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SMS垃圾邮件使用机器学习
摘要：SMS垃圾邮件已成为移动用户的重大关注点，导致挫败感和不便。机器学习已被证明是过滤垃圾邮件消息的有效解决方案。但是，在实时场景中实施这些方法带来了独特的挑战。最近的一项研究旨在通过开发利用机器学习的实时SMS垃圾邮件过滤系统来解决这些挑战。这项研究的主要重点是通过专注于数据准备，功能工程，算法选择和模型部署来优化系统在实时分类中的性能。通过根据实时分类的要求来量身定制这些方面，系统可以有效地打击SMS垃圾邮件，同时保持高度的准确性和低潜伏期。另一个有希望的调查领域是自然语言处理（NLP）技术的整合，以更全面地分析SMS消息的内容。通过识别微妙的垃圾邮件特征，例如欺骗性语言或操纵策略，该系统可以提高其在过滤垃圾邮件消息中的总体准确性。将系统的适用性扩展到其他消息平台和语言也可以扩大其在各种通信渠道上打击垃圾邮件中的影响。这不仅将使移动用户受益，而且还会有助于更安全，更安全的数字环境。关键字：SMS垃圾邮件过滤，实时分类，机器学习
电子垃圾填埋禁令实施计划更新。...
这一承诺建立在社区对我们如何处理报废产品的日益增长的期望之上。当西澳大利亚人提供电子垃圾供收集时，重要的是要回收它们而不是运往垃圾填埋场。通过取消垃圾填埋作为一种选择，结合社区教育和政府拨款来支持收集和回收基础设施，这项禁令预计将大大增加西澳大利亚人回收的电子垃圾数量。
2024垃圾和回收服务指南。 ...
批量项目包括：家具，篮球篮（拆除），冰箱和冰柜（卸下门），电器，电视，大玩具和额外的袋子。地毯，填充物以及切成4英尺长，卷，胶带或领带的大地毯。床垫，盒子弹簧，软垫沙发，椅子和躺椅必须完全包裹并用塑料密封。木制家具或其他大型物品，例如大盒子，锻炼设备，钢琴，热水浴缸，浴缸和台面，超过4英尺和/或重50磅以上。宽松的木材必须切成4英尺长，捆绑的指甲或螺丝钉在安全的上方，并整齐地堆叠。在塑料袋中包含所有松散的碎屑。捆绑包和袋子的重量不能超过50磅。承包商对自己的碎片处置负责。
1/ 13 为 Chongwe 地区垃圾填埋场开发提供可行性研究咨询服务
赞比亚共和国 地方政府和农村发展部 意向书征求书（咨询服务）编号 MLGRD/GRZ/C/006/2024 “在 CHONGWE 区建造区域垃圾填埋场的可行性研究咨询服务” 咨询服务甄选。 客户：地方政府和农村发展部 国家：赞比亚 发布日期：2024 年 3 月 1. 引言 地方政府和农村发展部致力于通过建设区域固体废物卫生垃圾填埋场，改善固体废物的处理和处置，同时充分考虑保护公众健康和环境。因此，该部在 2024 年预算中拨出了一些资金，用于固体废物管理部门，由赞比亚共和国政府资助，用于卫生垃圾填埋场开发可行性研究的咨询服务。拟建场地位于 Chongwe 区，将为卢萨卡省的三个区提供服务，即卢萨卡、Chongwe 和 Chilanga。该项目的预期影响是改善选定城镇的环境和居民的福祉。 2. 目标 2.1. 主要目标 主要目标是进行 Chongwe 区区域卫生垃圾填埋场开发的可行性研究。 2.2. 具体目标 具体如下： • 收集特定站点数据，例如地图、报告、地质和水文数据。 • 审查当前的废物产生量、运输和处置基础设施。 • 提供废物产生量、运输和处置基础设施的 10 年预计值。 • 确定适合建立工程卫生垃圾填埋场的地点。
邀请出价18 Battery Road St-George的12个单元，污水库，停车，砖砌摊铺机安装，新路缘，垃圾箱收集区，四个时装秀
邀请邀请BID 18 Battern Road St-George的12个单元，污水库，停车位，砖砌摊铺机安装，新路边，垃圾箱收集区，四个时装桥桥/楼梯和12个储藏室。百慕大住房公司邀请承包商为本邀请中包含的图纸和投标文件中确定的分阶段作品提供建议。项目简要说明如下：项目范围：电池路18号（长建筑物）：Demo的现有电池路18号电池的墙壁，将新的CMU墙壁直接设置在现有的基础上。注意，平板基础的部分可能需要由于有机生长而需要去除（由于Casuarina树的根部）。为新的（东）Cesspit挖掘。为建筑物南侧的人行道，楼梯，储藏板，时装秀和景观挖掘。根据计划和规格构建建筑物。与新安装的管道基础设施的所有管道协调。与BHC Master Plumber进行安装和批准。按照BHC标准1外套底漆（有色）和2层涂层涂漆内部和外墙。颜色：o BHC内部缎面饰面 - 非常适合提供白色亚麻（pembroke Paint）O和外部（Pembroke Paint）。安装所有所需的细木工 - 门，踢脚板/装饰和或四分之一。（由BHC提供）安装乙烯基（LVT）地板。安装浴室瓷砖 - 地板，从地板到天花板。安装所有浴室配件 - 镜子，2汤匙吧台，卫生纸架。其他人提供/安装的厨柜和后挡板。日期：2024年4月10日此外，安装美化环境，砖砌摊铺机，混凝土人行道，垃圾收集板，邮箱和电动汽车站。
北爱尔兰的Mobuoy非法垃圾场的政治经济学：绿色犯罪学的观点Juneseo HwangUniversität汉堡，德国
在北爱尔兰德里的Mobuoy垃圾场发现了大规模和长期非法废物处置，这是对爱尔兰和国际社会的震惊。Mobuoy垃圾场由两个部分组成：由City＆Industrial Waster Ltd经营的授权废物处理地点被称为材料回收设施；以及Campsie Sand＆Gravel Ltd.现在众所周知，在收集了各种形式的工业和家庭废物之后，城市和工业废物有限公司非法切碎并将收集的废物掩埋在Campsie Sand＆Gravel Ltd.2013年，北爱尔兰环境局（NIEA）最初报告说，大约516,000吨的切碎或液化废物已被非法存入或处理，但截至2023年初，该数字已增加了两倍，达到150万吨（Mills 2013; Mills 2013; North Ireland 2013; North Ireland 2016年）。鉴于非法倾销的规模和寿命，Mobuoy垃圾场被当地公众称为欧洲最大的非法垃圾场。在靠近福恩河的附近，非法Mobuoy垃圾场的存在引起了公众对地下水的潜在污染的严重关注，该污染物为Derry的社区以及整个边界的Donegal提供了饮用水。该网站最终于2013年初关闭，已经花了十多年的时间来为Mobuoy网站的所有者提供正义，后者因参与非法转移，处置和处理废物而受到起诉。磨坊报告严格审查了废物2013年6月5日，北爱尔兰政府委托威尔士环境局前董事克里斯·米尔斯（Chris Mills）调查北爱尔兰废物法和刑事司法系统的弱点。
使用人工智能和深度...清除太空垃圾
清除太空垃圾是一个全球性问题。许多国家正在实施太空垃圾分类项目，研究各种技术手段，将太空垃圾清除到墓地轨道，参数由国际社会商定。进行太空探索的各国都制定了防止太空垃圾形成的特殊标准和准则。太空垃圾的指数级增长对未来的太空任务和太空探索的可持续性构成了重大威胁。该项目专注于开发和实施一个创新的人工智能驱动框架，以高效、自主地清除太空垃圾。利用先进的机器学习和计算机视觉技术，该系统可以自动识别、跟踪和分类太空垃圾，从而实现有针对性的精确清除策略。该框架集成了实时数据分析、预测模型和机器人控制，以协调碎片收集和处置操作。通过结合卫星传感器、数据融合算法和自主决策，人工智能系统表现出显著的适应性和可扩展性，确保持续缓解太空垃圾风险。
温哥华垃圾填埋场 2023 年度报告
作为垃圾填埋场水质监测计划的一部分，每季度对总共 51 个渗滤液、地表水和地下水监测站进行采样。2023 年，在冬季（1 月至 3 月）和秋季（10 月至 12 月）对另外 12 个监测站进行了采样，以评估封闭区域和潜在接收水体的雨水质量。作为一项持续的运营实践，清洁的雨水定期从储水池排放到疏浚池，将渗滤液收集和遏制系统的流量转移，从而降低渗滤液处理和运输成本。通过储水池的表面蒸发和对疏浚池的控制释放，2023 年转移了约 274,000 立方米的清洁雨水，节省了约 465,000 美元。
东地铁食物垃圾消化项目
拉姆齐/华盛顿回收与能源 (R&E) 是拉姆齐县和华盛顿县共同合作负责管理垃圾的组织。R&E 拥有并经营位于明尼苏达州纽波特的回收与能源中心。该设施每年处理两县产生的 45 万吨垃圾，约占该州垃圾的 14%，生产用于垃圾转化能源的垃圾衍生燃料，每年从废物流中回收超过 14,000 吨可回收金属。R&E 还管理固体废物资源回收活动和计划，以减少垃圾填埋场垃圾。两县总人口超过 810,000 人，在城市、郊区和农村地区拥有 70,000 家企业。
垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用人工智能生成的
论文摘要 ● 我们研究了 120 个 Facebook 页面，每个页面发布了至少 50 张 AI 生成的图片，将页面分为垃圾邮件、诈骗和“其他创建者”类别。有些是同一管理员运营的协调页面集群。截至 2024 年 3 月 5 日，这些页面的平均关注者数量为 128,877，中位关注者数量为 71,000。● 这些图片总共获得了数亿次互动和曝光。包含 AI 生成的图片的帖子是 2023 年第三季度 Facebook 上浏览量最高的 20 条内容之一（浏览量达 4000 万次，互动量超过 190 万次）。● 垃圾页面使用点击诱饵策略，并试图将用户引导至平台外的内容农场和低质量域。诈骗页面试图销售不存在的产品或让用户泄露个人信息；有些页面在被盗页面上发布 AI 生成的图像。● Facebook Feed（以前称为“新闻提要”）有时会向用户显示 AI 生成的图像，即使他们没有关注发布这些图像的页面。我们怀疑 AI 生成的图像出现在用户的 Feed 中，是因为 Facebook Feed 排名算法会推广可能产生参与度的内容。在过去三年中，Facebook 增加了出现在用户 Feed 中的“无关帖子”（来自用户未关注的页面的帖子）的百分比。媒体报道称，与 AI 生成的图像互动通常会导致用户收到更多 AI 生成的图像内容的推荐；这也是我们在自己的 Feed 中遇到的轶事经验。● 对人工智能生成的图像的评论表明，许多用户并不知道这些图像是合成的，但一部分用户发表评论或信息图提醒其他人，并警告他们小心诈骗。观众的误解凸显了标签和额外透明度措施的重要性。● 在我们的样本中，一些发布未标记的人工智能生成图像的页面也使用了已知的欺骗性做法，例如帐户盗窃或接管，并且表现出可疑的关注者增长。