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使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
聊天机器人及其使用人工智能的技术：综述
在现代技术时代，聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体，可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近，聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话；可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信，涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用，例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
心律不齐检测的机器学习技术的比较分析
摘要：心血管心律失常确实是全球最普遍的心脏问题之一。在本文中，主要目标是开发和评估自动分类系统。该系统采用了电解图（ECG）数据的全面数据库，特别着重于改善少数心律失常类别的检测。在这项研究中，重点是在心律不齐检测的背景下研究三种不同监督机器学习模型的性能。这些模型包括支持向量机（SVM），逻辑回归（LR）和随机森林（RF）。使用真正的患者心电图（ECG）记录进行了分析，这在临床环境中是一种更现实的情况，在临床环境中，ECG数据来自各种患者。该研究根据四个重要指标评估了模型的性能：准确性，精度，召回和F1得分。彻底实验后，结果强调，随机森林（RF）分类器在实验中使用的所有指标中的其他方法都优于其他方法。该分类器的精度令人印象深刻，表明它在准确检测不同患者收集的各种心电图信号中的心律不齐方面有效。
人工智能和数据科学技术的应用
- 第一种通过网络表格进行电子收集的调查类型是商业统计 - 接下来是社会统计计算机辅助数据收集 - 随后是社会统计计算机辅助电话采访 - 下一步是社会统计计算机辅助网络采访 - 一些以前被视为商业统计的调查转移到 CAWI - 推出 CAWI 移动社会统计调查
湖泊生态系统中的砷毒性：腹膜生物转化和中国神秘的蜗牛生物蓄积Monique Rockefeller，Sarah Alaei和Alis
图4。砷矿甲基转移酶（ARSM）基因在鳟鱼湖，钢铁湖和基拉尼湖的周围DNA中检测到了PCR，使用靶向该基因保守区域的退化引物。从三个南部海湾声音湖中收集了植物，砷湖：鳟鱼湖（<1 ppb），钢铁湖（〜2 ppb）和基拉尼湖（〜20 ppb）。DNA以不同的浓度在聚合酶链反应（PCR）中用作模板，以不同的浓度：1 ng/ul，2 ng/ul和4 ng/ul。用两个引物对之一进行 PCR：与16S rRNA或ARSM基因互补。琼脂糖凝胶电泳。该图显示了用荧光染料，分子量（MW）梯子和可变标签可视化的凝胶。16S rRNA引物预计将导致111个碱基对（BP）的PCR产物，并且ARSM引物（MF1和MR2）预计将导致302至346 bp之间的PCR产物。
关于利用组织培养的洞察力，以帮助cow豆（Vigna unguilata L.）改进的新育种技术
Cow -pea（Vigna Unguiculata L.）是一种未充分利用的蔬菜豆类土著，主要在非洲种植和消费。但是，它在农业生产和消费方面的影响力在全球范围内已扩大。这种有弹性的作物以承受各种环境压力的能力而闻名，使其适合小型农民常用的边际作物生产系统。尽管cow豆具有对干旱的耐受性，但它对盐度胁迫和生物剂尤其敏感。对干旱的耐受程度在不同的品种之间有所不同，这需要进一步的研究才能开发出更多的弹性品种。不断变化的气候模式和相关的不确定性凸显了迫切需要繁殖更多弹性和生产性的牛皮品种。传统的植物育种技术产生了新的牛p，但是耕种的牛皮纸中的遗传多样性有限，为未来的传统繁殖工作带来了挑战。新的育种技术（NBT），包括基因编辑工具，单碱基对改变和DNA甲基化方法，为加速牛港改善提供了有希望的替代方法。然而，这种方法还面临着与组织培养中器官发生（OG）和体细胞胚发生（SE）成功相关的挑战。本综述研究了组织培养的挑战和进步，以提高cow豆生产力和针对非生物和生物胁迫的韧性。
植物基因组编辑——先进工具和技术
谁可以参加 培训计划每批最多可容纳 25 名参与者。 第二年及以上的博士生将被优先考虑。 需要具备 Crispr 以及植物分子生物学的基本知识。 与基因组编辑 EFC 项目相关的科学家、博士后和研究学者将优先考虑。 2025 年 2 月 3 日至 7 日 – 博士后研究员和早期职业科学家。（https://forms.gle/wMJEeaJzhwYviARp7） 2025 年 2 月 10 日至 14 日——博士生（第 2 年及以上）和研究学者（具有至少 6 个月的经验）。（https://forms.gle/RMmeh2VYRTAhiEKx7） 旅行和住宿 参与者必须承担自己的旅行、住宿和伙食费用。从住宿地点到培训地点的当地旅行安排由参与者自行安排。主办方将承担培训期间的工作午餐。
耶鲁大学/GRA ACC模型：可用于自然的新独特工具；解释器
科学家用来解释生态系统中捕获和存储的碳量的数学工具很少考虑动物的影响。这源于这样的假设：由于动物比生态系统中的植物和微生物要稀有得多，因此它们的潜在影响应该是最小的。然而，现场研究已经开始表明，这种假设可能不是准确的，如2023年3月下旬的《自然气候变化》杂志发表的《自然气候变化可以扩大自然气候解决方案》中所示。这导致了一个新的询问领域，称为碳循环（ACC）。