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本文介绍了一个基于自然语言处理的区域语言翻译与事件检测系统，旨在解决印度多语言环境下政府文件的理解难题。系统结合PyPDF2和PyMuPdf实现PDF文本与图像提取，利用TextBlob和Google API进行多语言翻译，并采用ROUGE指标评估翻译质量。在事件检测方面，通过LSA摘要、NLTK分词、停用词去除、词形还原及LDA主题建模，结合pyLDAvis可视化分析文档主题。实验结果表明，该系统在翻译准确性和主题识别方面表现良好，未来可通过数据增强、算法优化和用户体验提升进一步改进。

本文对基于机器学习的作物推荐系统进行了系统综述，分析了近年来该领域的研究进展。文章从推荐系统的分类出发，梳理了协同过滤、内容过滤和混合过滤在作物推荐中的应用，总结了常用的技术方法、输入特征及评估指标。通过PRISMA协议筛选出40篇相关文献，发现协同过滤基于模型的方法使用最为广泛，但内容过滤和混合过滤在准确性方面展现出潜力。研究还指出当前面临的主要挑战包括数据质量与可用性、模型可解释性、环境不确定性以及算法选择优化。最后，文章展望了未来发展方向，包括加强数据管理、提升模型可解释性、融合环境动态信息以及探索新

本文介绍了一种用于动态源路由协议（DSR）的数据传输安全保障技术——SDSR-ANNETG，该技术结合ETG和ANN两个步骤，通过信任值与熵值计算识别恶意节点，并利用人工神经网络优化路径选择。实验结果表明，相较于S-DSR方法，SDSR-ANNETG在攻击检测准确性、吞吐量、丢包率和能量消耗方面表现更优，有效提升了移动自组网中的安全性和通信效率。

本文探讨了进化AI算法在参数优化中的应用，重点分析了差分进化（DE）与粒子群优化（PSO）算法的特性及性能对比，并结合XGBoost模型评估其预测精度。同时，文章深入研究了移动自组网（MANET）的路由安全问题，介绍了一种新型安全路由技术SDSR-ANNETG，该技术通过熵信任增益信息（ETG）和人工神经网络（ANN）有效识别恶意节点并选择高质量路径。实验结果显示，SDSR-ANNETG在攻击检测准确率和服务质量方面均优于传统S-DSR方法。最后，文章提出将进化算法与MANET路由安全技术融合的思路，为未来

本研究探讨了基于进化人工智能算法优化熔融沉积建模（FDM）3D打印试样的拉伸强度。通过结合粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）两种元启发式算法与XGBoost模型，系统优化了填充百分比、层高、打印速度和挤出温度等关键工艺参数。实验结果表明，PSO-XGBoost在均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）上表现优于DE-XGBoost，显示出更强的预测精度和优化能力。此外，特征重要性分析揭示填充百分比对拉伸强度影响最大。研究验证了智能优化算法在提升增材制造力学性能方面的有效性，为未来高性能零件制造提供了技

本文提出了一种基于监督学习的移动机器人新型自主导航系统，利用A-RRT*算法自动生成高质量训练数据，并采用XGBoost模型进行动作预测。为提升系统安全性与成功率，引入了动作校正器以避免碰撞和循环行为。在多种复杂环境中进行了仿真实验，结果表明该系统在不同场景下的成功率均超过95%。研究还探讨了多传感器融合及在自动驾驶等领域的拓展应用，提供了开源代码与数据集，为后续研究奠定了基础。

本研究评估了ChatGPT在马耳他语学习中的有效性，通过对41名中级水平国际学生的混合方法分析发现，ChatGPT在处理马耳他语语法、词汇和文化内容方面表现不佳，准确性低，用户体验差，多数参与者不推荐其作为学习工具。相比之下，ChatGPT在英语等主流语言学习中展现出一定优势。研究指出，模型在小语种支持上的局限主要源于训练数据不足，并提出了包括增强数据集、提升准确性、增加音频功能和个性化反馈在内的改进建议。未来需结合专家合作与技术优化，探索其在马耳他语教学中的潜在应用价值。

本文探讨了ChatGPT在马耳他语学习中的应用潜力与局限，分析了其在语法、词汇、文化背景和反馈机制方面的不足，并提出了通过数据集构建、实时反馈系统和文化知识库嵌入来优化的路径。同时，文章还研究了基于机器学习的肺炎诊断方法，重点评估了GLCM和GLRLM特征结合多种分类器（如XGB、GBM、LGBM）在胸部X光图像分析中的高准确率表现，并展望了通过扩大数据集、融合算法和迁移学习进一步提升诊断效能的方向。整体展示了AI在语言教育与医疗健康两大领域的应用前景与挑战。

本文提出了一种基于机器学习提升技术的肺炎诊断方法，利用胸部X光图像进行自动分析。通过灰度共生矩阵（GLCM）提取纹理特征，并采用XGBoost、LightGBM、Adaboost和梯度提升机（GBM）等集成学习模型进行分类。实验结果表明，GBM和XGB分类器准确率达到98.7%，LGBM和GBM灵敏度达到100%，显示出较高的诊断性能。该方法在提高诊断效率、准确性和降低医疗成本方面具有重要应用价值，尤其适用于缺乏专业医生的地区。未来可通过数据扩充、多模态融合和模型解释性提升进一步优化系统性能。

本文探讨了互联网行为（IoB）作为影响人类决策与行为的新兴力量，分析了其在消费、隐私、安全等领域的广泛影响。文章详细阐述了影响IoB效能的关键因素，包括数据质量、算法准确性、信任透明度和文化规范，并讨论了其对个人自主性和自由意志的潜在威胁。通过技术与伦理相结合的方式，提出了减轻意外后果的方法，并展望了IoB在AI、可穿戴设备、区块链和VR/AR等技术推动下的未来发展趋势。同时评估了其在医疗、零售、教育和公共管理中的积极影响及隐私、偏见和就业替代等风险，最后提出了涵盖研发、标准制定、商业化到主流应用的四阶段发

行为互联网（IoB）通过连接智能设备与数据分析系统，支持并塑造人类在健康、家居、交通、零售、公共服务和教育等领域的决策。本文介绍了IoB平台的部署架构及其在多个场景中的应用，探讨了其对人类行为引导与认知的影响，并深入分析了伴随而来的隐私、伦理和技术发展带来的挑战。为实现可持续发展，文章强调需建立以透明性、公平性和用户控制为核心的伦理与隐私保护机制，确保IoB技术真正服务于人类福祉。

本文探讨了行为互联网（IoB）在支持和塑造人类决策中的作用，分析了其技术架构、关键组件及与人类行为的交互模型。通过文献综述与概念框架构建，研究揭示了IoB在医疗、教育、能源等领域的应用潜力及其带来的隐私、安全与伦理挑战，并提出了系统设计与治理建议，旨在为未来IoB系统的可持续发展提供理论支持和实践指导。

本文提出了一种基于量子支持向量分类器（QSVC）的智能医学数据分类模型，涵盖数据预处理、特征选择、量子编码和分类等多个阶段。通过应用随机欠采样（RUS）解决数据不平衡问题，并采用ANOVA F统计检验进行特征选择，结合ZFeatureMap将经典数据编码为量子态，最终在十个基准数据集上验证了模型的有效性。实验结果表明，该模型在准确率、召回率、精确率和F1分数等指标上均优于经典SVC及其他现有模型，尤其在乳腺癌、帕金森病、糖尿病和心脏病等医学数据集上表现优异，展示了量子机器学习在医学诊断中的巨大潜力。

本文提出了一种基于量子支持向量分类器（QSVC）的智能模型，用于高效准确地分类医疗数据。该模型包含数据预处理、特征选择、数据编码、分类和性能评估五个阶段，能够有效应对高维数据、类别不平衡、噪声与缺失值等挑战。通过在UCI数据集上的实验验证，该模型在准确性、鲁棒性和计算效率方面均优于经典机器学习方法，展示了量子机器学习在医疗领域应用的巨大潜力。

本文探讨了机器学习在农业与建筑能源领域的广泛应用。在农业方面，重点介绍了作物选择推荐系统和基于ResNet-18的杂草识别分类技术，提升了种植决策的科学性与杂草控制的精准度；在建筑能源领域，利用k-means聚类分析对墨西哥社会住房的能源消耗模式进行分类，助力节能减排。文章还总结了各应用的优势、跨领域融合的可能性及未来发展趋势，强调数据驱动、算法创新与多源数据融合将推动两大领域的智能化与可持续发展。

本文探讨了基于天气模式的建筑能耗区域分类方法，利用无监督机器学习中的k-means聚类算法对墨西哥国家社会住房（SSH）进行能耗区域划分。通过结合气象、建筑和能耗数据，采用轮廓系数法和肘部法则确定最佳簇数量，实现了对不同气候区住宅能耗模式的精准识别与分类。研究结果有助于制定因地制宜的节能策略，提升建筑能效，支持净零能耗建筑发展，并为类似气候多样性地区的政策制定提供参考。

本研究基于ResNet-18卷积神经网络构建了一个用于荞麦田杂草识别与分类的深度学习模型。通过移动相机拍摄的图像和植物检疫数据，实现了对野燕麦、田旋花和稗草三种杂草及其危害程度（是否超过经济损害水平）的多标签分类。采用数据增强、图像预处理和PyTorch框架下的迁移学习方法，在有限样本下提升了模型泛化能力。实验结果表明，模型准确率最高达90.8%，整体正确分类率达87%。该方法为有机与传统耕作系统下的杂草监测提供了有效技术支撑，有助于推动精准农业发展。

本文综述了基于机器学习的作物推荐系统的研究现状，详细分析了六类主要输入特征：地理信息、天气条件、土壤属性、作物特性、作物生产力和市场信息，并统计了各特征在研究中的使用频率。文章总结了常用的评估指标如准确率、精确率和召回率，指出了当前在算法、数据和评估层面面临的挑战，包括传统算法局限、数据获取困难和评估标准不统一等问题。最后，文章探讨了未来研究方向，如改进推荐方法、创新评估机制，并强调了该技术对农业可持续发展、粮食安全和智能化管理的重要意义。

本文综述了基于机器学习的作物选择推荐系统的研究现状，分析了推荐技术的发展趋势、主要算法、输入特征及评估方法。通过对40篇相关文献的系统分析，发现协同过滤尤其是基于模型的方法应用最为广泛，决策树、支持向量机和模糊逻辑是主流算法。文章总结了当前面临的挑战，如算法选择、数据质量、冷启动和可扩展性问题，并提出了未来研究方向，包括多样化算法探索、数据预处理优化、统一评估标准建立以及实际应用推广，旨在为农业智能化发展提供理论支持和技术路径。

本文探讨了机器智能在智能社会中的广泛应用及其带来的社会经济影响，涵盖生活服务、行业优化与环境管理等多个领域。同时分析了其在偏见歧视、隐私安全、伦理法律、就业冲击等方面的风险与挑战，并提出通过健全的监管治理框架和跨学科研究来应对这些问题。文章强调，在充分发挥机器智能提升效率与生活质量潜力的同时，必须确保其发展具备透明性、公平性与社会责任，以实现智能社会的可持续与包容性发展。

本文探讨了机器智能在智能社会中的机遇与风险。机器智能通过集成人工智能、物联网、机器学习等技术，在能源管理、交通控制、医疗健康、安全保障等领域广泛应用，显著提升居民生活质量与社会运行效率。同时，文章也指出其面临的挑战，包括隐私侵犯、算法偏见、责任界定不清及监管缺失等问题，并提出了加强立法、数据治理和跨学科合作等应对策略，以推动智能社会的可持续发展。