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迈向包容性正义：应用多样化的声音设计方法来改善华盛顿州的司法技术原则
仅通过包容性司法实践来实现法院系统。朝着为更具包容性的正义创造条件（特别是与经验专家互动并促进体验专家），我们采用了多样化的语音方法来改善美国华盛顿州华盛顿州法院管理的司法技术原则（ATJ-tprinc）。我们将自己的工作介绍在包容性正义，公共利益技术，在法院，价值敏感设计和体验专家中。然后，我们介绍了我们的研究环境，华盛顿州ATJ-tprinc和我们的方法，多样的声音。我们提供了有关我们方法的详细信息，包括我们的项目起源和各种声音过程的实施。我们与四个利益相关者群体进行了体验专家小组：目前/以前被监禁的人，移民社区和农村社区的法律专业人员。然后，我们报告了小组期间浮出水面的主要问题和见解，以及华盛顿州最高法院对修订的原则的审查过程和采用。我们记录了专家小组成员反馈所告知的ATJ原则的更改，其中包括两个新的原则 - P11 Human Touch和P12语言访问。讨论的重点是成功的证据，熟练地实施多种声音方法，对互补监管的需求以及对包容性司法工作和公共利益技术项目的收益。我们的贡献需要：（1）一个案例研究，证明了使用多种声音方法来改善华盛顿州法院系统的技术政策文件； （2）对于公共利益技术，这是一种围绕技术政策参与的公共参与模型，该模型展现了体验专家的参与，以及确保提出的担忧所必需的条件既可以听到并采取行动； （3）促进技术和技能，使各种利益相关者群体能够围绕负责任的计算系统表达他们的担忧； （4）修订并扩大了对司法技术原则的访问，以支持更具包容性的正义。
c urrent o小齿轮利用免疫疗法来实现HIV-1
自1987年第一种抗逆转录病毒疗法（ART）药物批准以来[1]，已经对治疗策略进行了巨大改进，从而使人们对HIV-1（PLWH）的人们进行了极大的改善[2]。但是，ART无法消除综合的病毒，后者在受感染细胞内持续存在潜在状态。因此，由于停用治疗导致血浆病毒血症的重新出现，因此需要对ART进行终身遵守[3]。以这种方式，依从性是健康结果的关键决定因素，并防止抗逆转录病毒耐药性发展[3-7]。潜在的HIV-1储存剂定义为具有复制能力但具有转录性无效的HIV-1病毒病毒的长寿命池。尽管记忆CD4þT细胞是主要的储层，但其他免疫细胞也可能与HIV-1持久性相关，例如单核细胞，巨噬细胞和树突状细胞[8]。
开发 AlphaLISA 检测方法来测量 DNA-...
图 3：TDP-43-TAR-32 相互作用的特异性。生物素化的 TAR-32 寡核苷酸和生物素化的反向互补 TAR-32 DNA 寡核苷酸与 TDP-43 蛋白 (50 ng/µL) 的结合比较。
一种机器学习方法来识别订阅期限存款的客户
摘要。这项研究的动机源于有针对性的营销活动在银行业务中的重要性以及机器学习的潜力（ML）彻底改变该领域。强调银行有效地确定潜在客户的定期存款，从而优化其营销工作和资源。我们的论文讨论了ML在银行业，尤其是在营销策略中的不断发展的作用。问题声明确定了在银行期限存款中准确预测客户行为的挑战。该声明强调了传统的营销方法可能如何落后，并认为ML方法可以提供更准确的预测和见解。它还涉及需要进行更全面的研究，以整合银行业中该特定应用的各种ML算法。这些目标包括开发ML模型，以预测客户订阅定期存款的可能性，并比较算法诸如支持vecter机器（SVM），随机森林，决策树，回归和KNN等算法的有效性，并使用葡萄牙银行业务机构的数据集评估模型的性能。另一个目的是为将ML应用于银行业策略的知识体系做出贡献。在这里，我们深入研究了与银行业中客户识别有关的特定ML算法，并讨论了各种算法的优势，劣势和银行业中的适用性。
使用机器学习算法来预测...
近年来，全球香蕉贸易已扩大到前所未有的水平，2019年出口估计为2100万吨。这是由于出口国的供应量大幅增加以及进口需求的大幅增长。在2022年，伊拉克的进口量达到15,300吨香蕉（粮农组织，2022年）。香蕉在增加能量水平，支持心脏健康，帮助消化，提供必需的营养素，协助体重管理以及支持抗氧化剂保护方面很重要，这使它们成为均衡饮食的宝贵补充（Apostolo Poulos等人，2017年）。为了在更长的时间内保存香蕉，进行干燥过程，这使它们成为方便且便携式的小吃，不会迅速变质。干燥甲基元素可改善食品营养含量的可持续性，延长保质期并降低
以价值为中心的方法来实现 FAAD C2 系统的现代化
摘要：在不断变化的战斗形势下，升级美国军方的反火箭、炮兵、迫击炮 (C-RAM) 和无人机系统 (C-UAS) 防御系统至关重要。此次升级的核心是前方区域防空指挥和控制 (FAAD C2) 系统，该系统对于防空和保护资产至关重要。本研究旨在通过以人为本的设计和系统决策过程改进 FAAD C2 界面、增强用户体验并最大限度地减轻操作员负担。来自 FAAD C2 运营商、综合火力快速能力办公室 (IFRCO)、诺斯罗普·格鲁曼公司和麻省理工学院研究与工程 (MITRE) 公司的协作反馈形成了界面改进策略。建议侧重于应用符号学原理和优化用户体验，以保持 FAAD C2 在防御当前和新出现的空中威胁方面的效力，为国防创新提供有针对性的方法。
一种主题建模方法来确定供应链管理优先级由数字双技术启用
摘要：背景：本文研究了数字双胞胎领域的科学论文，以探索供应链中不同应用领域。方法：使用基于机器学习的主题建模方法，本研究旨在提供对供应链管理的关键领域的见解，这些领域受益于数字双胞胎功能。结果：研究结果突出了基础设施，建筑，商业，技术，制造，区块链和农业领域的关键优先事项，提供了全面的观点。结论：我们的研究结果证实了一些建议。首先，基于机器学习的模型确定了人类审查结果中未解决的新领域。第二，尽管人类审查结果更加重视实用性，例如管理活动，过程和方法，但机器学习结果更多地关注宏观观点，例如基础架构，技术和业务。第三，基于机器学习的模型能够提取更多的粒状信息；例如，它确定了数字双胞胎以外的核心技术，包括AI/增强学习，拾取机器人，网络安全，5G网络，物理互联网，增材制造和云制造。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
应用机器学习方法来提高时间域的校准质量反射测量测量技术
摘要该文章介绍了时间域反射法（TDR）技术的应用，以测量建筑中使用的多孔建筑材料的水分。这项工作的重点是利用人工智能性别的潜力来通过新的方法来解释从TDR读取获得的数据来提高TDR测量的质量。机器学习是一种数据分析技术，如今在许多科学的语言上使用。作者使用人工智能算法进行了测量数据分析，以评估使用两个非侵入性传感器测试的充气混凝土样品的水分，该水分在厚度上有所不同。使用监督的机器学习进行了数据分析，以分析测量过程中获得的一系列反射图。对于通过经典和机器学习方法解释获得的数据，进行了相关分析，以确认人工智能的潜力提高TDR测量的质量。该工作的摘要讨论了获得的分析结果，并使用高斯工艺回归方法强调了水分评估的有效评估，该方法允许达到RMSE错误值的0.2-0.3％的水平，该水平比传统方法低约10倍。
通过网络融合的神经融合情绪识别和自适应内容生成算法来提升元元虚拟现实体验
个人与数字材料之间的抽象相互作用随着元评估的出现而完全改变。因此，即时需要构建尖端的技术，该技术可以识别用户的情绪并不断提供与其心理状态相关的材料，从而改善其整体经验。研究人员提出了一种自然语言处理算法和基于神经模糊的支持向量机自然语言处理（SVM-NLP）的创造性方法，研究人员提出了满足这一需求。通过这种合并，元评估将能够提供高度量身定制和引人入胜的体验。最初，开发了一种神经模糊算法，以通过其生理反应和其他生物识别信息来识别人们的情绪情绪。模糊的逻辑和支持向量机共同努力管理继承的歧义和不可预测性，这导致情绪的更精确和准确的分类。ACGA的一个关键组成部分是NLP技术，它使用实时情感数据在元视频中动态修改和个性化角色，故事和交互功能。提出的方法的新颖性在于基于神经模糊的SVM-NLP算法的创新整合，以准确识别和适应用户的情绪状态，从而增强各种应用程序的元体验。使用Python软件实现了采用的方法。更强的人与计算机相互作用和更广泛的应用，包括虚拟疗法，教育资源，这种适应性方法可显着增强用户的沉浸感，情感参与以及在增强现实环境中的整体满意度，通过为他们的回答调整信息。调查结果表明，基于神经模糊的SVM-NLP情绪识别算法在识别情绪状态方面具有很高的准确性，这有望创建一种更具表情的元评估，更具情感性和沉浸式。