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能源政策和能源数字词典国际能源论坛数据库（IntereNef）www.interebenf.com div>
g地缘政治在美国巴尔干地区和能源地缘政治中，波斯尼亚和黑塞哥维那的地缘政治以及克罗地亚的能源地缘政以及能源的能源地缘政治的能源地缘政治流向欧亚斯主义和能源地理洋地道的欧亚港和能源地球层次的地球地球地球地球地球宗教和能源地球的地球地球地球宗教，俄罗斯石油地缘政治和塞尔维亚的能源地缘政治的地缘政治以及“俄罗斯世界”的“俄罗斯世界”的能源地缘政治和“塞尔维亚世界”的能源地缘政治和欧亚联盟的能源地缘政治和欧洲联盟的能源和能源地理的能源地理地理地理世界的地理世界地理地理学，能源德国对俄罗斯能源的依赖来源全球能源公司的全球能源政府和能源政策全球化Hhrvojepožar能源研究所氢能INA-MOL和匈牙利对克罗地亚能源行业I创新国际能源国际能源国际法国际法和能源的影响
基于词典的方法的比较，机器学习...
情感分析是一种自然语言处理（NLP）方法，它标识了文本中包含的情感。由于其在各种领域的潜在应用，包括财务，市场营销和公众舆论监控，因此受到了极大的关注。在金融领域，情绪分析对于分析市场趋势，预测股票价格和指导投资选择至关重要。本研究论文比较了使用Twitter数据对美国索引的大帽和小帽公司的情感分析中基于词典的方法，机器学习技术和Chatgpt的性能。实施CHATGPT的目的是确定目前正在淹没社交媒体场景的著名工具的有用性。结果表明，随机森林的总体准确性最高，大帽子的83.6％，而小帽子上的森林则达到了78.8％。ChatGpt情感的大帽子的精度为77.44％，而小帽子的精度为72.43％。同时，性能最低的方法是TextBlob，其精度为46.52％，而小帽子的精度为43.57％。随机森林能够理解推文的背景并处理语句和短语，而Chatgpt仍在开发中，但有可能在将来表现更好。在股票市场中使用的语术语和短语很多，这些词语中未包含在TextBlob词典中。因此，TextBlob的性能是性能最低的方法。
词典：对数百万...
与基因组数据库的一致性是生物信息学的基本操作，被BLAST推广了12。但是，测序的微生物基因组的速率持续增加，现在有13个数据集，现在数百万的数据集远远超出了现有的对齐工具的能力。我们14引入了词典，这是一种核苷酸序列比对工具，用于有效查询中度长度15个序列（> 500 bp），例如基因，质粒或长期读取数百万个原核生物16基因组。关键创新是构造一小部分探针K -Mers（例如n = 40,000）17“窗口覆盖”整个数据库的索引，从某种意义上说，每18个数据库基因组的每500 bp窗口都包含多个种子k -mers，每个k -mers每个都带有一个带有一个探针的共享前缀。19存储这些种子，并由他们同意的探针索引，在层次索引中可以实现20个快速和低内存可变长度匹配，伪有序，然后完全对齐。我们21表明，词典比BlastN能够与更高的灵敏度保持一致，因为查询≥1kb的查询差异从90％降至80％，然后在Small（GTDB）和大23（Allthebacteria和GenBank+GenBank+Repeq）数据库上基准基准。我们表明，与最先进的方法相比，词典词法可以达到更高的24个灵敏度，速度和较低的记忆。对25个基因的比对与来自Genbank和Refseq的234万个原核生物基因组的比对需要36秒26（稀有基因）至15分钟（16S rRNA基因）。词典MAP以标准格式27产生输出，其中包括BLAST的输出，可在MIT许可证28 https://github.com/shenwei356/lexicmap上获得。29 div>
气候解决方案词典：“ 55保持生命”
超级气候是在2021年启动的，领先的风险投资家在迫切需要私人资本的时候解决气候一致性投资的代表性不足。从那时起，它已经发展成为最重要的平台，以增强机构投资者，公司投资者和基金经理之间的协作和建立联系。在气候周期间在柏林，COP28的迪拜举行了活动。以加速解决方案的目标为指导，该解决方案推动了有意义的气候影响，并具有在行星边界内创造持久价值的愿景，超级气候协会成立于2024年，是一个独立的非营利性。它将继续开发其活动系列并扩展到其他补充项目和产品，并计划在欧洲和美国计划在2024年进行五次活动。
电子数据表术语词典规范
– 奥地利空间局 (ASA)/奥地利。 – 比利时科学政策办公室 (BELSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究所 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 希腊空间局 (HSA)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 荷兰空间办公室 (NSO)/荷兰。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究理事会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家空间局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间与高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
Dom2Vec - 通过词嵌入和 AI/ML 驱动的词典分析检测 DGA 域
摘要 — 及时识别对域生成算法 (DGA) 域的 DNS 查询在减轻恶意软件传播及其潜在影响方面起着至关重要的作用，尤其是在阻止协调的僵尸网络活动方面。我们推出了 Dom2Vec，这是一种创新方法，通过利用仅从 DNS 查询中观察到的域名中派生的词典特征来快速检测 DGA 生成的域。Dom2Vec 利用词嵌入将从域名中提取的标记映射到高度富有表现力的表示中。然后将这些表示与基于声誉的域名评分系统相结合，该系统利用 n-gram 与白名单域列表相关的共现频率。域嵌入、声誉分数和从域名派生的其他有意义的词典特征的融合为 AI/ML 驱动的 DGA 检测提供了强大的域名表示。通过对包含 25 个不同 DGA 域系列的数据集进行实验评估，我们证明 Dom2Vec 明显优于当前最先进的 DGA 检测和分析方法，将我们之前基于信誉评分的检测系统提高了至少 30%，误报率低于 1%。索引术语 —DGA 检测、Word2Vec、TF-IDF、n-gram、词典分析、DNS、机器学习。
波斯语版医学词典的心理测量评估...
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