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全球电子制造供应链的当前情感IPC 2025年2月 - 只读
§招聘挑战将继续存在，因为劳动力市场仍然紧张。 >电子制造商在很大程度上不向前拉货物，也没有看到运输附加费§招聘挑战将继续存在，因为劳动力市场仍然紧张。>电子制造商在很大程度上不向前拉货物，也没有看到运输附加费
情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。
使用 SVM 监督机器学习模型进行情绪分析和虚假亚马逊评论分类
摘要 — 本项目尝试对亚马逊的短评论和长评论进行情绪分析，并报告其对监督学习支持向量机 (SVM) 模型的影响，以此作为虚假评论分类的桥梁。首先，通过与朴素贝叶斯、逻辑回归和随机森林模型进行比较来评估 SVM 模型，并证明其在准确率 (70%)、精确率 (63%)、召回率 (70%) 和 F1 分数 (62%) 方面更胜一筹（第二个假设）。超参数调整提高了 SVM 模型的情绪分析准确率（准确率为 93%），然后改变评论长度会影响模型的性能，这验证了评论长度会影响分类器（第一个假设）。其次，在虚假评论数据集上进行虚假评论分类，准确率为 88%，而两个数据集的合并子集的准确率为 84%。关键词 — 虚假评论检测、情绪分析、自然语言处理、机器学习 (ML) 监督学习
深入了解艺术：使用深度学习
摘要 - 艺术是人类在美学和迷人手段中表达和表达自己的思想，情感和经验的深刻媒介。这就像一种通用语言，超越了语言的局限性，从而实现了复杂的思想和感受的交流。基于人工智能（AI）的数据分析正在用于研究领域，例如情感分析，其中通常分析文本数据以进行意见挖掘。在这项研究中，我们从事艺术工作并应用深度学习（DL）算法来对图形艺术中的七种不同面部表情进行分类。进行经验分析，在大型数据集上应用了InceptionV3和Resnet的预训练模型的最深学习算法。两种模型都被认为是革命性的深度学习体系结构，可以训练更深层的网络，从而在各种计算机视觉任务（例如图像识别和分类任务）中提高模型性能。全面的结果分析表明，与相关领域的现有方法相比，所提出的Resnet和Incemnet和InconceionV3方法的准确性分别高达98％和99％。这项研究通过解决图形艺术中七种不同面部表情的检测，有助于情感分析，计算视觉艺术和人类计算机相互作用的领域。我们的方法可以增强对用户情感的了解，从而对改善用户参与度，AI驱动系统中的情商以及在数字平台中的个性化体验产生重大影响。这项研究弥合了视觉美学和情感检测之间的差距，通过强调DL框架在人类心理评估和行为分析等各种领域的实时情绪检测应用程序的功效，提供了图形艺术如何影响图形艺术如何影响和反映人类情绪的新颖见解。
将经济指标和市场情绪效应纳入美国国库债券收益率预测
摘要：对美国国库债券产量的准确预测对于投资策略和经济决策至关重要。本文探讨了高级机器学习技术的应用，特别是经常性神经网络（RNN）和长期记忆（LSTM）模型，在预测这些产量中。通过整合主要的经济指标和政策变化，我们的方法旨在提高收益预测的精度。我们的研究表明，LSTM模型比传统RNN的优越性在捕获财务数据中固有的时间依赖性和复杂性方面具有优越性。包含宏观经济和策略变量可显着提高模型的预测准确性。这项研究强调了传统银行业在金融市场预测中采用人工智能（AI）的开创性运动。除了考虑驱动债券市场波动的常规经济指标外，本文还优化了LSTM，以应对在市场情绪已经定价的加息期望时处理情况。
名人因素：通过时间序列的贝叶斯建模探索影响者对 COVID-19 疫苗情绪的影响。
在线社交网络使信息能够迅速传播到世界各地，在此类平台上表达的观点可能会影响人们的决定。在 COVID-19 大流行期间，许多有影响力的公众人物利用这些社交网络分享他们对为对抗病毒而开发的疫苗的看法。许多有影响力的人鼓励接种疫苗，也有相当多的人对疫苗的有效性表示怀疑和怀疑。这项研究模拟了 11 位有影响力的人的言论对 Twitter 上表达的 COVID-19 疫苗总体情绪的影响。情绪的衡量方法是收集大流行期间关于疫苗的一系列公开推文，并根据 VADER 词典为每条推文分配一个情绪分数。使用了几种模型来分析有影响力的人的言论的影响，包括线性、顺序和基于树的模型。结果是通过基于每个模型的反事实估计构建贝叶斯结构时间序列模型获得的。结果发现，分享鼓励接种疫苗信息的影响者通常会在接下来的 20 天内增加“支持接种疫苗”推文的数量。有影响力的人分享“反疫苗接种”信息有时会导致反疫苗推文数量减少，有时会导致在接下来的 20 天内数量增加。这项研究的结果为疫苗犹豫这一复杂问题以及有影响力的人对疫苗信息的影响提供了初步的了解，并为有关这一问题的公共卫生战略提供了参考。
未来空间显示出租户情绪的改善、多样化的需求驱动因素和持续的供应链演变
• 租户面临着各种不断变化的运营挑战。当被问及影响其业务的关键因素时，至少 20% 的租户选择了九个问题（从成本上升到净零碳转型）。劳动力成本现在是最重要的因素，62% 的人强调了这一点（2023 年：41%）；劳动力采购问题占 34%。 • 电力供应也已成为议程上的重点，因为租户越来越意识到需要获得充足、可靠的电力供应。36% 的人认为这是确保未来空间的障碍，而 2023 年这一比例为 11%，2022 年这一比例为 7%。这一增长反映了现有基础设施、持续的车队发展以及自动化和人工智能等耗能技术的日益普及所带来的挑战。 • 劳动力挑战可能会推动更高水平的技术和自动化采用——进一步增加电力需求和充足容量和可靠供应的关键性，以及对高质量现代物流设施的需求。
2024 年 12 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济信心和就业预期下降
12 月份工业信心回落（-2.2），反映出所有三个分项（即管理者的生产预期以及他们对当前订单水平和成品库存的评估）均大幅下降。在信心指标中未包括的问题中，管理者对过去生产的近期变化明显更为悲观，而对出口订单的看法则略有改善。服务业信心略有改善（+0.6），这得益于管理者对过去需求的评估明显上升。然而，这部分被需求预期的恶化所抵消。管理者对过去商业状况的评价基本保持不变。消费者信心连续第二个月下降（-1.0）。消费者对各自国家总体经济形势和大宗采购意图明显变得更加悲观。相比之下，消费者对家庭预期财务状况和过去财务状况的看法基本保持不变。零售贸易信心保持大致稳定（+0.1）。零售商报告称，未来 3 个月的业务预期有所改善，库存量评估也略有好转。然而，这些增长大多被对过去业务状况的恶化看法所抵消。由于建筑商对就业预期更为谨慎，12 月份建筑信心略有减弱（-0.5），而他们对订单的看法保持不变。表示需求不足是限制因素的建筑经理比例略有下降（-0.5 个百分点至 32.8%），同时
使用朴素贝叶斯和 n-gram 字符选择对具有人工智能相机技术的智能手机进行情绪分析评论
摘要。手机现在已成为一种基本必需品。根据日常需要，每个人都肯定有一部手机。只需一只手即可捕捉连接并开展各种活动。本研究的对象是评测具有最佳人工智能相机的智能手机。研究中使用的数据处理方法使用朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯被认为是文本挖掘分类准确度最好的方法之一。研究目的是方便那些购买具有最佳人工智能相机的智能手机的客户，而无需阅读产品评论。这样它就可以根据正面文本的分类来查看并标记负面文本分类。在本研究中，n-gram 用作字符选择器以提供更好的准确性结果。根据研究结果，Na¨ıve Bayes 的准确率为 72.00%，那么 Na¨ıve Bayes 的 n-gram 选择准确率为 N-gram = 2，准确率为 72.00%，n-gram = 3，准确率为 75.00%，n-gram = 4，准确率为 74.50%。本研究进行了 10 次实验，以测量 n-gram 的加入对准确率的提高。从而得出结论，n-gram 特性的应用可以提高 Na¨ıve Bayes 算法的准确率。