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M.S.软件工程加速UG部分 科学学士，业务管理 M.S.计算机科学AI/ML 商学院 - 计划指南生成器 机构目录 理学学士，计算机科学计划指南 WGU机构目录 机构目录 WGU机构目录 WGU机构目录 - 2024年3月
\参加加速软件工程学士学位和硕士学位课程的学生将首先完成该计划的软件工程学学士学位，并完成必要的学士学位和桥梁课程工作后，将获得科学，软件工程学士学位。学生可以确定他们想参加的主人专业：科学，软件工程硕士，DevOps工程，科学，软件工程硕士，AI工程或科学硕士，软件工程，域驱动设计。从那里，学生将晋级剩余的研究生课程，并在完成后将获得其所选专业化的科学硕士，软件工程管理学位。
验证基于机器学习的方案生成器
机器学习（ML）方法在内部模型的设计经济场景发生器中变得越来越重要。数据驱动模型的验证与基于经典理论的模型不同。我们讨论了这种验证的两个新方面：首先，检查风险因素与第二个依据，检测不良的记忆效应。第一个任务变得必要，因为在基于ML的方法中，依赖性不再源自财务数学理论，而是由数据驱动的。出现了对后一个任务的需求，因为不能排除基于ML的模型仅重现经验数据而不是生成新方案。要解决第一个问题，我们建议使用文献中现有的测试。在第二期中，我们介绍并讨论了一个新颖的记忆比。包括基于实际市场数据的数值实验，并使用这两种方法验证了基于自动编码器的方案生成器。
人工智能驱动的 API 安全测试生成器
无论您是为企业软件、电子商务平台还是物联网系统开发 API，此解决方案都经过量身定制，可让您高枕无忧：更强大的保护、更高的效率和无与伦比的测试覆盖率。了解我们的 AI 驱动 API 安全测试生成器如何保护您的系统并简化您的工作流程。
Intuit Mailchimp 宣布推出电子邮件内容生成器，这是一款用于电子邮件营销的生成式 AI 工具
发送日期和发送时间优化 - 发送日期优化会获取活动的日期范围（在 Campaign Manager 内），并根据行业基准推荐在该范围内发送电子邮件的最佳日期。通过发送时间优化，Mailchimp 会将电子邮件的发送时间调整为预计的发送电子邮件活动的最佳时间。内容优化器 - 当您向受众发送电子邮件活动时，Mailchimp 可以帮助营销人员决定如何创建和设计他们的营销内容。Mailchimp 的内容优化器根据行业最佳实践提供额外的指导和分析，包括可读性和可浏览性、号召性用语、图像、语气以及链接格式、合并标签、拼写和语法错误。创意助理 - 创意助理会导入营销人员的品牌资产并将其存放在品牌套件中，使他们能够使用品牌颜色、字体、徽标和图像通过自动生成的设计填充营销内容。Mailchimp 使用设计最佳实践和 AI 来确保多渠道活动既美观又一致，同时还允许用户轻松编辑、调整大小和发布。购买可能性和客户生命周期价值 - 对于已将其电子商务商店和/或 QuickBooks Online 帐户与 Mailchimp 平台集成的客户，Mailchimp 使用电子商务数据（如个人购买历史和模式）帮助营销人员估计其客户的生命周期价值和再次购买的可能性。客户旅程构建器下一步行动建议 - 客户旅程构建器的下一步行动建议可帮助营销人员分析类似用户的行为，以推荐要添加到客户旅程的步骤。使用 GPT 生成主题行、标题、子标题和预览文本 - 这些文本生成工具完善了电子邮件文本生成产品套件，使 Mailchimp 用户只需单击几下即可生成整封电子邮件。替代文本生成 - 替代文本生成器会分析照片内容，并向视障人士推荐描述照片内容的替代文本 (alt-text)。图片库建议 - 首次注册时可能没有与其业务相关的图片资产的新 Mailchimp 用户将看到基于他们提供的有关其业务的文本而显示的品牌图片库建议。营销活动绩效基准测试 - 营销活动绩效基准测试组可帮助营销人员通过增长率和打开率等统计数据了解其营销活动与行业同行相比的情况。产品推荐——Mailchimp 客户可以根据之前的购买历史和电子邮件互动所驱动的预测，将产品推荐块添加到他们的电子邮件中。
时间表生成器-IJRPR
本发明的领域在于教育技术，重点关注自动调度系统，以优化学术机构中的资源分配。它将人工智能和算法技术（例如遗传算法和约束满意度）整合在一起，以有效地处理复杂的调度要求。通过提高操作效率并减少手动工作量，该发明通过提供适应特定机构需求的可定制，用户友好的解决方案来支持教育管理。此外，它通过系统地解决与教师可用性，房间分配和学生时间表有关的约束来最大程度地减少调度冲突。专注于数据管理和系统可靠性，本发明增强了机构组织，并为教育部门的简化行政流程做出了贡献。
锌的基于多代理网络的想法生成器
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-b7pr1 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-3346-937x contern content content content content contem 许可证：CC BY-NC-ND 4.0https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2024-b7pr1 orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0002-3346-937x contern content content content content contem许可证：CC BY-NC-ND 4.0
东方见面：从传统饮食转移到西方饮食的健康挑战 有效的癌症治疗和预防植物 - 扭矩电纳米生成器：从理论到实验 ph和temperature-trimetrics in-fertility and-... 绿叶：khat咀嚼和精神疾病
摘要本评论探讨了从传统的东部饮食，富含植物性食品，全谷物和豆类到西方饮食的转变，这些饮食以加工食品，添加的糖，不健康的脂肪和高盐摄入为主导。它突出了重大的饮食变化，例如糖和盐的消耗量增加和烹饪技术的改变，以及这些转变如何导致代谢综合征的患病率上升。此外，审查研究了这些饮食改性如何影响肠道微生物组，可能会降低其多样性，这对于维持代谢健康至关重要。该研究进一步评估了与这些粮食习惯相关的体育活动变化以及更广泛的公共卫生影响，强调了全面的生活方式转变如何影响东部和西部人口的健康状况。
编码消息生成器
2。国家的两个优点和两个缺点，转基因食品推断： - 优先：产生较高的收益率，较低的成本； - 依存期：没有长期研究，过度使用杀虫剂。在本章中没有出现有关基因工程的道德，社会或法律含义的三个具体问题：1。生物学家是否应该试图培养更高的人或改变眼睛的颜色，头发质地，性爱，血型或外观？2。如果/当我们开始制作自己的克隆时会发生什么？3。当我们有机会设计自己的身体或孩子的身体时，人类会受到影响吗？说服力：生物学家可能有一天使用基因工程来改变孩子的遗传特征。写一个有说服力的段落，表达您对以下意见：在什么情况下（如果有的话）应该使用此功能？重写文本（SE）：Sciencific and Tecnical文本的分析，请注意说明或描述的精确细节。确定文本的Centrul Ideaz或Konklushuns； Tracin Tex的解释或Depikshun是Komplex Proses，Fenomeneen或Konsept的解释； Providin是Tex的夏日夏日。statistiks和Probabiliti的appyin konsepts在populashun中的Eksplain variashun和distrubushun。强调Matematiks向Trayts的概率寄给了Traytik和Envirinmental faktors的概率。Assemnt Doez不包括Hardy-Weinberg Kalikoolashuns。提醒：您wuz浏览somethin bout yer浏览器让我们嘲笑你一个机器人。您将在Web浏览中被禁用。插件的thorm，Ghostry或Noscript，JavaScript的预防。在此补充文章中弃权。您可以在页面的祝福中访问，折叠的舒尔和JavaScript和JavaScript。
通用的时键量子量子随机数生成器，带有未表征的设备
基于量子力学的抽象随机数生成器（RNG）由于其安全性和与常规发电机相比的安全性和不可预测性而引人注目，例如pseudo-random编号生成器和硬件随机数字生成器。这项工作分析了可提取量的随机性的演变，并增加了希尔伯特空间维度，状态制备子空间或测量子空间中的一类半脱位独立量子RNG，其中界定状态的重叠是核心假设，是基于准备和测量方案的核心假设。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响，并在最佳场景上得出结论。我们研究了定义各种输入（状态准备）和结果（测量）子空间的定义各种输入（状态准备）的通用情况，并讨论最佳场景以获得最大的熵。对几种输入设计进行了实验测试，并分析了其可能的结果布置。我们通过考虑设备的缺陷来评估他们的性能，尤其是检测器的后脉冲效果和黑暗计数。最后，我们证明了这种方法可以增强系统熵，从而导致更可提取的随机性。
基于深度学习桌面的食谱生成器模型...
deepanshutiwari02@gmail.com [通讯作者：rajshree.srivastava27@gmail.com]摘要许多人喜欢食物摄影，因为它将食物的美感带入了生活。但是食物的图片没有告诉您每道菜的准备方式或食谱的复杂程度。每天用手头的成分找到新菜可能会很具有挑战性，这使人们转向食谱和食谱网站。但是，有限数量的组件通常使找不到想要的食谱。该研究的目的是使用深度学习技术来构建使用食物照片生成食谱的系统。建议的系统将检查图像并使用卷积神经网络确定餐食的成分，量和烹饪方法。之后，配方模板将通过自然语言处理模型映射到成分和烹饪方法。制造一种业余厨师和专业厨师可以利用的用户友好和直观的食谱创建工具是这项工作的最终目标。如果系统成功地彻底改变了食谱的创建和分发方式，那么个人可以更简单地尝试新食谱并与他人共享。关键字：食谱生成，食谱1M数据集，CNN，机器学习，自然语言处理I.介绍人类生存，他们需要食物。它为我们提供了能量，但也建立了我们的文化和身份。人们经常在当今忙碌的社会中寻找快速，创造性的方法来烹饪美味佳肴。根据一个古老的谚语，我们的身份是由我们吃的食物塑造的，这使得准备，消费和谈论食物的日常生活中重要的部分。很明显，鉴于美食博客，网站和书籍的普及不断提高，人们一直在寻找新的和有趣的食谱。还注意到，当使用数字媒体和互联网媒体时，烹饪更容易获得。