在这个大数据时代，当前一代很难从在线平台中包含的大量数据中找到正确的数据。在这种情况下，需要一个信息过滤系统，可以帮助他们找到所需的信息。近年来，出现了一个称为推荐系统的研究领域。推荐人变得重要，因为他们拥有许多现实生活应用。本文回顾了推荐系统在电子商务，电子商务，电子资源，电子政务，电子学习和电子生活中的不同技术和发展。通过分析有关该主题的最新工作，我们将能够详细概述当前的发展，并确定建议系统中的现有困难。最终结果为从业者和研究人员提供了对建议系统及其应用的必要指导和见解。

这项工作使用水果和叶子的图像提出了一个基于学习的植物性诊断系统。已经使用了五个最先进的卷积神经网络（CNN）来实施该系统。迄今为止，模型的精度一直是此类应用程序的重点，并且尚未考虑模型的模型适用于最终用户设备。两种模型量化技术，例如float16和动态范围量化已应用于五个最新的CNN体系结构。研究表明，量化的GoogleNet模型达到了0.143 MB的尺寸，准确度为97％，这是考虑到大小标准的最佳候选模型。高效网络模型以99％的精度达到了4.2MB的大小，这是考虑性能标准的最佳模型。源代码可在https://github.com/compostieai/guava-disease-detection上获得。

Quantum image processing draws a lot of attention due to faster data computation and storage compared to classical data processing systems. Converting classical image data into the quantum domain and state label preparation complexity is still a challenging issue. The existing techniques normally connect the pixel values and the state position directly. Recently, the EFRQI (efficient flexible representation of the quantum image) approach uses an auxiliary qubit that connects the pixel-representing qubits to the state position qubits via Toffoli gates to reduce state connection. Due to the twice use of Toffoli gates for each pixel connection still it requires a significant number of bits to connect each pixel value. In this paper, we propose a new SCMFRQI (state connection modification FRQI) approach for further reducing the required bits by modifying the state connection using a reset gate rather than repeating the use of the same Toffoli gate connection as a reset gate. Moreover, unlike other existing methods, we compress images using block-level for further reduction of required qubits. The experimental results confirm that the proposed method outperforms the existing methods in terms of both image representation and compression points of view.

The cover is the face of a book and is a point of attraction for the readers. Designing book covers is an essential task in the publishing industry. One of the main challenges in creating a book cover is representing the theme of the book's content in a single image. In this research, we explore ways to produce a book cover using artificial intelligence based on the fact that there exists a relationship between the summary of the book and its cover. Our key motivation is the application of text-to-image synthesis methods to generate images from given text or captions. We explore several existing text-to-image conversion techniques for this purpose and propose an approach to exploit these frameworks for producing book covers from provided summaries. We construct a dataset of English books that contains a large number of samples of summaries of existing books and their cover images. In this paper, we describe our approach to collecting, organizing, and pre-processing the dataset to use it for training models. We apply different text-to-image synthesis techniques to generate book covers from the summary and exhibit the results in this paper.

大数据和深度学习的结合是一项破坏世界的技术，如果正确使用，可以极大地影响任何目标。随着深度学习技术中大量医疗保健数据集和进步的可用性，系统现在可以很好地预测任何健康问题的未来趋势。从文献调查中，我们发现SVM用于预测心力衰竭的情况，而无需关联客观因素。利用电子健康记录（EHR）中重要历史信息的强度，我们利用长期记忆（LSTM）建立了一个智能和预测的模型，并根据该健康记录预测心力衰竭的未来趋势。因此，这项工作的基本承诺是使用基于患者的电子药用信息的LSTM来预测心脏的失败。我们已经分析了一个数据集，该数据集包含在Faisalabad心脏病学研究所和Faisalabad（巴基斯坦旁遮普邦）的盟军医院收集的299例心力衰竭患者的病历。这些患者由105名女性和194名男性组成，年龄在40岁和95岁之间。该数据集包含13个功能，这些功能报告了负责心力衰竭的临床，身体和生活方式信息。我们发现我们的分析趋势越来越多，这将有助于促进心中预测领域的知识。

当今世界受到新颖的冠状病毒（Covid-19）的严重影响。使用医疗套件来识别受影响的人非常慢。接下来会发生什么，没人知道。世界正面临不稳定的问题，不知道在不久的将来会发生什么。本文试图使用LSTM（长期记忆）对冠状病毒恢复病例进行预后。这项工作利用了258个地区的数据，其纬度和经度以及403天的死亡人数范围为22-01-2020至27-02-2021。具体而言，被称为LSTM的先进基于深度学习的算法对为时间序列数据（TSD）分析提取高度必不可少的特征产生了极大的影响。有很多方法已经用于分析传播预测。本文的主要任务最终在分析使用基于LSTM深度学习的体系结构分析冠状病毒在全球恢复案例中的传播。

全球一百多个国家的主食是大米（Oryza sativa）。大米的种植对于全球经济增长至关重要。但是，农业产业面临的主要问题是水稻疾病。农作物的质量和数量下降了，这是主要原因。由于任何国家的农民对水稻疾病都没有太多了解，因此他们无法正确诊断稻叶疾病。这就是为什么他们不能适当照顾米叶的原因。结果，生产正在减少。从文献调查中，Yolov5表现出更好的结果与其他深度学习方法相比。由于对象检测技术的不断发展，Yolo家族算法具有非常高的精度和更好的速度，已在各种场景识别任务中使用，以构建稻叶疾病监测系统。我们已经注释了1500个收集的数据集，并提出了基于Yolov5深学习的水稻疾病分类和检测方法。然后，我们训练并评估了Yolov5模型。模拟结果显示了本文提出的增强Yolov5网络的对象检测结果的改进。所需的识别精度，召回，MAP值和F1得分的水平分别为90 \％，67 \％，76 \％和81 \％\％被视为性能指标。

语言是个人表达思想的方法。每种语言都有自己的字母和数字字符集。人们可以通过口头或书面交流相互交流。但是，每种语言都有同类语言。聋哑和/或静音的个人通过手语交流。孟加拉语还具有手语，称为BDSL。数据集是关于孟加拉手册图像的。该系列包含49个单独的孟加拉字母图像。 BDSL49是一个数据集，由29,490张具有49个标签的图像组成。在数据收集期间，已经记录了14个不同成年人的图像，每个人都有不同的背景和外观。在准备过程中，已经使用了几种策略来消除数据集中的噪声。该数据集可免费提供给研究人员。他们可以使用机器学习，计算机视觉和深度学习技术开发自动化系统。此外，该数据集使用了两个模型。第一个是用于检测，而第二个是用于识别。

系统变化是代谢组学数据分析中的常见问题。因此，使用不同的缩放和归一化技术来预处理数据进行代谢组学数据分析。尽管文献中有几种缩放方法可用，但是缩放，转换和/或归一化技术的选择会影响进一步的统计分析。选择适当的缩放技术进行下游分析以获得准确的结果或做出正确的决定是一项挑战。此外，现有的缩放技术对离群值或极值敏感。为了填补空白，我们的目标是引入不受异常值影响的强大缩放方法，并为下游分析提供了更准确的结果。在这里，我们引入了一种新的加权缩放方法，该方法对异常值具有强大的功能，但是，在数据预处理中不需要其他异常检测/治疗步骤，并将其与通过人工和实际代谢组学数据集进行了比较与常规缩放和归一化技术。我们在不存在和存在不同百分比的异常值的情况下，使用代谢组学数据分析评估了所提出的方法的性能与其他现有的常规缩放技术相比。结果表明，在大多数情况下，在不存在和存在异常值的情况下，提出的缩放技术的性能比传统的缩放方法更好。提出的方法改善了进一步的下游代谢组学分析。提出的强大缩放方法的R函数可在https://github.com/nishithkumarpaul/robustscaling/blob/main/main/wscaling.r.r

源代码存储库由大型代码库组成，通常包含容易发生的程序。软件的复杂性日益增加导致时间和识别这些缺陷的时间和成本急剧上升。存在各种方法可以自动生成错误代码的修复程序。但是，由于特定错误的可能解决方案的组合空间很大，因此没有很多工具和数据集可以有效地评估生成的代码。在这项工作中，我们介绍了FixeVal，这是一个基准，其中包括竞争性编程问题及其各自修复程序的基准。我们引入了丰富的测试套件，以评估和评估模型生成程序修复的正确性。我们将两种在编程语言上鉴定的变压器语言模型视为我们的基准，并使用基于匹配和基于执行的评估指标对其进行比较。我们的实验表明，基于匹配的指标不能准确反映模型生成的程序修复，而基于执行的方法通过专门为该解决方案设计的所有情况和场景评估程序。因此，我们认为FixeVal提供了朝着实际自动错误修复和模型生成的代码评估的步骤。