XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语中
对AI在英语中的应用和影响的比较...
最近的研究评论杂志，2024年12月，第3卷，第2期，第357-369页doi：https：//doi.org/10.36548/rrrrj.2024.2.004 357©2024创造性研究组织。这是创意共享归因于非商业国际（CC BY-NC 4.0）的开放访问文章
在全球气候变化话语中融合城市气候研究
1 School of Built Environment, University of New South Wales, Sydney, New South Wales, Australia, 2 ARC Centre of Excellence for Climate Extremes, Sydney, New South Wales, Australia, 3 ARC Centre of Excellence for 21st Century Weather, Sydney, New South Wales, Australia, 4 Bochum Urban Climate Lab, Ruhr University Bochum, Bochum, Germany, 5 School of Geography, University College Dublin, Dublin,爱尔兰，6个气候变化研究中心，新南威尔士大学，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚，7座艺术，媒体和工程学院，亚利桑那州立大学，亚利桑那州坦佩，亚利桑那州，美国，美国环境科学学院，格里夫大学8号，加拿大圭尔夫大学，加拿大，加拿大，加拿大，灾难风险，环境境外，两国境内，德尔特，德尔特，境内，境内。伊利诺伊大学工程大学，美国伊利诺伊州Urbana-Champaign，伊利诺伊州乌尔巴纳，美利坚合众国11学院，新加坡管理大学，新加坡，新加坡，12 Urban Institute，新加坡管理大学，新加坡，新加坡，新加坡，新加坡
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
IntellileKsika在Homo-Mex 2024：在西班牙语中检测均匀含量的内容，用机器学习
文本中的抽象仇恨言语分析很重要，其检测模型的开发提出了一个挑战，需要考虑各种方法，尤其是基于自然语言处理的方法。在同性恋2024共享任务的曲目3中提出的歌曲中同性恋术语的识别引起了人们的关注，因为这些事件在该地区创造了新知识。本文提出了传统的机器学习和深度学习算法的利用来比较其性能。在提交的运行中，团队使用NNLM嵌入的决策树取得了最佳效果，获得了0.482的宏F1分数，并具有类似BERT的模型（Beto），该模型获得了0.486的宏F1分数。这代表了一个非显着差异，表明该问题的模型行为没有实质性的区别，并且由于整体得分较低，因此需要进一步研究。
外部增长策略和绩效：法语中小企业的实证研究
已经提出了许多理论方法作为并购过程的解释。最古老的人之一可能是Schumpeter（1942）众所周知的“创造性破坏”进化分析。根据这种观点，新形式的工业组织出现了，因为公司通过调整其组织结构来对新的商机的幻影做出反应。但是，这种方法对于理解经济环境如何影响组织选择非常有用。例如，基于尚佩特的主张，布鲁纳（Bruner，2004年）认为，并购活动代表了一种重要的经济更新形式，可以提高公司对经济冲击的韧性。在管理领域的基础上是Penrose（1959）关于企业增长的开创性工作，该工作重点是公司级别的增长策略的决定因素及其对公司绩效的影响。根据彭罗斯（Penrose）的说法，外部增长是公司生命周期中不可避免的一步，以获取新的资源，一旦无法重新组合内部资源以维持公司的发展，这些资源将推动增长。间接地，彭罗斯（Penrose）的观点回应了Schumpeter的观点，但专注于公司水平的决定因素。靠近我们
生物学介绍学术话语中汽车模型的定量指标
研究文章是学术话语中最重要的，最重要的流派之一。研究文章的引言部分据报道很难写（Flowerdew，1999; Hsu and Kuo，2009）。学者长期以来已经认识到修辞学在学术写作中的核心作用。对结构的众所周知的分析，即“创建一个探索空间”（CARS）模型（Swales，1990，2004）是Acameciscoress类型研究的事实上的标准，以及Hyland（2005，2018）的元音乐模型。Swales（1990）的汽车模型观察了学术研究文章中发现的共同模式，其中包括三个修辞动作（可以看作是任何旨在实现特定功能的文本功能的任何textual单位，通常是一个或多个句子）。每个举动都可以分解为更细的步骤，而某些步骤是“可选的”，并且有些“强制性”或进行了说明。在教学环境中，这些动作和步骤可用于指导新手作者在上下文，目的，目标，文献
DAWES-REDMAN算法在术语中摘要
方法：从牛津大学医院数据库中提取了37至42个妊娠周期的单胎怀孕期间的胎儿心率记录，1991年至2021年。具有重大数据差距或不完整的DAWES-REDMAN分析的轨迹被排除在外。对于十个不良结果，仅考虑交付前48小时内执行的痕迹，与临床决策实践保持一致。使用基于临床指标的严格包含和排除标准建立了健康的队列。倾向得分匹配，控制胎龄和胎儿性别，确保了健康和不利结果同类群体之间的平衡比较。DAWES-REDMAN算法对FHR痕迹的分类为“符合标准”（福祉的指标）或“未满足的标准”（表明需要进一步评估），以了解预测性能指标的评估。性能，并针对各种风险流行进行了调整。
微生物学术语中的基础：2024春季课程...
讲师：Gregory J. Pec博士办公室：319 Bruner电子邮件：pecg@unk.edu电话：308.865.8410办公时间（链接到Canvas Homepage的时间表约会）：星期一10 AM - 12 pm，星期三，星期三12点至下午12点至下午12点至下午12点至下午12点 - 中央时间或预约。请利用办公时间进行签到，提出问题或跟进您想更好地理解的任何内容。电子邮件应明智地使用与课程管理/计划或紧急事项有关的问题。我通常会在24-48小时内尽快响应消息。与课程内容相关的直接问题应发布到下面描述的画布论坛。课程描述：研究主题未在该部门的其他课程中分配或涵盖。本课程的格式将根据教学和学生需求而有所不同。在内布拉斯加州植物学主题的无脊椎动物生物学主题中，植物生物学主题的植物学主题中的主题主题。 允许的总学分：18.00。 课程信息：本课程对控制微生物研究的基本原理和概念进行了深入的探索，包括细菌，病毒，真菌和原生动物。 本课程将涵盖微生物学，微生物形态和生理学，微生物代谢，微生物分子生物学和遗传学以及生态学的历史，包括临床和应用微生物学的主题。 所需的文本和材料所需的文本：Willey，Joanne。 Prescott的微生物学。 第十二版。 2022。主题。允许的总学分：18.00。课程信息：本课程对控制微生物研究的基本原理和概念进行了深入的探索，包括细菌，病毒，真菌和原生动物。本课程将涵盖微生物学，微生物形态和生理学，微生物代谢，微生物分子生物学和遗传学以及生态学的历史，包括临床和应用微生物学的主题。所需的文本和材料所需的文本：Willey，Joanne。Prescott的微生物学。第十二版。2022。课程学习目标：课程完成后，学生将能够：（1）了解微生物学的基本原理和历史发展； （2）定义与微生物学有关的关键术语和概念； （3）探索微生物的结构，形态和分类（细菌，病毒，真菌，原生动物）； （4）了解细菌和真核微生物的基本细胞结构； （5）检查影响微生物生长的因素； （6）了解微生物遗传学的原理，包括DNA复制，转录，翻译和遗传调节； （7）探索微生物中基因转移的遗传变异和机制； （8）研究微生物引起疾病的机制； （9）研究宿主病原体相互作用和免疫反应； （10）探索微生物在自然环境中的作用； （11）了解微生物相互作用及其对生态系统的影响； （12）检查微生物学在医学，工业和环境科学等各个领域的实际应用； （13）了解微生物学在公共卫生中的重要性； （14）探讨与传染病，流行病学和预防疾病有关的主题； （15）强调道德行为和安全实践在微生物研究和应用中的重要性； （17）应用科学推理评估实验结果并得出结论。ISBN：9781264088393。 必需的技术ISBN：9781264088393。必需的技术
CRCJ 3001 B：犯罪学术语中的定量方法
文章批评（5％）：您将从讲师将提供的犯罪学和刑事司法中讨论一个特定问题的期刊文章。您的任务将是批评文章：研究问题，方法论以及作者提出的结果。文章批评必须以最大2页的最大2页提交给Brightspace。期刊文章列表将在截止日期之前大约发布。出勤率（5％）：预先录制的讲座必须在演讲周的星期日之前完全观看，才能获得出勤分数。Brightspace活动日志将用于授予出勤分数。其他课程政策：1。对任何任务或考试的评分的担忧必须在完成评分后的三个工作日内引起我的注意。