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人工智能作为社交媒体营销中自动个性化功能的人类行为检测
电子邮件：*irfan.habibillah@mahasiswa.unikom.ac.id 摘要。人工智能几乎应用于人类生活的各个方面，尤其是在社交媒体上的营销活动中，提高了其有效性。本研究旨在确定人工智能在自动个性化中如何提高营销活动的有效性。一些可能影响人类使用社交媒体的因素是他们喜欢什么、他们在哪里评论以及他们在社交媒体上的搜索字段中的类型。本研究中使用的方法是比较描述方法，即描述或解释和验证研究的现象，然后将其与具有不同系统的其他社交媒体进行比较。本文研究的一些变量或对象是用户使用社交媒体的习惯以及在几种社交媒体上发现的与用户习惯反应的人工智能。这项研究展示了人工智能如何提高社交媒体营销活动的有效性，并产生了几种社交媒体中人工智能技术之间的可比数据，这表明人工智能被证明可以提高营销活动的有效性。它是在社交媒体上完成的。 1. 简介 人工智能 (AI) 是近十年来不断发展的信息技术。利用人工智能的行业不仅用于电信行业，还广泛应用于银行、服务、制造业等其他行业。人工智能 (AI) 是一个通用术语，它建议使用 PC 进行快速指导，而无需进行无关紧要的人为干预。机器人的发展开启了计算机推理。机器人这个词来自捷克语“robota”，意思是用作义务工作的生物合成机器 [1]。人工智能技术的应用有利于监控社交媒体，从而全面了解社交媒体上发生的互动。这项技术还有助于根据社交媒体用户的习惯营销内容 [2]。大数据概述了结构化和非结构化数据的增长和可用性。它可用于社交媒体上的分析目的。这些数据可以
![OPF使用改进的CHG优化算法
i遗传证据强烈支持管理体重和...
确实“外部集中”视觉生物反馈促进...
革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型
机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口
建筑物的体现碳排放
评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论
混合储能系统的进步
arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日
环境管理杂志
多类分类的机器学习软件工具
在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧](/simg/3/3719b785dd1ea833df62e0c23311a7f2f0c379fa.webp)
OPF使用改进的CHG优化算法 i遗传证据强烈支持管理体重和... 确实“外部集中”视觉生物反馈促进... 革命性的早期疾病检测：阿曼2型糖尿病筛查的高临界性4D CNN模型 机器学习驱动的Web-POST屈曲阻力预测高强度钢梁具有基于椭圆形的Web开口 建筑物的体现碳排放 评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论 混合储能系统的进步 arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日 环境管理杂志 多类分类的机器学习软件工具 在covid-... 的年轻人中自我报告的担忧
摘要：本文介绍了最近开发的饥饿游戏搜索（HGS）优化算法的应用。HGS与混乱的地图相结合，提出了新的混乱饥饿游戏搜索（CHGS）。它用于解决最佳功率流（OPF）问题。OPF的解决方案是为了最大程度地减少发电成本，同时满足了系统的约束。此外，本文为混合可再生能源，光伏和风电场提供了最佳选址。此外，还研究了添加可再生能源对整体发电成本价值的影响。优化问题的探索场是每个研究系统中每个发电机的主动输出功率。CHG还获得了最佳的候选设计变量，该变量对应于最低可能的成本函数值。通过对两个标准IEEE系统进行模拟的20个独立时间-IEEE 57-BUS和118-BUS系统，可以验证引入的CHGS算法的鲁棒性。获得并分析了所获得的结果。基于CHG的OPF被发现具有竞争力，并且优于用于解决文献中相同优化问题的其他优化算法。本文的贡献是在应用于OPF问题时测试对所提出的方法的改进，以及在引入的目标函数上添加可再生能源的研究。
在基于门的量子计算机中自然嵌入极化合成孔径雷达图像的斯托克斯参数
摘要 — 量子算法旨在在基于门的量子计算机中处理量子数据（量子比特）。经严格证明，当输入是某些量子数据或映射到量子数据的某些经典数据时，它们比传统算法具有量子优势。然而，在实际领域，数据本质上是经典的，它们的维度、大小等都非常大。因此，将经典数据映射（嵌入）到量子数据是一个挑战，甚至在基于门的量子计算机中处理映射的经典数据时，量子算法相对于传统算法没有量子优势。对于地球观测（EO）的实际领域，由于遥感平台上的传感器不同，我们可以将某些类型的 EO 数据直接映射到量子数据。特别是，我们有以极化光束为特征的极化合成孔径雷达（PolSAR）图像。极化光束的偏振态和量子比特是物理状态的分身。我们将它们相互映射，并将这种直接映射称为自然嵌入，否则称为人工嵌入。此外，我们使用量子算法在基于门的量子计算机中处理自然嵌入的数据，而不管其相对于传统技术的量子优势如何；即，我们使用 QML 网络作为量子算法来证明我们自然地将数据嵌入基于门的量子计算机的输入量子位中。因此，我们在 QML 网络中使用并直接处理了 PolSAR 图像。此外，我们设计并提供了一个带有额外神经网络层的 QML 网络，即混合量子经典网络，并演示了在使用和处理 PolSAR 图像时如何编程（通过优化和反向传播）这种混合量子经典网络。在这项工作中，我们使用了 IBM Quantum 提供的基于门的量子计算机和基于门的量子计算机的经典模拟器。我们的贡献是，我们提供了具有自然嵌入特征（量子位的 Doppelganger）的非常具体的 EO 数据，并在混合量子经典网络中对其进行了处理。更重要的是，在未来，这些极化SAR数据可以通过未来的量子算法和未来的量子计算平台进行处理，以获得（或展示）相对于传统EO问题技术的量子优势。索引词——自然嵌入、参数化量子电路、极化合成孔径雷达（PolSAR）、量子机器学习（QML）。I.引言最近在构建基于门的量子计算机方面取得了突破，该计算机仅使用极少的量子比特[1]
http://jaet.journals.ekb.eg 使用迁移从 MRI 图像中自动检测脑肿瘤
早期成功检测脑肿瘤对改善患者治疗和生存起着重要作用。由于临床上通常会生成大量图像，因此手动评估磁共振成像 (MRI) 图像是一项非常困难的任务。因此，需要使用计算机辅助诊断 (CAD) 系统进行早期检测并将脑肿瘤分类为正常和异常。本文旨在设计和评估近年来为图像分类提出的卷积神经网络 (CNN) 迁移学习的最新性能。对五种不同的著名 CNN 进行了五种不同的修改，以了解最有效的修改。对每个架构应用了五层修改和参数调整，为脑肿瘤检测提供了一种新的 CNN 架构。大多数脑肿瘤数据集只有少量图像来训练深度学习结构。因此，在评估中使用两个数据集来确保所提结构的有效性。首先，来自 RIDER Neuro MRI 数据库的标准数据集，包括 349 张脑部 MRI 图像，其中 109 张正常图像和 240 张异常图像。其次，收集了 120 张脑部 MRI 图像，其中包括 60 张异常图像和 60 张正常图像。结果表明，提出的 CNN 迁移学习与 MRI 可以学习脑肿瘤的重要生物标志物，然而，获得的最佳准确度、特异性和灵敏度均为 100%。
深度神经网络中自发出现类似大脑的功能特化
。CC-BY-NC 4.0 国际许可，根据未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者（此版本于 2021 年 7 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.07.05.451192 doi：bioRxiv 预印本
慢速磁动力学中自旋惯性的可观察效应
landau-lifshitz-gilbert（LLG）方程，用于对铁磁体中的磁动力学进行建模，默认假设与自旋进液相关的角动量可以立即放松，而当真实或有效的磁场导致进液的实际或有效的磁场时，则可以关闭。对“自旋惯性”的这种忽视是非物理的，会违反节能。最近，修改了LLG方程以说明惯性效应。然而，共识似乎是，在慢速磁力动力学中，这种效果随着时间的流逝而言是不重要的，比角动量的放松时间更长，这通常在铁磁体中很少fs至〜100 ps。在这里，我们表明，即使在缓慢的磁动力学中，自旋惯性也至少有一个非常严重且可观察到的作用。它涉及与用外部试剂（例如磁场）翻转纳米级铁磁铁磁化相关的开关误差概率。当场强接近开关的阈值时，开关可能需要〜ns，这比角动量放松时间长得多，但是在开关误差概率中感觉到了自旋惯性的效果。这是因为开关轨迹的最终命运，即无论是导致成功还是失败，当由于旋转惯性造成的坚果动力学时，在开关动作的前几个PS中发生的事情会影响。自旋惯性增加了误差概率，这使开关更容易出错。这具有至关重要的技术意义，因为它与磁逻辑和记忆的可靠性有关。
原型阴影：罗伯特·摩尔（Robert Moore）和雅各布·博伊姆（Jacob Boehme）作品中自私的本能
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印度尼西亚年轻人人口中自主感觉子午对短期记忆功能的反应
简介：如今，与记忆下降有关的疾病很普遍。记忆下降可能与正常的认知衰老或痴呆有关。自主感觉子午响应（ASMR）已被证明可以增加大脑某些部分在记忆函数中起作用的功能连接性。但是，ASMR在印度尼西亚年轻人人口中的影响尚不清楚。 方法：本研究使用了两个平行组预测试和测试后设计的准实验设计。 参与者是Diponegoro大学的医学生（n = 30）。 然后将参与者随机分配为两组。 第1组未接受任何治疗（n = 15），并给予第2组ASMR刺激（n = 15）。 ASMR刺激是通过在参与者晚上入睡14天之前通过使用耳机/耳机观看20分钟的ASMR视频来给出的。 使用风景记忆测试（SPMT）在接收刺激之前和之后测量短期内存函数。 然后使用Wilcoxon测试和Mann-Whitney U检验分析收集的数据。 结果：在第1组中，ASMR刺激前的SPMT得分为18.9±1.81，之后为19.5±2.03。 在第2组中，ASMR刺激前的SPMT得分为17.7±2.09，之后为21.5±1.55。 第2组的SPMT预测试和测试后差异高于第1组（P <0.001）。 结论：ASMR刺激可以增加短期记忆。但是，ASMR在印度尼西亚年轻人人口中的影响尚不清楚。方法：本研究使用了两个平行组预测试和测试后设计的准实验设计。参与者是Diponegoro大学的医学生（n = 30）。然后将参与者随机分配为两组。第1组未接受任何治疗（n = 15），并给予第2组ASMR刺激（n = 15）。ASMR刺激是通过在参与者晚上入睡14天之前通过使用耳机/耳机观看20分钟的ASMR视频来给出的。使用风景记忆测试（SPMT）在接收刺激之前和之后测量短期内存函数。然后使用Wilcoxon测试和Mann-Whitney U检验分析收集的数据。结果：在第1组中，ASMR刺激前的SPMT得分为18.9±1.81，之后为19.5±2.03。在第2组中，ASMR刺激前的SPMT得分为17.7±2.09，之后为21.5±1.55。第2组的SPMT预测试和测试后差异高于第1组（P <0.001）。结论：ASMR刺激可以增加短期记忆。
癌症中自噬和Wnt/β-catenin信号传导之间的相互作用：通过药物重新定位的治疗潜力
已经解剖了癌细胞的广泛失调，并深入描述了多种癌症类型的许多调控途径。Wnt/β -catenin信号传导和自噬，这有助于肿瘤生长和对抗癌疗法的抗性。当前，靶向Wnt/β -catenin信号传导或自噬的几种治疗策略处于发展的各个阶段。有针对性的疗法阻止参与这两种途径的特定元素；受体外研究以及临床前和早期临床试验的约束。令人惊讶的是，专为其他疾病设计的药物也影响了这些途径，这很重要，因为它们已经被FDA批准了，有时甚至在诊所中常规使用。这一微型审查的主要重点是强调药物重新定位以抑制Wnt/β -catenin和自噬途径的重要性，重点是它们之间的相互作用。我们发现的数据强烈表明该领域值得进一步检查。
经济中自然资源的使用
本报告为各国统计系统编制物质流账户提供了全球指导文件，包括可持续发展目标 8.4 和 12.2 关于国内物质消费的内容。它以欧洲编制全经济物质流账户和各国试点测试的现有经验为基础。如果您对本手册有任何疑问，请随时与我们联系。