能引起感染。这些产品最初被认为是可以针对所有性传播感染提供广泛保护的产品。本评论文章涵盖了微生物剂型和输送系统领域的最新药物开发项目。
使用RFID传感器（IOT）的智能停车系统-IJRPR
RFID发现的自动停车系统旨在为Arduino和RFID技术提供有效的停车场。就像在超现代世界中一样，一切都是自动的，它构建了一个系统，该系统会自动嗅探穿过大门的公共汽车的条目和输出，以及停车场中的公共汽车数量。检查和结帐迅速处理而不停止公共汽车，因此在这些过程中避免了业务果酱问题。这项开发的技术可用于自动停车位最常见的所有资产阶级地区。一些可以安装和使用此设计的重型公司是商店，医院，机场，电影院，公寓等。在大城市中，土地成本正在呈指数增长。因此，重要的是，停车位需要最低的位置并吸收最大车辆量子。通过此设计，我们开发了一种用于自动停车系统的停车系统，以时尚使用广场。
使用机器学习的基于手语解释器-IJRPR
耳聋是一种全球状况，影响了约4.66亿人，其中包括约3400万儿童。聋哑人在日常生活中面临许多挑战，尤其是在沟通，教育，就业和社会化等领域。普遍的误解是聋人无法交流；但是，许多人依靠手语作为其主要互动手段。手语是一种丰富而复杂的语言，配有其自身的语法和语法，在不同的文化和地区各不相同。认识到聋人社区内的多样性对于培养所有个人的包容性和可访问的社会至关重要，无论其听力状态如何。尽管有手语的重要性，但聋人与不使用手语的人之间有效的沟通有很大的差距。这个差距会导致误解，社会隔离以及获得基本服务的有限访问。为了解决这个问题，我们介绍了Slingo，这是一款创新的基于应用程序的手语解释器，旨在弥合听力受损的个人和非手语用户之间的沟通鸿沟。Slingo利用高级机器学习技术和计算机视觉实时检测和解释手语手势。该系统包括两个主要组成部分：图像捕获系统和机器学习模型。图像捕获系统利用设备的摄像头来捕获用户的手移动，而机器学习模型则处理这些图像以准确解释符号并在屏幕上显示其含义。Slingo系统的多功能性允许在各种环境中使用它，包括教育机构，工作场所和公共场所，从而促进听力障碍的个人与不使用手语的人之间有效的沟通。通过增强沟通可及性，Slingo旨在改善听力障碍者的生活质量，并促进各种环境中更大的包容性。本文将探讨Slingo的发展，功能和潜在应用，并强调其在应对聋人社区所面临的沟通挑战方面的重要性。
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。
回收锂离子电池的全球视角-IJRPR
日益增加的全球对锂离子电池的依赖 - 从手持设备到电动汽车的所有功能都促进了能源存储和机动性部门的转变。但是，这种快速增长在电池生命周期结束时提出了重大挑战。尤其是，锂离子电池的处理和回收已成为环境管理和资源保护中的关键问题。回收这些电池不仅对于减轻危险物质（例如重金属和有机电解质）的生态影响至关重要，而且对于恢复了锂，钴，镍和铜等有价值的材料[1]。随电池设计和应用而变化的锂离子电池化学的复杂性刺激了广泛的研究，以开发有效的回收方法。传统的高光脂化技术虽然已广泛实施，但受到其高能量消耗和潜在的环境危害的挑战。在响应中，利用水溶液来溶解电池组件的水透析过程已经获得了牵引力。直接回收的最新进步有望在减少回收操作的环境足迹的同时，更大的活性材料恢复了[2]。这些技术创新是从线性的“收割机 - 物种”模型过渡到更循环的经济中的核心，在这种经济中，将废物重新用于新产品。在全球范围内，政策框架开始赶上电池技术的快速发展。在欧洲，严格的法规和经济激励措施加速了建立复杂的回收设施，并促进了对绿色过程的研究[3]。同样，在北美和亚洲，政府倡议和私营部门投资正在推动可以作为其他地区模型的创新。，尽管取得了这些进步，但仍然存在许多挑战。这些包括电池设计的变化，拆卸困难以及与扩大回收过程相关的经济障碍，以匹配持续的电池量的增长[4]。此外，锂离子电池回收的全球维度要求国际协作和标准协调。监管政策，市场条件和技术准备就绪的差异可能会阻碍材料和扼杀创新的有效流动。将生命周期评估的整合到决策制定中，并制定标准化的回收协议可以显着提高恢复率并最大程度地减少环境影响。在这种情况下，本综述旨在通过检查当前的最新回收技术，其环境和经济影响以及不断发展的监管环境来提供有关回收锂离子电池的全面观点。通过利用案例研究和最新研究结果，本文强调了可以促进可持续电池回收生态系统的关键问题和潜在解决方案[5]。
AI情感识别-IJRPR
理解和表达情绪是孩子认知和社会发展的关键部分。但是，有情感困难的孩子可能在认识和传达自己的感受时面临挑战。本文介绍了基于AI的情感识别系统来解决此问题。系统使用计算机视觉和深度学习技术通过面部表情来检测情绪，并提供个性化的，特定于情感的建议来指导儿童的情感理解。儿童的情绪智力与改善的社交互动和学习成绩有关。传统的情感检测方法取决于心理评估或手动观察，这可能是耗时且主观的。我们的系统利用AI自动化和增强情绪检测准确性，提供既客观又可扩展的实时反馈。
网络安全意识-IJRPR
数字变形的不可驱动的推进使人类在超连续性的复杂晶格中毫不远，将网络安全传播到不变的紧急性，而不是选择性的预先授权。随着技术增强在渐近轨迹上的转移，串联的网络恶性造成的肥大伴有肥大，从而引起了对抗性进化的不断升级的辩证法。这种不断突变的网络稳定性强调了认识论重新校准对预防性，启发式适应性网络安全架构的典型紧急性。在现代数字生态系统的迷宫般广泛内，网络脆弱的无处不在，超越了戏剧性的描绘，因此需要对前卫网络城市城市城市道路的敏锐融合。Neoteric网络拮抗剂资本利用了系统性的空白，人为敏感性和算法近视，以策划灾难性的入侵。由此产生的漩涡远远超出了金钱的屈服，封装了智力主权征服，制度性无知和地缘战略性不稳定。网络安全认知的核不仅限于认知的认可，而是授权根深蒂固的灌输和对不可侵犯的数字预防的施法。公司实体和单个网民都必须超越古老的安全教条，朝着零信任矩阵，永久发展的身份验证基板和启发式异常检测机制迁移。强大的网络安全堡垒需要不断的过度耐等位置，随机风险预后以及出现的AI融合防御性策略的流体整合。对建筑师的网络堡垒，加密熵，机器智能的对抗性无效和分散的网络网络防御工事的多种聚合融合至关重要。网络拮抗剂，利用超自动浸润的启发式方法，不对称的社会工程载体和多态恶意软件共生，促使数字熵猖ramp。抵消这些存在的威胁需要相应地复杂的报复性模式，使人类的智慧与算法的感知协同。此外，对跨国网络安全佳能的遵守，增强了机构的弹性，确保了对抗控制论的正交堡垒。公司必须实例化强大的网络政府策略，编纂事件响应学说，并灌输网络弹性范式，以促进新兴的网络性情感现象。预期威胁侦察和自适应异常拦截的协同融合使实体能够在数字妊娠之前征服和抢先入侵。