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CS CLASS-XII 任务 2024 年 7 月 Ch-16：界面...
R={"Ritu":76, "Priya":85, "Mitu":75, "Rohit":79, "Preeti":90, "Shreya":87} 程序的输出应为： Shreya Preeti Priya Q4. Arun 有一个包含 8 个整数的列表。您需要帮助他创建一个具有单独用户定义函数的程序，以基于此列表执行以下操作。 ● 遍历列表的内容并将偶数推送到堆栈中。 ● 弹出并显示堆栈的内容。 例如：如果列表的示例内容如下：N=[62, 13, 34, 56, 19, 78, 97, 27] 代码的示例输出应为： 78 56 34 62 Q5. 编写 PushOn(Book) 和 Pop(Book) 方法来从图书标题列表中添加新图书和删除图书，将它们视为 Stack 数据结构的 Push 和 Pop 操作。 Q6。编写一个使用 Stack 反转字符串的函数。 Q7。查找以下代码的输出 res =0 list=[40,60,30] list.append(20) res=res+list.pop( ) res=res+list.pop( ) print('' result= '',res) Q8。用 Python 编写一个函数 Push(item)，其中 item 是一个包含文具详细信息的字典-{name:price}。该函数应推送价格大于 50 的物品的名称。还显示推送到堆栈的元素数量。例如：如果字典包含以下数据：Item ={“Pencil”: 40,”Pen”:60,”Notebook”:70,”Eraser”: 45} 堆栈应包含：Notebook Pen 输出应为：堆栈中元素的数量为 2。 Q9。用 Python 编写一个函数 Push (Arr)，其中 Arr 是一个数字列表。从此列表中将所有可被 5 整除的数字推送到使用列表实现的堆栈中。如果堆栈至少有一个元素，则显示堆栈，否则显示相应的错误消息。
纸2作家的观点和观点 - 2023年6月
这本书。对您的答案编写问题号。•在本书中做所有艰难的工作。跨越您不想被标记的任何工作。•您必须参考提供的插入手册。•您不得使用字典。信息•问题的标记显示在括号中。•本文的最大分数为80。•A节有40分，b节有40分。•您想起了需要良好的英语并在答案中进行清晰的演示。•您将在A节中对阅读质量进行评估。•您将在B节中对您的写作质量进行评估。建议•建议您花费大约15分钟的时间阅读来源以及您必须回答的所有五个问题。•建议您在开始写作之前计划问题5。•您应该确保留出足够的时间检查答案。
试卷：试卷 2 作者的观点和看法
本书。在答案对面写上问题号。 • 完成本书中所有粗略的作业。划掉你不想被标记的任何工作。 • 你必须参考提供的插入小册子。 • 你不能使用字典。 信息 • 问题的分数显示在括号中。 • 这篇试卷的最高分是 80 分。 • A 部分有 40 分，B 部分有 40 分。 • 请注意，你的答案需要有良好的英语水平和清晰的表达。 • A 部分将根据你的阅读质量进行评估。 • B 部分将根据你的写作质量进行评估。 建议 • 建议你花大约 15 分钟阅读资料和你必须回答的所有 5 个问题。 • 建议你在开始写作之前计划好问题 5 的答案。 • 你应该确保留出足够的时间来检查你的答案。
不确定性和真实经济：丹麦的证据
本文使用在丹麦领先的专注于商业报纸（Børsen）上发表的文章（Børsen）发表的文章构建了对丹麦经济特定的经济政策不确定性的第一个衡量标准，并估计了不确定性对经济活动的影响。我们以Baker等人的工作为基础。（2016），他使用报纸文章作为有关公众所感知的与政策相关的不确定性水平的信息来源。我们通过应用Larsen（2017），Huang等人提出的方法学进步来增强该指数。（2019）和Thorsrud（2018）。特别是我们扩展了Baker等人的基线字典。（2016）通过在丹麦维基百科中识别出的语义邻居，以及通过通过潜在的Dirichlet分配（LDA）模型在语料库中与经济相关的主题相关的相关性。
用于增材制造过程监控的量子机器学习
数据驱动的方法（如机器学习）可用于分析和监控复杂的制造过程，在这种过程中，仅依靠基于物理的模型进行预测的成本非常高。机器学习已被用于监控增材制造过程[21]。支持向量机（SVM）[28]、隐马尔可夫模型[29]、卷积神经网络（CNN）[6,14]和字典学习[17]等方法都得到了应用。然而，机器学习在制造应用中有几个局限性。首先，用于预测复杂系统的机器学习需要大量的训练数据，而制造业的数据收集成本高昂。其次，制造过程中收集的数据不平衡。制造过程通常在正常情况下进行，而数据收集的成本很高。
人工智能术语的幻影
如果您不拥有某物，但我从您那里得到了它，您能阻止我以您不喜欢的方式使用它吗？也许您的答案是“当然可以。毕竟，您是从我这里得到的，我没有必要把它给你。” 这是以不动产为思维方式的人的普遍本能，尽管它常常归结为对抗假设：假设如果我从您那里得到了它，您就一定拥有它。另一方面，也许您的答案是“不，如果我不拥有它，我就无法控制它。” 这种本能对于考虑信息或知识产权 (IP) 的人来说更为常见。专利和版权会过期，当它们过期时，我们都可以自由使用它们。当然，我从迪士尼那里得到了米老鼠，但现在他（终于）进入了公共领域，这没关系；我可以自由地复制他。2 如果一本字典说我不能以出版商不喜欢的方式使用我在那里学到的单词，这似乎很奇怪。毕竟，他们不拥有这个词。
计算机科学课程成果...
GE8152 - 工程图形学 C106.1 了解工程图形学的基础知识和标准 C106.2 徒手绘制基本几何结构和物体的多种视图 C106.3 了解线和平面正交投影的概念 C106.4 绘制立体截面投影和曲面展开 C106.5 可视化和投影简单立体的等距和透视截面 GE8161 - 问题解决和 Python 编程实验室 C107.1 了解如何编写、测试和调试简单的 Python 程序。C107.2 描述带有条件和循环的 Python 程序。C107.3 通过定义和调用函数逐步实现 Python 程序。C107.4 使用 Python 列表、元组和字典表示复合数据。C107.5 在 Python 中实现从文件读取数据/向文件写入数据。
Engl 114-阅读策略
无论学科如何，学术论据都会回应有关给定主题的持续对话。一些作家认为他们的读者将是其他学者，他们已经熟悉其领域的专业或技术语言，谈话中的思想历史以及论证的文化和/或历史背景。作为这些讨论的新手，可以理解，您将面临挑战。您可能需要比高中时更频繁地咨询字典和百科全书（也许可以进行相当多的谷歌搜索）。这是成为大学生的重要组成部分；当您需要澄清一个概念，检查您对文本的理解或熟悉新主题或领域的基础知识时，参考书和网站和JSTOR等网站可能会非常有帮助。这在像英语114这样的课程中特别重要，您将阅读来自不同学科的文本。
关于发展中国家用户感知的研究
简介：网络世界中的第一道防线很强，难以预测密码。但是，用户通常会根据个人信息，字典单词，出生日期等选择高度可预测的密码。目标：主要目标是确定发展中国家用户的密码选择和实践。方法：大多数现有研究都是在发达国家完成的，我们详尽的搜索未能在发展中国家的背景下找到类似的研究。在这里，我们对孟加拉国国民的基于密码的安全感进行了详细的调查审查，其中包括881名参与者，主要是学生和专业人士。结果：发现大多数用户的实践不佳，例如，拥有个人信息（56％），密码重复使用（69％），具有常用模式（81.3％）。与预期的非技术背景相比，来自技术背景的学生表现得很好。但是，一些专业人员（尤其是银行家）出人意料地选择了密码较弱，即使处理敏感数据。结论：我们还提出一些建议来提高意识。
一个新的数学模型，用于改进基于拆分radix快速傅立叶变换算法
本文引入了一种新的加密方法，旨在通过使用分裂的radix傅立叶变换技术来改善加密过程，称为split-radix fast fast傅立叶变换（SRFFFT）。所提出的方法基于将FFT radix-2和radix-4算法拆分，以实现SRFFT两个阶段的提高信息保证。第一阶段在输入明文上使用SRFFT算法直接计算以产生密文，而第二阶段将反向的SRFFFT算法应用于Decipher。对几种类型的加密分析攻击，例如蛮力，自相关和字典攻击，进行了相对评估，SRFFFT评估的最终结果表明，在许多实用的加密应用中，SRFFFT在许多实用的加密应用中都是可取的，因为SRFFFT复杂性在SRFFFT的复杂性中随着分裂比较计算的范围而增加，从而消除了差异的范围，从而消除了隐性攻击的范围。