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World File Search System算法分析
马来西亚大学生的自我披露和数字隐私意识和知识
在数字时代，社交媒体已成为一种不可或缺的沟通工具，特别是对于经常从事高水平披露的大学生而言。尽管社交媒体提供了许多好处，但它还对数字隐私提出了重大关注，因为学生经常在不完全了解相关风险的情况下共享个人信息。这项研究调查了自我披露行为，并评估了马来西亚大学kebangsaan大学学生的数字隐私意识（UKM）。通过分发问卷的定量方法用于从UKM的123名学生那里获得回答。调查结果表明，尽管有66.7％的受访者经常在社交媒体上使用其真实姓名和个人资料图片，但只有一小部分共享高度敏感的信息，例如其住宅地址（17.1％）或电话号码（16.3％）。该研究进一步表明，尽管有85％的学生知道诸如网络钓鱼之类的基本隐私威胁，而78％的学生了解身份盗用的风险，但对更高级威胁的认识仍然有限。只有45％的受访者熟悉数据挖掘技术，而40％的受访者意识到算法分析，强调了学生对如何利用其个人数据的理解的显着差距。这些结果表明，迫切需要进行教育计划，以增强数字隐私素养并促进更有效的保护行为。这项研究通过提供对学生隐私惯例的见解并强调对更全面的数字隐私教育的需求，从而为数字社会学做出了贡献。
在火车站利用机器学习
机器学习（ML）通过提供预测能力和数据洞察，大大改变操作并增强用户体验来彻底改变众多行业。在火车站，ML的整合提供了许多优势，包括提高效率，提高安全措施以及总体上更好的乘客体验。本文探讨了ML在火车站内的各种应用，重点是预测维护，乘客流量预测，智能票务系统和高级安全措施等关键领域。预测性维护采用ML算法来分析来自火车组件和跟踪条件的数据，从而允许及时干预潜在的故障。这种主动的方法减少了停机时间，优化了维护时间表，并最大程度地减少了与意外故障相关的成本。此外，ML驱动的乘客流量预测利用历史数据和实时分析来预测人群模式，从而在高峰时段可以更好地资源分配和人群管理。由ML提供支持的智能售票解决方案的出现，增强了票务购买过程，允许基于乘客行为进行无缝交易和个性化优惠。这些系统不仅简化了操作，而且还通过减少等待时间并消除了物理票的需求来提高客户满意度。此外，通过ML算法来增强火车站的安全系统，该算法分析视频提要和传感器数据以识别潜在威胁，从而确保乘客的安全旅行环境更安全。
2025初创公司筹集资本
•Cogwear（A系列）提供了有关大脑健康，和平与表现的临床级见。由纳米技术传感器，机器学习和突破科学提供支持，Cogwear的可穿戴技术可以实现生理脑测量和持续的评估，以提供更好的护理，较低的成本和延长的寿命。•伽利略（种子）正在为评估医学图像的医疗专业人员开发决策支持工具。•Neuralert Technologies（A系列A桥）提供无创，腕上戴的医疗设备，以自动检测并提醒临床医生中风的发作。Neuralert的专有算法分析了ARM不对称数据，这是中风的关键指标，以实现更快的中风检测并增强护理的交付，从而降低成本并减少残疾发生率。•vasowatch（预种植）正在开发可穿戴的医疗装置，以预测产后出血的风险，从而提高分娩安全性。Vasowatch的开创性可穿戴技术在预测产后出血的准确性高达10倍。•重要的起步健康（种子）开发了第一个生殖和产妇心理健康平台，使母亲和心理健康从业人员更有效地预防和治疗围产期的情绪和焦虑症，并在跨孕期，分娩和产后更有效，并快速使用虚拟现实来实现循证护理。•NIA Therapeutics正在开发开创性的大脑计算机界面，以提高人类的绩效和福祉。niA正在临床前研究中，以治疗可能因创伤性脑损伤而导致的记忆力丧失。
利用机器学习技术分类翻译和不翻译的公司年度
摘要全球化导致在国际市场中广泛采用翻译的公司年度报告。尽管如此，这些翻译的文档是否符合相同的功能并与非翻译的同行相同的功能并有效地与国际投资者进行有效交流。考虑到他们对利益相关者的意义，将这两种报告区分是必不可少的，但是在这一领域的研究不足。本研究试图通过利用机器学习算法来根据其翻译状态对企业年度报告进行分类来弥合这一差距。通过构建可比文本的语料库并采用13个句法复杂性指数作为特征，我们使用八种不同的算法分析了报告：幼稚的贝叶斯，逻辑回归，支持向量机，K-Nearest邻居，神经网络，随机森林，渐进森林，渐进，渐进，增强和深度学习。此外，通过组合三种最有效的算法来创建集合模型。我们研究中表现最佳的模型达到了曲线（AUC）的面积为99.3％。这种创新的方法证明了句法复杂性索引在机器学习中对企业报告中翻译语言进行分类的有效性，从而为文本分类和翻译语言研究提供了有价值的见解。我们的发现为多语言环境中的利益相关者带来了关键的影响，强调了该领域进一步研究的需求。
肿瘤生物标志物测试的付款人覆盖范围
通过二级研究工作概述Advi评估了付款人政策，并整理了我们的发现，以确定患者在选定的肿瘤类型中使用适当的生物标志物测试（本文档中的分子测试和分子分析）的趋势和机会，包括选定的肿瘤类型，包括非弱小的细胞肺癌，结肠癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌。 此外，ADVI评估了付款人政策，以了解液体活检的采用和覆盖范围（也称为血液基生物标志物测试，无浆细胞/循环肿瘤DNA）。 advi考虑了如何使用算法分析（MAAAS）（MAAAS）或免疫组织化学（IHC）影响的测试类型（例如，单个分析物，下一代测序（NGS）小组，多分析物分析（IHC）影响了付费者策略和临床指南。 Advi专注于国家商业付款人，并对区域商业付款人进行取样（其人群中肿瘤类型的发病率很高）以及当地的Medicare行政承包商（MAC）。 Advi在2018年进行了类似的分析，本报告反映了截至2020年9月的更新。 肿瘤学生物标志物的执行摘要，商业付款人具有统一的伴侣诊断（历史上与治疗剂并行批准的单一分析物），因为临床实用程序是FDA审查的组成部分。 在偏离此范式的情况下，F1CDX尚未达到统一的覆盖范围。 通常，临床效用的证据是覆盖范围的决定因素。通过二级研究工作概述Advi评估了付款人政策，并整理了我们的发现，以确定患者在选定的肿瘤类型中使用适当的生物标志物测试（本文档中的分子测试和分子分析）的趋势和机会，包括选定的肿瘤类型，包括非弱小的细胞肺癌，结肠癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌，乳腺癌。此外，ADVI评估了付款人政策，以了解液体活检的采用和覆盖范围（也称为血液基生物标志物测试，无浆细胞/循环肿瘤DNA）。advi考虑了如何使用算法分析（MAAAS）（MAAAS）或免疫组织化学（IHC）影响的测试类型（例如，单个分析物，下一代测序（NGS）小组，多分析物分析（IHC）影响了付费者策略和临床指南。Advi专注于国家商业付款人，并对区域商业付款人进行取样（其人群中肿瘤类型的发病率很高）以及当地的Medicare行政承包商（MAC）。Advi在2018年进行了类似的分析，本报告反映了截至2020年9月的更新。肿瘤学生物标志物的执行摘要，商业付款人具有统一的伴侣诊断（历史上与治疗剂并行批准的单一分析物），因为临床实用程序是FDA审查的组成部分。在偏离此范式的情况下，F1CDX尚未达到统一的覆盖范围。通常，临床效用的证据是覆盖范围的决定因素。对于未经FDA审查的其他生物标志物，商业付款人依靠国家综合癌症网络（NCCN）指南，美国临床肿瘤学会（ASCO）指南，技术评估组织和同行评审的公开证据。
设计和实施桥梁机器学习的实时监控
桥梁是运输系统的重要组成部分，可促进车辆，行人和货物的安全通道。但是，他们面临着许多环境和结构性挑战，例如温度波动，交通繁忙，风和地震事件。随着时间的流逝，这些因素可能导致磨损，可能造成结构性破坏，从而危害安全性并升级维护成本。传统上，桥梁检查和维护依赖于手动和视觉评估，这些评估通常很耗时，昂贵且不完全可靠。此外，在达到关键阶段之前，这些方法可能无法识别结构性变化。为了克服这些局限性，使用传感器，数据分析和机器学习等先进技术对自动桥梁监测系统的开发产生了越来越兴趣。这些系统不断监视桥梁条件，实时检测潜在问题，并立即提醒维护团队，从而降低了安全风险。该项目的目的是根据机器学习设计和实施实时桥梁监控系统。该系统包括安装在桥上的传感器网络，收集有关温度，变形，振动和移动等参数的连续数据。收集的数据经过预处理以消除噪声或异常，然后准备使用机器学习算法进行分析。这些算法对历史数据进行了培训，以了解桥梁行为的正常和异常模式和特征。随后，算法分析实时传感器数据，检测诸如裂纹，变形或过度振动之类的潜在问题。此外，该系统还为维护人员生成实时警报和通知，使他们能够在安全风险升级之前解决问题。通过采用这种方法，维护团队可以及时执行纠正措施，以确保
一种用于癫痫发作预测的新型多尺度扩张 3D CNN
癫痫是一种神经系统疾病，以意外复发性发作为特征，影响着全球 1% 的人口 [1] [2]。由于癫痫发作的不确定性，它对患者的日常生活有很大影响，如果患者在危险情况下（例如开车、上下楼梯）癫痫发作，甚至会威胁患者的生命。因此，准确的癫痫发作预测对于帮助患者避免可能的伤害至关重要。脑电图是研究癫痫发作最常用的数据，根据所代表的人类大脑活动的不同状态，癫痫发作可分为四种类型，即发作前（癫痫发作前）、发作期（癫痫发作）、发作后（癫痫发作后）和发作间期（正常阶段）[3] [4] [5] [6]。通过使用机器学习或深度学习算法分析脑电图信号，可以区分发作前和发作间期，从而实现癫痫发作预测 [7] [8] [9]。机器学习算法依赖于手工制作的特征，原始EEG信号需要通过多种滤波技术进行预处理以消除噪声和伪影。带通滤波器、自适应滤波器、卡尔曼滤波器、维纳滤波器和贝叶斯滤波器是最常用的滤波技术[10][11]。例如，单变量谱功率[12]、脉冲率[13]、功率谱[14]、排列熵[15]和双谱熵[16]是以前基于机器学习的工作中使用过的特征。这些特征进一步输入到分类器（例如支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）、决策树）以获得预测结果。虽然机器学习方法是可行的，但手动处理EEG信号和复杂的特征工程使得
Oracle Cloud 研究人员积分 — 申请表
电压门控钠通道异构体 Na v 1.6 是一种遍布全身的蛋白质，在中枢神经系统 (CNS) 中表达丰富。在 SCN8A 脑病中，SCN8A 基因的功能获得导致 Na v 1.6 通道过度兴奋。鉴于 Na v 1.6 遍布全身，SCN8A 脑病中这些功能获得突变的结果对患者来说是毁灭性的。患者在 0-18 个月大时开始癫痫发作，这些癫痫发作通常对治疗无效。此外，患者通常患有严重的认知障碍、发育迟缓、胃肠道/呼吸功能障碍以及轻度至重度运动障碍。大约 10% 的 SCN8A 患者还患有癫痫猝死 (SUDEP)。我们目前对 SCN8A 脑病中 SUDEP 的了解不足。我们使用 SCN8A 脑病小鼠模型的脑电图记录，旨在通过实验室开发的一种新型机器学习算法分析小鼠随时间发生的癫痫发作。我们的目标是尝试更好地了解小鼠模型中 SUDEP 发生的时间和原因，以及任何现有或实验性抗癫痫药物是否可以预防或延迟此事件的发生。首先，我们将使用之前的脑电图记录来训练我们的机器学习模型，以检测和分析 SCN8A 小鼠模型中的自发性癫痫发作。我们的机器学习算法将在癫痫发作时在我们的文件上进行注释，并且还将提供发作事件的功率谱分析。除了我们的脑电图数据外，我们的新算法还将结合 MouseTrakr 软件的数据来研究小鼠行为的变化以及导致 SUDEP 的癫痫发作活动的变化。
区块链社会中的设计，权利和公民
在过去的十年中，“智慧城市”一词与以技术为中心的城市环境构想紧密相关。作为这些想象中的期货的一部分，支持者认为，数据构建，算法分析，声誉系统和数字平台可以将城市基础结构转变为个性化服务，增强便利性和效率。口号，例如“城市作为服务”或“城市按需”（Hwang，2008; Klassen and Buske，2018年）是促进这种愿景的修辞手段。在Clues的开创性工作（1997年）之后，我们可以将这些口号视为“生成隐喻。”生成的隐喻不仅是描述性的；它们塑造了围绕其描述并影响其发展的疾病。实际上，生成的隐喻可以主导社会如何感知现象，从而导致与隐喻不符的方面被边缘化或忽略。因此，Wakkary（2021）强调了参与批判性技术实践的进口，该技术实践会消除和解构我们社会中主导的生成隐喻。通过此过程，批评者可以引入替代方案，这些替代方案专注于边缘化问题和关注，并开发新的技术，方法和优先级。In recent years, including within this journal, numerous authors have applied critical technical practice to the dis- courses of the Smart City (e.g., Ashton et al., 2017; Brevini and Pasquale, 2020; Foth et al., 2015; Kitchen, 2014a, 2014b, 2014c; Lake, 2017; Pasquale, 2015; Rijshouwer et al., 2022; Smith, 2020; Zook, 2017）。在这项工作的基础上，我们建议“城市作为许可证”作为该城市作为服务的替代生成隐喻。通过此镜头，我们将智能城市平台不作为消费者服务提供商，而是
多步骤下降和银步计划
2是银比，是条件号。这是教科书中的中间率 - 1983年Nesterov引起的加速率。< / div>非巧妙的凸设置在概念上是相同的，标准的黑盒减少意味着类似的部分加速速率 - log-log-2≈--0。7864。我们猜想并提供部分证据，表明这些速率在所有步骤计划中都是最佳的。白银步骤尺寸时间表以一种完全明确的方式递归构建。它是非单调的，类似分形的，大约是周期的log 2。这导致收敛速率的相变：最初的超指数（加速度），然后是指数（饱和度）。核心算法直觉是在单独的次优策略差异和长期步骤ðsiscecases for the Mestate的情况下是对后者的好案例，反之亦然。正确组合这些步骤尺寸，由于最差案例函数的不对准，会产生更快的收敛性。证明此加速的主要挑战是沿算法的轨迹强制执行远程一致性条件。我们通过开发一种从轨迹不同部分递归胶合限制的技术来做到这一点，从而在以前的优化算法分析中删除了关键绊脚石。更广泛地认为，对冲和多步骤的概念在优化及其他各种情况下都有可能成为强大的算法范式。本文发表并扩展了第一位作者的2018年硕士论文（第二作者的建议）ð，该论文第一次确定，明智地选择步骤尺寸可以在凸优化中加速。在本论文之前，唯一的结果是针对二次优化的特殊情况，这是由于1953年的年轻。