图1:学术社会科学中机器学习的兴起。蓝线表示滚动的一年频率,其中在Soci(社会科学),BUSI(商业)和ECON(经济学)Scopus主题领域中观察到一系列基于ML的术语,橙色注释指示上一年的每个单独的长期平均值。与Scopus索引的其他主题领域相比,插图散点图指示使用各种术语的使用频率,其中“基本ML”表示简单地提及“机器学习”或“人工智能”。插图的X轴与主题区域有关。例如,“树”与各种基于树的方法有关。更多信息可在
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图10.7制作视觉小插图的五步用户指南226图10.8视觉小插图在研究参与者中的明信片大小中为三倍(Gugganig 2019)230图10.9 Mascha Gugganig,Laura Kuen,Felix Remter,AnjaRueß,Luise Ruge和Chris Wood(按字母顺序)展示视觉小插图的展示,在“ STS基础设施”展览会,新奥尔良4S会议(2019)230(2019)230图。10.10办公空间装饰,康奈尔大学231图12.1作者详细说明了希腊外国人的原始图形用户界面,如希腊庇护所服务271图271图12.2作者详细说明了外国人的原始图形用户界面,可以通过注册和身份服务(即行政民用人员)访问271图12.3外国人希腊登记册收集的基本数据(来源:作者从系统接口中阐述)275图12.4 Eurodac收集的数据(资料来源:欧洲法规(EU)第603/2013号欧洲议会和2013年6月26日理事会的数据)276图13.1芬兰的Hyperscale数据中心的外部由Yandex(俄罗斯主要的互联网平台运营)(信用:Julia Velkova)287图13.2云的粉刷内部(信用:A.R.E。泰勒)288图13.3生物识别传感器(例如指纹和视网膜扫描仪)调节整个数据中心的访问(荣誉:A.R.E.泰勒)289图泰勒)29013.4安装在服务器机柜门上的传感器使数据中心操作员能够检测到数据厅量化空间内可能出现的预期事件(信用:A.R.E.
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