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基於可靠性設施選址問題的野戰後勤網路設計

為了解決ro計算機最新的問題，作者陳若俞 這樣論述：

後勤補給是部隊作戰的命脈，在戰時，後勤網路上的補給設施必然是雙方攻擊的主要目標之一，為了分散風險及確保後勤補給網路的正常運作，在規劃野戰後勤補給網路時，除了主要補給點之外，還會同時選擇數個適當地點作為預備補給點。預備補給點設置的目的是當主補給點遭敵攻擊或有毀損疑慮時，可即時取代主補給點繼續開設補給設施，迅速恢復後勤作業能力，降低對前線作戰部隊之影響。備用補給點的配置是提高後勤補給網路可靠度的方法之一，本研究專注於此，結合網路可靠性與設施選址問題，提出非線性數學規劃模型，協助決策者從透過可靠性的評估最佳化後勤補給網路的建構。由於數學模型具有NP-hard複雜度，因此採用進化式演算法求解，首先先

透過分支定界法求解小型問題，藉以瞭解驗證模型的正確性。接著透過實驗設計，針對本研究提出的演算法改善機制，定義適當參數並使用參數求解小型問題，並將結果與分支定界法做比較驗證求解品質。再與基因與簡群演算法用於求解大型問題，驗證求解的品質。最後以模擬北部戰區的配置問題，將求解結果比較。以上結果顯示在小規模的題目中，各演算法的適應值差異性不大；但隨著設施數量變多及問題的維度增加，基因與簡群演算法的適應函數值浮動較大不穩定，而本研究的演算法狀況最佳且有不錯的穩健性。

社群媒體的負面內容分析和偵測: 深度嵌入向量和學習方法

為了解決ro計算機最新的問題，作者ZEWDIE MOSSIE 這樣論述：

在在線內容繼續增長的同時，諸如仇恨，衝突，錯誤信息，虛假新聞等黑面內容的擴散也在繼續增加，已成為在線和離線社會關注的問題。因此，關於的自動檢測和分析方法的研究受到了廣泛的關注。但是，標記數據集的稀缺性已成為構建有效的監督學習模型的機器學習（ML）和深度學習（DL）的主要挑戰之一。因此，大多數最新技術（SOTA）都將重點放在英語上以檢測此類內容。但是，由於社交媒體（SM）平台上使用的語言多種多樣，這些內容的檢測任務已成為一個挑戰。在本文中，我們提出了在“轉移學習”（TL）上下文中進行深度提取以進行特徵提取的方法，該方法僅涉及訪問未標記的大型社交媒體文本。事實證明，TL對於低資源語言（例如Amh

aric）是成功的。首先，我們使用SM數據和不同的網絡域訓練深度神經網絡，以構建單詞和主題的嵌入。其次，我們將單詞和主題嵌入功能輸入到完全連接的遞歸神經網絡（RNN）中，與卷積神經網絡（CNN）相比，這對於先前信息的持久性非常有利。我們進一步將我們提出的方法應用於仇恨語音檢測，以識別仇恨弱勢群體。使用諸如Word2Vec之類的單詞嵌入方法提取特徵可以提高ML和DL分類算法的性能，其中門控循環單元（GRU）的精度為0.92。我們的創新戰略確實有效地確定了種族仇恨群體。但是，自動檢測用戶生成的內容（UGC）中的仇恨言論並不總是準確到種族問題。與計算機科學相關的研究人員，甚至對於資源豐富的語言，都完

全忽略了在線SM在考慮種族方面的生產性和破壞性作用。因此，我們提出了一種基於LDA2Vec的Top-ic嵌入方法，用於衝突和合作檢測。通過組合全球和本地內容，主題的嵌入有助於改善特徵提取。從我們的實驗結果來看，使用主題嵌入進行特徵提取有助於提高分類性能，基線隨機森林中的Mac-ro F1得分為0.84，而Bi-LSTM算法中為0.88。但是，主題嵌入模型僅保留特定單詞的靜態上下文。因此，我們提出了一種基於注意力的預訓練模型，作為轉移學習的基礎。我們使用來自變壓器的雙向編碼器表示（BERT），將經過預訓練的基於注意力的上下文化詞嵌入與主題嵌入相結合，以構建分析和檢測模型。首先，我們發現新穎的情境

化主題-BERT（T-BERT）模型可以有效地以連貫的方式對短文本和長文本進行聚類。其次，當BERT和T-BERT與雙向GRU（Bi-GRU）結合使用時，可達到0.86和0.91 F1的精度，這遠遠優於基線分類性能。概括而言，我們的方法闡明瞭如何為TL使用基於關注的上下文深度嵌入來檢測暗部內容，尤其是對於資源貧乏的語言。通常，論文提供了多種方法，可以自動分析社交網絡中針對仇恨和衝突等陰暗內容的大數據。對仇恨敏感的社區標識對於實施自動的仇恨語音檢測模型來阻止或標記加劇心理傷害和身體衝突的內容，對於保護他們至關重要。這有助於提高社交媒體的質量，將其作為一種有效的溝通方式。