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使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
使用人工智能进行进攻性安全 20240731
LLM 不仅限于语言处理。它们擅长快速分析大量数据，包括文本、代码、日志和 HTTP 流量。利用生成功能，它们可以创建代码、脚本和电子邮件，以及编写摘要和报告。最先进的 LLM 展示了新兴能力，例如推理文本和做出程序性决策，这对于规划和面向目标的任务至关重要。为了与许多关于 AI 和 AI 代理的论文中使用的术语保持一致，我们使用术语“推理”来描述分析文本和做出程序性决策的能力。但是，我们承认，人们正在研究 AI 代理是否能像人类一样推理。
桑坦德银行进入新利率周期
该集团一直在增加其欧元 ALCO 投资组合，主要在西班牙、葡萄牙和消费者领域。ALCO 投资组合是一种所谓的“逆周期”工具，这意味着它的功能是随着时间的推移提供稳定的业绩。当利率处于上升周期时，政府债券被购买，当资金成本上升时，其价格会变得更便宜。当利率下降时，债券价格升值，ALCO 投资组合的价值上升。该集团大多在到期时记录这些债券，因为它会将它们保留在投资组合中直到最终付款，并且不会进行交易。因此，即使没有实现销售，债券的升值也会产生反映在损益表中的财务收益。
使用纵向变分自动编码器对图像数据进行进展模型
摘要。疾病进展模型对于理解退行性疾病至关重要。混合效应模型一直用于模拟临床评估或从医学图像中提取的生物标志物，允许在任何时间点进行缺失数据的填补和预测。然而，这种进展模型很少用于整个医学图像。在这项工作中，变分自动编码器与时间线性混合效应模型相结合，以学习数据的潜在表示，使得各个轨迹随时间遵循直线，并以一些可解释的参数为特征。设计了一个蒙特卡罗估计器来迭代优化网络和统计模型。我们将此方法应用于合成数据集，以说明时间依赖性变化与受试者间变异性之间的分离，以及该方法的预测能力。然后，我们将其应用于来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 的 3D MRI 和 FDG-PET 数据，以恢复大脑结构和代谢改变的详细模式。
考虑到退化和爬坡率限制要求，对 BESS 尺寸和运行进行技术经济优化。
在可再生能源渗透率较高的系统中，爬升率限制对于维持电网频率稳定性至关重要。开发方法来管理这一要求对于新发电厂的调试至关重要。这项工作提出了一种基于优化的电池储能系统 (BESS) 尺寸确定方法，同时满足爬升率要求。BESS 的一个关键关注点是估计其寿命，因此所提出的方法将退化计算作为主要贡献。该方法允许评估不同的场景，重点关注在 BESS 尺寸确定中包括退化的重要性、满足爬升率限制的技术要求、各种 BESS 技术的评估以及对不同运营策略、商业案例和市场框架的探索。使用基于西班牙南部太阳能数据的假设光伏发电厂来研究这些方面。
通过分析方法和行进优化 GEO 带观测
观测和编目 GEO 带中的卫星对于空间卫星跟踪、避免碰撞和空间态势感知应用来说是一项至关重要的工作。然而，由于卫星数量庞大且需要精确的观测规划，因此对 GEO 区域内的卫星进行有效和全面的观测带来了巨大的后勤挑战。传统的卫星观测方法通常涉及静态望远镜定位或次优手动扫描技术，这些技术可能既耗时又低效。此外，鉴于卫星轨道的动态性质和 GEO 带中卫星的庞大数量，需要采用创新方法来优化观测策略。为了应对这些挑战，通过使用分析方法减少夜空中观测的位置数量来优化观测，为在 GEO 带内编目卫星提供了一种系统的方法。通过将旅行商问题 (TSP) 的原理与分析方法和望远镜技术相结合，我们旨在最大限度地缩短观测目标之间的过渡时间或摆动，同时最大限度地提高沿优化观测路径的数据采集效率。
使用快速行进方法
抽象有效且智能的路径规划算法设计用于在动态海洋环境中进行操作，对于无人体表面车辆（USV）的安全操作至关重要。当前的大多数研究都通过基于解决方案为基于每个USV都有强大的通信渠道以获取基本信息（例如海上车辆的位置和速度）的非执行假设来涉及“动态问题”。在本文中，提出了基于卡尔曼过滤器的预测路径计划算法。该算法旨在预测移动船的轨迹以及实时的USV自身位置，并因此评估碰撞风险。对于计划计划的路径，提出并开发了一种加权快速的正方形方法，以搜索最佳路径。可以通过调整加权参数来针对任务要求（例如最小旅行距离和最安全路径）进行优化路径。已使用包括实际环境方面的许多模拟对所提出的算法进行了验证。结果表明，算法可以充分处理复杂的交通环境，并且生成的实用路径适合于无人驾驶和载人船只。
位置：AGI的水平，用于在AGI>的道路上运行进度
我们提出了一个框架，用于分类人工通用识别（AGI）模型及其前体的可行性和行为。该框架引入了AGI的水平，一般性和自主性，提供了一种共同的语言来比较模型，评估风险并衡量沿AGI的进度。为了开发我们的框架，我们分析了AGI的定义，并提炼了六个原则，即AGI有用的本体论应该符合ISFY。考虑到这些原则，我们根据能力的深度（性能）和广度（一般性）提出了“ AGI级别”，并反映了当前系统如何融入该OGY。我们讨论了对未来基准测试的挑战性要求，这些基准量化了针对这些利益方面的AGI模型的行为和能力。最后，我们讨论了这些级别的AGI如何与部署注意事项（例如自主权和风险）相互作用，并强调了精心选择人类互动范式的重要性，以负责对高度强大的AI系统负责和安全地部署。
使用机器学习在社交媒体上进行进攻性语言检测
摘要 - 本研究论文探讨了社交网络领域内的网络欺凌检测的关键问题，并对各种机器学习和深度学习技术进行了全面检查。该研究通过使用标准指标进行严格评估来研究这些方法的性能，包括准确性，精度，召回，F-MEAC和AUC-ROC。这些发现突出了深度学习模型的显着功效，尤其是双向长期记忆（BILSTM）体系结构，始终优于各种分类任务的替代方法。混乱矩阵和图形表示进一步阐明了模型性能，强调了基于Bilstm的模型的显着能力，可以准确识别和对网络欺凌实例进行分类。这些结果强调了高级神经网络结构在捕获在线仇恨言论和进攻内容的复杂性方面的重要性。这项研究通过促进对网络欺凌的早期识别和缓解来促进更安全，更具包容性的在线社区的宝贵见解。未来的调查可能会探讨混合方法，附加功能集成或实时检测系统，以进一步完善和推进解决这一关键社会关注的最新问题。