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本文探讨了深度学习在脑电信号处理与情感分析中的应用。在脑电信号处理方面，研究采用SPP-EEG特征提取器结合对比学习和数据增强技术，通过自监督学习提取通用特征，并在多个下游任务中验证了迁移学习的有效性，尤其在小样本场景下显著提升了分类性能。在情感分析方面，混合深度学习模型CNN-GRU被用于分析数字货币投资者在推特上的文本情感，实验结果显示其在准确率、F1值等指标上表现优异。研究表明，深度学习在两个领域均具有强大潜力，未来可进一步优化模型结构与训练策略，拓展应用场景。

本文介绍了泰语句子自动问答生成与EEG信号特征提取模型的研究进展。在泰语问答方面，结合PyThaiNLP工具进行分词、POS标注和NER识别，基于规则生成问答对，并通过BLEU指标和人工评估验证效果，其中‘When’类表现最佳，‘What’类有待提升。在EEG信号处理方面，提出SPP-EEGNET模型，利用空间金字塔池化实现输入维度无关的特征提取，结合对比自监督学习从无标签数据中学习通用特征，并通过迁移学习显著提升下游任务分类性能。两个方向分别展示了自然语言处理与生物医学信号处理中的创新方法，未来可探索二者

本文探讨了数据包络分析（DEA）在农业运营效率优化中的应用，通过案例研究展示了如何利用DEA模型评估农民的相对效率，并提出资源优化与技术培训的改进路径。同时，文章还研究了泰语句子的自动问答生成技术，分析了其在NLP任务下面临的挑战，并提出了数据集扩充和模型优化的改进方向。两项技术分别在农业管理和自然语言处理领域展现了重要的应用潜力。

本文探讨了学术期刊推荐系统与绿色供应链采购效率优化的理论与实践。在学术期刊推荐方面，研究采用TF-IDF与余弦相似度结合英文和泰文信息，通过K折交叉验证提升推荐准确率，实验结果显示双语模型命中率达0.80650。在绿色供应链方面，基于泰国PGS认证农民的问卷数据，运用DEA方法评估采购效率，发现34%农民整体高效，并提出结合GIS、长期跟踪等未来优化方向。两项研究分别为学术出版智能化和绿色农业供应链管理提供了有效支持。

本文对比特币与学术期刊推荐系统进行了多维度剖析。比特币虽被视为去中心化支付系统，但存在安全性低、资源浪费严重和实时性差等问题，不适合作为全球支付解决方案；而基于TF-IDF和余弦相似度的学术期刊推荐系统在安全性、资源效率和响应速度方面表现优异，能有效辅助作者选刊。通过两者对比，揭示了不同技术在设计合理性、安全机制与资源管理上的差异，为金融与学术出版领域的发展提供了重要启示。

本文探讨了铝型材挤压工艺的多目标优化方法，通过枚举技术求解非线性和离散问题，最大化材料利用率与生产率，并分析了坯料尺寸和出料台长度等硬件改进对性能的影响。同时对比特币系统的可行性进行了深入评估，涵盖其设计原理、交易机制及存在的安全性、实时操作能力和资源浪费等问题，指出其在实际应用中的局限性。研究结果表明，优化工具可有效提升制造效率，而比特币系统仍面临诸多挑战。

本文探讨了两个独立但具有实际应用价值的研究：一是基于深度神经网络（DNN）的泰国刑事案件判决预测，结果显示DNN在精确率、召回率、F值和准确率上均显著优于传统机器学习模型；二是铝型材挤压工艺的多目标优化研究，旨在同时最大化生产率与产量，提出了针对不同挤压配置的数学模型，并讨论了参数敏感性、不确定性及多目标权衡等实际应用问题。研究成果为司法辅助决策和工业生产优化提供了有力支持。

本文介绍了两种基于自动化与深度学习的技术应用：一是自动化风险评估工具AutoRAT，通过集成Vulners和MITRE CWE数据库，高效识别并分类网络漏洞，显著提升渗透测试效率；二是利用深度神经网络（DNN）对泰国刑事法院判决进行预测，基于73,394个案件提取48个关键特征，实现93.88%的预测准确率，优于传统机器学习方法。两者分别在网络安全与司法决策领域展示了强大的应用潜力。

本文探讨了逻辑回归分析在糖尿病预测模型中的应用，结合J48、LMT、朴素贝叶斯和人工神经网络等数据挖掘技术，通过5折交叉验证评估模型性能，结果显示不同模型在准确率、灵敏度和特异度上各有优势。同时，介绍了自动化网络风险评估工具AutoRAT，该工具基于Nmap扫描结果，利用CVSS标准和Vulners API实现漏洞的自动解析与风险评估，提升了渗透测试效率与网络安全管理水平。研究展示了数据分析与自动化工具在医疗预测与网络安全领域的有效应用价值。

本文探讨了木材识别与糖尿病预测两大领域的技术应用与研究进展。在木材识别方面，对比了多种机器学习与深度学习方法的性能，结果显示Alexnet模型准确率最高（84.73%），并基于此开发了Chertify应用原型，有效服务于个人用户和林业部门。在糖尿病预测方面，结合逻辑回归分析与多种数据挖掘技术（如J48、LMT、朴素贝叶斯和ANN），利用真实医疗数据构建预测模型，通过5折交叉验证评估性能，确定收缩压、舒张压、心率和空腹血糖为关键影响因素。研究还发现逻辑回归可提升部分模型准确性。未来将扩展Chertify功能并

Chertify是一款基于深度学习的跨平台木材识别移动应用，旨在解决传统木材识别耗时、复杂且依赖专家的问题。该应用结合智能手机图像与深度学习技术，提供便捷、准确的木材类型识别服务，适用于iOS和安卓系统。通过前端React Native、后端Firebase和PyTorch驱动的图像识别模型，Chertify实现了用户友好的交互体验和高效识别性能。实验表明，基于学习的方法（如Alexnet）在准确率上显著优于传统手工方法，达到84.73%。应用面向普通用户、木材行业及林业部门，具有广阔的应用前景，未来将致力

本文探讨了数据挖掘技术在心血管疾病病因分析中的应用，提出通过整合k-均值聚类、Apriori算法、C4.5分类等方法生成改进的整合鱼骨图，以克服传统鱼骨图主题有限的缺陷。同时，设计了一种基于DE/current-to-best/1策略的自适应差分进化算法，通过动态调整变异参数λ和F提升收敛速度与全局搜索能力。实验结果表明，该算法在多个基准函数上收敛更快且能有效避免局部最优。未来研究方向包括引入可变步长、拓展实际应用场景及融合其他优化算法。

本文探讨了在心血管疾病研究中，如何通过集成多种数据挖掘技术（如Apriori算法、关联规则树推理、C4.5决策树和k-Means聚类）生成的鱼骨图，实现对疾病相关因素的全面分析。提出了一套系统的集成鱼骨图构建步骤，有效整合各技术优势，减少冗余与冲突，突出关键风险因素，并提升结果的可解释性与临床应用价值。通过实际案例验证了该方法在识别高危人群和指导干预策略方面的潜力，展望了算法优化、多源数据融合及临床推广等未来方向。

本文综述了药物信息检索与心血管疾病相关因素挖掘的研究进展。Drugtionary是一款基于React Native的跨平台移动应用，支持文本搜索、聊天机器人和图像搜索三种方式获取药物信息，其中图像搜索采用CenterNet深度学习模型表现最优。在心血管疾病研究方面，通过k-Mean聚类、Apriori算法、C4.5决策树等数据挖掘技术，结合鱼骨图集成分析，揭示了疾病与多种风险因素之间的关联。两项研究分别在提升患者用药安全和疾病预防策略制定方面具有重要价值，未来将在模型优化、数据扩展与成果转化方向持续发展。

本文探讨了商业模型转型与药品图像识别应用两大主题。在商业模型转型研究中，基于泰国证券交易所14家高增长企业的年报文本，运用自然语言处理与潜在语义分析（LSA）发现，多数企业通过发展在线渠道实现数字化转型，传统零售向数字化迁移成为生存关键。同时，TF-IDF方法受高频词影响，揭示了文本分析中的局限性。在药品图像识别方面，开发了Drugtionary移动应用，集成注册、个人资料管理、药物信息查询（支持文本搜索、聊天机器人和图像识别）及用药提醒功能，其中图像识别采用CenterNet模型表现最优。未来研究将拓展至

本文探讨了物流与商业领域的算法创新与业务转型。在物流方面，提出改进的带阈值蚁群算法（M-Ant-T），通过优化车辆路径显著降低配送成本与时间；在商业领域，利用潜在语义分析（LSA）从企业年报中挖掘转型方向，揭示发展在线销售渠道是关键趋势。结合实验结果与实际案例，展示了算法优化与数据分析在提升企业竞争力中的重要作用，并对未来跨领域融合与持续创新提出展望。

本文探讨了多租户区块链在国家土地分配与使用管理中的应用，提出基于智能合约的用户管理、土地登记与活动记录机制，并结合API与前端技术实现高效安全的数据交互。同时，针对车辆路径问题，设计了一种改进的带阈值蚁群算法，通过增强种群多样性、优化信息素更新和引入局部搜索策略，有效避免了过早收敛和局部最优。系统评估显示区块链方案在数据一致性、完整性与弹性方面优势显著，而改进算法在中小规模数据集上表现优异。文章还分析了系统的部署挑战与未来发展方向，并建议进一步优化地理空间验证与智能合约模块化，以及推动算法在实际物流场景中的

本文探讨了血管内超声（IVUS）图像分割检测技术与基于区块链的政府土地分配系统的技术原理与应用。在医学领域，IVUS图像分割通过Jaccard指数、Hausdorff距离和百分比面积距离等指标评估，展现出高精度的分割性能；在政府土地管理方面，结合区块链、GIS和PostGIS的系统设计提升了数据一致性、透明度与安全性。文章详细解析了智能合约的功能、系统架构及其优势与挑战，并展望了未来在AI融合与系统拓展方向的发展潜力。

国际计算与信息技术会议（IC2IT）已成功举办18届，致力于推动数字技术创新与交流。2022年会议聚焦机器学习、自然语言处理、图像处理等领域，其中自动血管内超声（IVUS）图像分割研究通过图像增强、聚类与形态学方法，实现了对动脉粥样硬化相关区域的精准识别，评估指标显示该方法具有高准确性和临床应用潜力。此外，会议还展示了基于区块链的土地管理系统、改进蚁群算法在路径规划中的应用以及深度学习在药丸识别中的实践，展现了数字技术在多领域的融合与前景。