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图2：CDR推文中的情感。左面板：每个CDR方法和用户面板的推文数量，每个条形图的每个三胞胎都引用了不频繁的用户的推文（每个用户1-2个CDR推文，最黑暗），中等用户（3-50个CDR Tweets）和频繁的用户（超过50个CDR Tweets，Light，最轻）。省略了“总”的栏。中间面板：主要是负面（红色阴影，向左生长）或正面（绿色阴影，在右侧生长）的推文。比例是相对于每个方法的推文总数。灰色阴影指示相对于每个用户面板的每个方法的推文数的比例。右面板：随着时间的推移（季度解决，季度解决，相对于每季度方法总的推文总数比例），主要是正（顶部的绿色条）和负（底部的红色条）的推文的份额。两者之间的空白反映中性推文或丢失的数据。蓝线图显示了每季度每个方法的绝对数量。
AI 开发工具使用情况、情绪和...的分析
摘要 GitHub Copilot 是由 GitHub 开发的新工具，可帮助开发人员完成一系列任务，包括生成代码片段、文档协助和制定实施策略。类似的 AI 开发工具，例如 Tabnine 和 AWS Code Whisperer，也可用作开发辅助工具，但使用程度各不相同且要低得多。我们的研究使用 Stack Overflow 年度调查来检查专业开发人员和其他用户对 GitHub Copilot 和类似 AI 开发工具的采用情况。该研究揭示了工具使用方面与年龄相关的显著差异，与年长用户相比，年轻人明显更倾向于使用这些技术。其他重要见解包括基于开发人员类型、专业状态的使用差异以及用户对 AI 的态度对开发人员采用 GitHub Copilot 的影响。关键词：AI 开发者工具、人工智能、GitHub Copilot、技术采用、AI 信任
全球电子制造供应链的当前情绪IPC 2024年8月 - 只读
能力利用率转移到扩展和订单情绪的增强。具体来说，新订单指数和积压指数都攀升了3分，而发货指数提高了2分。容量利用指数的显着上升5分，达到104。
使用人工智能检测学生在大体解剖学反思中的情绪和情感
评估。家庭医学。1994；26：278-82。7. Mann K、Gordon J、MacLeod A。卫生职业教育中的反思和反思性实践：系统评价。高级健康科学教育理论实践。2009；14：595-621。8. Wald HS、Reis SP、Monroe AD、Borkan JM。《失去我的老病人》：互动式反思性写作以支持医学生的成年礼。医学教学。2010；32：e178-84。9. Sandars J。反思在医学教育中的运用：AMEE 指南第 44 号。医学教学。2009；31：685-95。10. Lie D、Shapiro J、Cohn F、Najm W。反思性实践丰富了实习学生的跨文化体验。 J Gen Intern Med 。2010；25：S119-25。11. Mamede S、Schmidt HG、Penaforte JC。反思性实践对医学诊断准确性的影响。医学教育。2008；42：48-75。12. DasGupta S、Charon R。个人疾病叙述：使用反思性写作来教授同理心。Acad Med 。2004；79：351-6。13. Sargeant JM、Mann KV、Vander Vleuten CP、Metsemakers JF。反思：接收和使用评估反馈之间的联系。高级健康科学教育理论实践。2009；14：399-410。14. Rabow MW、McPhee SJ。行医治病：培养良好的
使用Web搜索者...
摘要 - 本研究探讨了在产品评论的背景下，用于情感分析的Web爬行技术和机器学习算法的整合。随着电子商务平台和用户生成的内容的指数增长，了解消费者对产品的情感已越来越有价值。该研究提出了一种创新的方法，该方法结合了基于硒的网络爬网，从在线来源收集广泛的产品评论，并利用随机的森林分类器进行情感分析。研究方法涉及数据收集，预处理，模型培训和情感预测。通过这种合并的方法，该研究证明了该模型在各种产品评论范围内分类情感的功效。本文讨论了这种方法在协助业务方面的重要性，以大规模理解客户的反馈，从而促进明智的决策并增强用户体验。调查结果强调了这种方法的潜力，可以从在线平台上获得的大量非结构化数据中提取有价值的见解。索引术语 - RFC，TF-IDF，情感分析，Web crawler
通过机器学习和深度学习的情感分析
情感分析是自动识别文本中表达的情感的任务。在许多应用程序中，它变得越来越重要，例如社交媒体监控，产品审查分析和客户反馈评估。随着深度学习技术的出现，情感分析的性能和准确性显着提高。本文对机器学习和深度学习方法进行了全面调查，以分析文档，句子和方面级别。我们首先提供了传统的机器学习方法的情感分析及其局限性。然后，我们研究了已成功应用于此任务的各种机器学习和深度学习体系结构。此外，我们讨论了处理不同数据模式的挑战，例如视觉和多模式数据，以及如何对两种技术进行调整以应对这些挑战。此外，我们探讨了情感分析在不同领域的应用，包括社交媒体，产品评论和医疗保健。最后，我们重点介绍了深度学习方法的当前局限性用于情感分析，并概述了潜在的未来研究方向。本调查旨在为研究人员和从业人员提供对最先进的深度学习技术及其实际应用的全面理解。
帕多亚大学生物学系...
使用化石燃料和塑料产品污染并损害了我们的星球，我们的土地，我们的水和一生。共同的目标是找到解决这个问题并建立更美好世界的策略。一种可能的策略是使用能够生产生物聚合物作为环保和可持续塑料的有趣来源，而无需使用化石燃料。实际上，一些蓝细菌物种可以合成PHB（多羟基丁酸）等生物塑料。此外，由于蓝细菌是光合微生物，固定大气二氧化碳以将其转化为生物质，因此它们具有减少大气中温室气体（GHG）排放的潜力。一种特定的物种，Synechocystis sp。b12，在巴西污染区域中分离出来，在高光中表现出特别优势，并产生了一定数量的PHB。So syechocystis sp。b12在不同的生长曲线，氮饥饿和磷饥饿中生长，然后将这两种应力组合在一起，某些参数（例如OD，PHB积累和糖原趋势）被监测。此外，为了操纵糖原代谢核苷酸和氨基酸序列的GLGP1和GLGP2在参考菌株PCC6803和B12之间对齐以增强差异。然后进行了一些分子生物学实验，目的是过表达参与糖原代谢的基因GLGP2，尤其是在糖原降解中，尝试了稳定重组和瞬时转化的方式。
具有林德布拉德主方程和干扰测量的量子启发语言模型用于情绪分析
量子启发模型在许多下游语言任务（如问答和情感分析）中表现出色。然而，最近的模型主要关注嵌入和测量操作，忽略了量子演化过程的重要性。在这项工作中，我们提出了一种新型的量子启发神经网络 LI-QiLM，它集成了林德布拉德主方程 (LME) 来建模演化过程和干涉测量过程，提供更多的物理意义以增强可解释性。我们对六个情感分析数据集进行了全面的实验。与传统神经网络、基于 Transformer 的预训练模型和量子启发模型（如 CICWE-QNN 和 ComplexQNN）相比，所提出的方法在六个常用的情感分析数据集上表现出卓越的准确率和 F1 分数。额外的消融测试验证了 LME 和干涉测量的有效性。
2024 年 6 月商业和消费者调查结果欧盟和欧元区经济情绪保持大致稳定；就业预期下降
6 月份工业信心指数基本保持稳定（-0.1），因为管理者的生产预期和对当前整体订单水平的评估基本没有变化。不过，略多的管理者认为成品库存过多/高于正常水平，表明需求减弱。关于未纳入信心指标的问题，管理者报告过去产量明显下降，而对出口订单的看法保持稳定。服务业信心指数小幅下降（-0.5），原因是管理者对过去需求的评估恶化，但对过去商业状况的评估略有改善，仅部分抵消了这一下降，而预期需求基本保持稳定。消费者信心仅小幅上升（+0.3），反映出消费者对其家庭过去财务状况的看法有所改善，并且有进行大宗采购的意愿。消费者对其国家总体经济状况和家庭财务状况的预期基本没有变化。零售贸易信心指数（-0.5）连续第三个月小幅下滑。零售商对过去业务状况的评估明显下降，对未来 3 个月的业务预期也有所下降，但这一下降被较低的评估所部分抵消
经济分析 - 经济学系 - 罗马第三大学
第一部分。课程的第一部分涉及定义和衡量经济增长和商业周期所需的基本概念。为了得出一组短期和长期程式化事实，我们将回顾历史序列趋势周期分解、过滤程序和随机过程理论的基本概念。然后，我们将推导出新古典增长模型（索洛模型）及其微观基础版本，该模型具有完全竞争市场和完全信息（Ramsey-Cass Koopmans）。我们将看到，从长远来看，技术进步的趋势成分会导致实际变量的增长，而从短期来看，技术进步中的随机成分将触发周期。第二部分。课程的第二部分将重点介绍典型 RBC 模型的几个扩展。我们将继续向模型添加越来越多的元素，使模拟结果更接近经验证据。我们将看到的主要扩展是不可分割劳动模型、消费习惯、可变资本利用、资本和投资调整成本以及偏好冲击。第三部分。课程的第三部分将重点介绍 RBC 模型中的财政政策。特别是，通过一次性或扭曲税收和债务积累融资的公共支出增加的影响，强调理论基础和与经验证据的匹配。第四部分。最后一部分将重点介绍货币政策问题。我们将看到，在瓦尔拉斯模型中引入货币意味着与经验证据不一致的结果。然后我们将重点关注新凯恩斯主义方法，该方法与 RBC 理论具有相同的方法论。尽管如此，微观基础仍基于垄断竞争市场和粘性价格。这两个假设使货币非中性，并赋予货币政策积极作用。此外，价格粘性还影响对实际冲击的反应，这些反应在某种程度上与 RBC 模型中获得的反应不同。通过这种方式，我们将看到如何将无条件和条件证据重现为实际和名义冲击的实现。