motionlabs/realworld-queries-140k huggingface dataset:
можешь объяснить в чем ошибка?
Error loading file data\company_structure.txt
←[31mERROR←[0m:    Traceback (most recent call last):
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\unstructured.py", line 59, in __init__
    import unstructured  # noqa:F401
ModuleNotFoundError: No module named 'unstructured'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\starlette\routing.py", line 693, in lifespan
    async with self.lifespan_context(app) as maybe_state:
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\starlette\routing.py", line 569, in __aenter__
    await self._router.startup()
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\starlette\routing.py", line 672, in startup
    handler()
  File "main.py", line 121, in startup_event
    initialize_retriever()
  File "main.py", line 47, in initialize_retriever
    documents = loader.load()
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\directory.py", line 117, in load
    return list(self.lazy_load())
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\directory.py", line 195, in lazy_load
    yield from self._lazy_load_file(i, p, pbar)
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\directory.py", line 233, in _lazy_load_file
    raise e
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\directory.py", line 221, in _lazy_load_file
    loader = self.loader_cls(str(item), **self.loader_kwargs)
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\langchain_core\_api\deprecation.py", line 215, in warn_if_direct_instance
    return wrapped(self, *args, **kwargs)
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\unstructured.py", line 213, in __init__
    super().__init__(mode=mode, **unstructured_kwargs)
  File "D:\company_ai\venv\lib\site-packages\langchain_community\document_loaders\unstructured.py", line 61, in __init__
    raise ImportError(
ImportError: unstructured package not found, please install it with `pip install unstructured`

←[31mERROR←[0m:    Application startup failed. Exiting.
internal int GetHazardCount(string obj_id)
        {
            try
            {
                using var db = _dbContextFactory.CreateDbContext();
                var sql = "SELECT COUNT(*) FROM t_pms30_hazard_equip WHERE psr_id = @psr_id";
                var count = db.Database.SqlQueryRaw<int>(sql, new MySqlConnector.MySqlParameter("@psr_id", obj_id)).FirstOrDefault();
                return count;
            }
            catch (Exception ex)
            {
                _logger.LogError(ex, "获取设备隐患数量失败: DeviceId={DeviceId}", obj_id);
                return 0;
            }
        } 这里报错，An exception occurred while iterating over the results of a query for context type 'DBLib.DB'.
      MySqlConnector.MySqlException (0x80004005): Unknown column 't.Value' in 'field list' 如何查询返回单个int值？
Było sobie 3 kumpli. Każdy z nich miał 10 złotych. Postanowili zakupić pizzę. Towar dostarczył kurier, który zażądął kwoty 25 złotych za pizzę. Każdy z kumpli dał kurierowi 10 złotych. Otrzymali resztę 5 złotych. Postanowili więc, że każdy z nich weżmie z reszty 1 złotych a 2 złote dadzą kurierowi jako napiwek. Gdzie podziała się 1 złotówka, skoro 9 x 3 = 27 złotych plus 2 złote napiwku to daje nam 29 złotych.
You are an expert in Python coding. When you recive a Python code, you provide the code with the following improvements:

1. Code Refactoring:
- Identify and suggest improvements in code structure
- Recommend more Pythonic approaches
- Suggest potential design pattern applications

2. Optimization:
- Analyze time and space complexity 
- Suggest algorithmic or implementation optimizations
- Highlight any performance bottlenecks

3. Code Quality:
- Review adherence to PEP 8 style guidelines
- Suggest improvements in variable/function naming
- Recommend more readable and maintainable code patterns

4. Documentation:
- Add clear, concise comments explaining logic
- Recommend docstrings for functions/classes
- Explain the purpose and behavior of key code sections

5. Potential Enhancements:
- Suggest additional features or error handling
- Recommend best practices for the specific code context

6. Logging:
- Add clear, concise logging messages where needed

```python
def function(pval_stat, test, coef_name, coef_stat):
    
    # Converts a p-value to a significance symbol string
    significance = get_significance_symbols(pval_stat)
    pval_element = dmc.Badge(
        html.B('{:0.3e}'.format(pval_stat)),
        variant='filled',
        color='red' if pval_stat > 0.05 else 'teal'
    )

    # Create table
    return [
        dmc.Grid(
            gutter='xs',
            children=[
                dmc.GridCol(
                    html.Span(['Test: ', html.B(test)]),
                    span=3, offset=2
                ),
                dmc.GridCol(
                    html.Span(['Coeficiente: ', html.B(coef_name)]),
                    span=3
                ),
                dmc.GridCol(
                    html.Span(['P-Valor: ', pval_element]),
                    span=2
                )
            ]
        ),
        dmc.Grid(
            gutter='xs',
            children=[
                dmc.GridCol(
                    html.Span(['']),
                    span=3, offset=2
                ),
                dmc.GridCol(
                    html.Span(['Coef-valor: ', html.B(round(coef_stat, 4))]),
                    span=3
                ),
                dmc.GridCol(
                    html.Span(['Significativo: ', html.B(significance)]),
                    span=2
                )
            ]
        )
    ]
´´´
Create a memory-card entry for <inadvertently> using exactly this structure (do not include 1. 2. 3. 4. in headings):

1. Definition

A concise, informal explanation.

If multiple different meanings, clearly label them

2. Etymology & History

Origin (language/root)

1–2 key evolution points that aid memorization

3. Usage

brief examples with the target word in bold

Include at least one example per distinct meaning

4. synonyms (3 max, in 1 line, prefer common words)

5. Memorization Tip

One actionable strategy use etymology

rules:

clearly lable parts of speech in definition. e.g. (n.) meaning...

Use bullet points over long sentences

do not italicize any text

No mnemonic devices (acronyms, rhymes)

Keep all related words under the same section

Begin immediately with the Definition section; do not include a title header

the content of each sub section should begin with a markdown bullet point, even if it only has 1 line. For example, the words under Synonyms should begin with a markdown bullet point, but title "Synonyms" should not begin with a bullet point.

Do not include irrelevant text like "here is your answer".

titles like Definition, Synonyms should be bolded text, not headings in markdown.
Create 5 flavor texts for a set of three cards that draw you cards, symbolizing the gaining of more knowledge. Each quote should be related to each other, and should also have an aliterative part. For example, you can't write "Ponds teach patience in stillness." / "Tributaries teach abundance in motion." / "Oceans teach humility in vastness." The first is Pond's Reflection which draws you one card, the second is Tributary's Treasure which draws two cards, and the third is Ocean's Bounty which draws three cards. This flavor text should be up to one sentence long, and be formatted in the following format: "Quote for card 1 / Quote for card 2 / Quote for card 3". The style should follow the following style of lines: 

"A revolution in combat technology." (pun on a card that spins a creature around) 

"A fool thinks battle is about standing your ground." 

"Sorry I burned down your village. Here's some gold." 

"Greatness, at every cost." 

"He exercises his right to bear arms." (card depicts an actual bear)
improve this part in the CV. If you have to add something, make sure the end version no more than 5% longer

Deep Learning Specialization (DeepLearning.AI) – Developing advanced deep learning models for computer vision (CNN) and speech recognition (RNN) – Model evaluation and refinement (bias, variance, error analysis)

Machine Learning Specialization (DeepLearning.AI, Stanford University) – Developing and optimizing machine learning models using scikit-learn and TensorFlow – Anomaly detection, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning
Przygotuj ofertę dla sponsorów dot. kluczu piłki ręcznej. Chodzi o przede wszystkim o korzyści dla firmy. Mam tutaj na myśli takie punkty jak Obecność w mediach 
Zasięgi na facebooku
Potencjał piłki ręcznej
Lokalna społeczność 
Kwestie finansowe 


Dodaj coś od siebie. Prezentacja będzie w formie graficznej, ale nie musisz jej wykonać, ale to zrobię. Potrzebuję danych.
cinematic shot, a mythical dog Prometeusz, a scruffy terrier with glowing fur of brilliant yellow and vivid green swirls. He is the lone point of color in a monochromatic, rain-slicked urban alley at dusk. A single streetlamp casts a dramatic light, highlighting the texture of his fur and the intelligence in his gaze. a mix of urban grime and mythical wonder, hyper-detailed, sharp focus, film grain.
Dla utworu inspirowanego astrologicznym znakiem Skorpiona i odpowiadającą mu czakrą serca, określ najbardziej naturalną formę tekstu. Uwzględnij:
– ilość wersów w każdej zwrotce
– strukturę całości (np. verse–instrumental–verse–bridge–chorus)
– długość wersów (krótkie, średnie, rozwlekłe)
– możliwe punkty dramaturgicznego pęknięcia

Styl ma być rytmiczny, ale nie schematyczny, z miejscem na punchline’y i chwilę oddechu.
我今年28岁，2017年DSE成绩7科39分，考上了香港大学医学院，在大三时因患抑郁症退学。我现在抑郁症基本好了，想申请去海外读大学理学（数学、化学、生物等）课程，我的雅思成绩为7.5分，我经济条件不好，希望能有奖学金的课程，请介绍一下相关信息，谢谢！
Name the skills out of this job explanation:
Led projects to identify cost savings and mitigate risks, optimizing a 
250
M
p
o
r
t
f
o
l
i
o
o
D
e
v
e
l
o
p
e
d
s
u
p
p
l
y
c
h
a
i
n
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
s
t
o
a
d
r
e
s
s
g
l
o
b
a
l
m
a
t
e
r
i
a
l
s
h
o
r
t
a
g
e
s
a
n
d
o
v
e
r
s
t
o
c
k
s
o
N
e
g
o
t
i
a
t
e
d
a
250MportfoliooDevelopedsupplychainimprovementstoadressglobalmaterialshortagesandoverstocksoNegotiateda15M contract for a new 3PL warehouse service, managing the financial & logistic discussions o Contributed to the Procurement strategy for pricing and forecast, with Statistics and ML
Out of this experiences, what is the summary in a Linkedin bullet point summary
finałowa wersja:


Zamiast zapalić
na płuco wrzucam słowa,
mimo że dusi mnie już ta przemowa.

Jak boli —
nie biorę tabletki;
wybieram papierowe, naturalne bletki.

Bo kiedy dotykam jej językiem,
ona sprawia, że latam nad chodnikiem.

Wiatr mnie unosi – jestem lekkim piórkiem,
by nie odlecieć, kostkę obowiązuję sznurkiem.

Taki mój wygląd: chłopak i balonik.
Z głową w chmurach,
piszę poetycki tomik.
As an AI expert in Process Engineering, present me with a scenario of actions and activities that should be undertaken in search of the cause of exceeded mercury emission from the combustion process of brown coal in an 800 MW power plant. The power plant uses electrostatic precipitators for flue gas cleaning, wet desulfurization, and CaBr2 is dosed to the coal before grinding in order to oxidize mercury in the combustion process. Translate the answer to Polish.
Investor A put USD 500,000.00 into VFIAX and made USD 36,850.65 (nominal) = +73 basis points (nominal) = USD 19,846.67 (real) = +39 basis points (real) = 39.5% APY (real). Investor B put the same initial capital into a mix of VEUSX and VINEX and made USD 71,908.27 (nominal) = +142 basis points (nominal) = USD 53,806.80 (real) = +106 basis points (real) = 140.0% APY (real) over the same time period—six weeks. What can we infer about what is happening in the global economy?
Schlüsselerzeugung:

CA-Schlüssel
ssh-keygen -t ed25519 -f ca_<typ>_<abteilung> -N "" -C "CA <typ> <abteilung>"

Host-Schlüssel
ssh-keygen -t ed25519-sk -f host_<hostname>_<service> -N "" -O resident -O application=ssh:host_<hostname> -O user=<hostname> -C "Host <hostname> <service>"

User-Schlüssel
ssh-keygen -t ed25519-sk -f user_<username>_<abteilung> -N "" -O resident -O application=ssh:user_<abteilung> -O user=<username> -C "<username>@<abteilung>"

Zertifikatserstellung:

Host-Zertifikate
ssh-keygen -s ca_host_<abteilung> -I host_<hostname>_<service> -h -n <hostname>,<ip-adresse> -z <serial> -V +52w host_<hostname>_<service>.pub

User-Zertifikate
ssh-keygen -s ca_user_<abteilung> -I user_<username>_<abteilung> -n <username>,<abteilung>-access -z <serial> -V +13w user_<username>_<abteilung>.pub

betrachte nur die Namenskonvention und nenne verbesserungen. best practics. und stele es übersichtlich in einer namenskonvention/ richtlinentabelle zusammen.
Hallo, ich benötige bitte eine rechtliche beratung im Bezug auf den Verkauf von landwirtschaftlichen Grün- und Ackerflächen in Morsbach, Nrw. Wie ermittle ich einen angemessen Verkaufspreis pro qm? Welchen Preis schlägst Du vor für ein Grundstück mit 3300qm Größe, an Asphaltstraße, potenzielles Bauland in der Zukunft, ohne Belastungen oder Eintragungen im Grundbuch?
jika aku ingin masuk ke insudtri ai terutama di layer berikut;
1. data layer. lebih spesifiknya ke data labeling, data annonation (aku sedikit bingung apakah data labeling sama dengan data annonation? atau data labeling adalah makna yg lebih luas dan data annonation adalah yg lebih spesifik? atau bagaimana?), Synthetic Data Generation

2. model training layer. bukan trining model besar seperti yg dilakukan big company tapi lebih ke trining pre-trined model yg sudah ada untuk kegunakan spesifik dengan fine-tuning atau metode lain.
lebih spesifiknya adalah finetuning (dengan tujuan aku bisa membangun finetuning as a sevice), Pretrained Models and Transfer Learning, Feature Engineering and Tuning.ctatan: aku sebenarnya kurang paham apa perbedaan antara ketiga itu atau itu hanya istilah dan nama yg beda? atau bagaimana?


apa yg perlu aku pelajari untuk bisa menjadikan hal hal sebelumnya menjadi layanan bisnis ku di industri ai yg bisa aku tawarkan kepada client?
buat berdasarkan materi wajib, lalu materi pendukung atau tambahan yg akan sangat bagus jika aku pelajari!!
AI가 정규분포 곡선을 무너뜨릴 것인가? 이는 AI가 평균이상인 사람들이 그들의 생산성을 늘리기 위한 기술로 사용되는 것에 대한 질문으로 상위 그룹이 훨씬 앞서나가는 길게 늘어진 꼬리(long tail)를 가진 분포나, 심지어 두 개의 봉우리를 가진 양극화된 분포(bimodal distribution)로 변형될 가능성이 있는가? 아니면 AI 민주주의 효과가 나타나서 전체적인 생산선 향상(곡선의 우측 이동)이 나타날 것인가?로 조금은 러프하게 예측할 수 있는데 당신의 생각은?
当然可以，下面是针对“核心技术”部分补充了具有专业数据和权威指标的表述（建议可用于公众号正文中，文字可根据需要略作调整）：

---

### 讯飞教育AI的核心技术（附权威数据支撑）

- **智能语音识别与合成**
  - 讯飞自研的语音识别技术在普通话语音识别准确率已超过98%，英语口语评测国际权威比赛连续多年夺冠。方言识别覆盖20+种中国方言，支持中英文等多语种自动转写。
  - 智能语音合成可实现接近真人的自然发音，用户满意度调研中学生和老师的一致好评率超过95%。

- **智能评测与自然语言理解**
  - 其智能作文批改系统单日可自动批改上百万份作业，主观题自动判分与人工评分一致率超过90%。
  - 2023年，讯飞语义理解系统在国际权威SuperGLUE阅读理解任务榜单取得亚洲AI厂商领先名次。

- **多模态AI技术（融合语音、文字、图像）**
  - 图像识别准确率达到99%以上，可以自动识别手写和印刷体试卷，实现快速阅卷，支持每分钟处理数百份答题卡。
  - 多模态融合，可精准分析学生在作业、考试、课堂上的多维行为数据，大幅提升个性化学习推荐命中率（实际应用反馈达80%以上）。

- **AI大模型与个性化推荐**
  - 讯飞星火认知大模型训练参数规模高达千亿级，支持十余种学科知识理解与推理，个性化推荐系统可覆盖超过3000万学生用户，实现错题推荐和学情测评动态跟进。
  - 实地调研显示，引入AI大模型的学校，知识薄弱学生的学习提升效率提高30%左右。

---
根据上面的知识点来具体分析技术核心难点
Ich suche nach einer guten Fragestellung für eine Abgabe in meinem Data Science Modul. Wir sind 5 Leute und teilen uns das Thema auf und haben uns für folgendes Entschieden:

Wer vertritt uns eigentlich? Unsere Repräsentanten im Wandel der Zeit
Datamining Bundestagsabgeordnete → Historische Daten von 1949 bis heute
Unendlich viele Teilfragen möglich, von Geschlecht und Alter hin zu häufigste Namen und andere fun facts

Wir wollen dabei eine breite an Fragen Abdecken beispielsweise:

Wie hat sich die Zusammensetzung des Deutschen Bundestages in den letzten 80 Jahren entwickelt

Mögliche Fragestellungen (müssen noch ausformuliert werden)

    • Wie ist der finanzielle Hintergrund (Armer oder Reicher Hintergrund)
    • Welche Parteien waren wie stark im Bundestag vertreten 
    • Wie hoch ist der Frauenanteil der jeweiligen Bundestage (Aufschlüsselung nach Partei)
    • Welchen Themen werden besonders häufig genannt
    • Wie viele Kinder haben die Parlamentarier im Durchschnitt (Aufschlüsselung nach Partei)
    • Welcher Vorname war am häufigsten?
    • Das Alter
    • Wer bekommt die meisten Spenden

Konkrete Fragestellungen:

Nr.
Thema 
Fragestellung
Anmerkungen/Sonstiges
1
Frauenanteil insgesamt und je Partei

 Wie hoch ist der Anteil weiblicher Abgeordneter in jeder Legislaturperiode insgesamt und in den einzelnen Fraktionen?
 

2
Familienstatus / Kinderanzahl
Wie viele Kinder haben Abgeordnete im Durchschnitt, und variieren diese Werte signifikant zwischen den Parteien?

Daten: Biografiedaten der Abgeordneten, Stichwort „Kinder“.
3
Namensanalyse
Wie ist die Altersverteilung der Bundestagsmitglieder (Median, Mittelwert, Quartile) in den letzten zehn Legislaturperioden, und zeigen sich zwischen den Fraktionen Unterschiede?

Daten: Biografiedaten der Abgeordneten, Stichwort „Kinder“.
4
Altersstruktur 
Wie ist die Altersverteilung der Bundestagsmitglieder (Median, Mittelwert, Quartile) in den letzten zehn Legislaturperioden, und zeigen sich zwischen den Fraktionen Unterschiede?

Daten: Geburtsdaten der Abgeordneten.

5
Spendenvolumen
Welche Abgeordneten und Parteien erhalten die höchsten Spenden, und welche Spendergruppen (Unternehmen, Verbände, Privatpersonen) dominieren?

Daten: Parlaments‑Transparenzregister, Spender‑Kategorien.

6
Themenschwerpunkte und Wort‑Trends
Welche Themen und Schlagwörter tauchen in den Plenarreden am häufigsten auf, und wie unterscheidet sich deren Häufigkeit zwischen den Fraktionen?

Daten: Transkripte der Bundestagsdebatten, NLP‐Auswertung (Keyword‑Frequenz, Themen‑Clustering).
7
Korrelationen zwischen Stammdaten und Stimmverhalten
Stimmen Frauen öfters gegen Auslandseinsätze als Männer? Gibt es besondere Ausreiser bei der Fraktionsdisziplin?


Wir struggeln aber damit eine Frage für den Titel der Arbeit zu formulieren die es uns ermöglicht all das anzuschneiden im Rahmen dieser zentralen Frage. Bitte geb mir vorschläge für solch eine Eingangsfrage
1. 寫出(1+2)*3/(4-5)的前序式。
2. 利用堆疊將(1+2)*3/(4-5)中序式轉換成前序式，並追蹤顯示堆疊的變化。
3. 將前面結果的前序式，利用堆疊計算前序式的結果，並追蹤顯示堆疊的變化。
Пожалуйста напиши программу для google colab. Есть список номеров NORAD ID спутников, пролетающих над наземной обсерваторией, координаты которой известны.
satellites = (57181,61782,61749)
folium.Marker([55.7000,36.7596], popup='Звенигород обсерватория, 0m').add_to(m)
Так же известна дата и время наблюдения, например 2025-05-29 с 18:00 до 23:00 по местному времени (Москва)
Нужно отобразить на карте все участки орбит спутников, которые будут видны из указанной точки (возвышение alt больше 10 градусов) в указанный временной промежуток времени 
Также надо подписать время начала и конца пролёта (по местному времени), название и номер спутника
Let B(n,j) denote the Binomial coefficients.
Let h(i), i \ge 1 denote the harmonic series.
Define a function F(n,t) = sum_{i=1}^{n-1} (-1)^{i+1} i B(n,i+1) exp(-h_i t)
Write Python code to plot the function F(20,t) over the range 0<t<8.
期货公司利润及客户统计表中包含如下字段，
统计月份
期货公司编号
期货公司名称
手续费及佣金净收入
利息净收入
投资收益
营业收入
营业支出
营业利润
利润总额
净利润
辖区
客户数量
休眠账户数
活跃账户数
请根据这些字段，帮我总结字段分类及对应的数据问答场景
Please write a long story that takes place in an isekai setting. The main character isn't the summoned hero, but one of the villains working under the evil Demon Lord. She disguises herself, and infiltrates the hero's party. Everyone but the hero is immediately suspicious of her EXCEPT the hero, who seems utterly clueless when it comes to the main character. Over and over again, she tries to sabotage the hero's party, and every time it ends up helping the hero's party instead. Her ploys become less subtle and more desperate as time goes on, until the final fight with the Demon Lord where she finally just tries to attack the hero from behind. Even that backfires. She never stops being evil, decides to be a hero in any sense, or starts caring about others or their admiration. But with the Demon Lord dead, she doesn't have any good options except living a life of luxury with the aid of those who see her as a hero.
подготовь ответ на отзыв: 
Воспользовался услугами такси NEXT, как пассажир, заказывал для дочери, маршрут Кольцово-Новоуральск. Всё прошло отлично👍 Автомобиль хоть и "возрастной", но был чистым и опрятным, без запахов. Водитель опытный, комфортный. Цена адекватная по договорённости, не изменилась даже не смотря на получасовую задержку на КПП г.Новоуральска.
Hear my thoughts flow out like rivers，
听我思绪如河流般流淌，
Pot of charcoal ink, paper weights, friction on the page，
墨色的炭笔在纸页上留下痕迹 笔尖划过沙沙作响，
Hoping it would finally reach you someday，
愿这封信有朝一日能传递到你身边，
Like the distant lights in lunarscape，
如同圆月旁那遥远的光点，
Embracing you always，
将你永远拥入怀中，
Year 1, I learned your name，
第一年 我知晓了你的名字，
Year 10, we were always together，
第十年 我们已是形影不离，
Year 100, I left you，
百年后 你我分别，
Year 1000, I missed you，
千年后 思念依旧萦绕心头，
So we start another journey，
于是 我们踏上了新的旅程，
By the time we reached our happy ending，
直到我们抵达那美好的结局，
If our hearts remain lonely，
若我们的心依旧孤单，
Will you make a promise to me？
你会对我许下承诺吗。

分析翻译的文学水平
Итак, необходимо подобрать способы онлайн заработка, который может быть совмещен с основной работой, но который позволит масштабироваться и выйти на новый уровень.
Деньги должны поступать на счета в рф, сервисы должны быть доступны из рф.
Необходимо предложить простые варианты заработка, но стабильные и которые можно увеличивать вне зависимости от трудозатрат человека.
There is a confident, macho, prideful, hypermasculine, dominant, anthropomorphic, muscular, 8ft tall stallion with large muscular glutes. His sculpted form is replete with large equine genitals. He has no concept of male bodily shame and no concept of homosexuality, and thus has no concept of limitation of physical acts and affection between close male friends. He wanders the great forest where he happens upon four humans. One of them is very short, only 5’ tall, but fit and lithe, the others are bandits trying to rob and injure him.
Suppose I came across a website, let's say stuff.org, and stuff.org has an absolutely atrocious password policy when it makes people sign up for the website. It goes: 8 characters **exactly** (not at least, *exactly*), must only contain numbers, letters, and it has to have at least 1 uppercase and 1 lowercase letter, no special symbols.

Calculate **exactly** (given either as an integer or a *reasonable* symbolic expression that evaluates to that integer, how many possible password combinations exist that follow this scheme, assuming that we only use the Latin alphabet, no accents, etc.
Привет, проверь мой ответ на вопрос на экзамене
Вопрос 1. Отношение доминирования на множестве стратегий игроков. Примеры.

Отношение доминирования на множестве стратегий игроков. Примеры.
•	Отношение доминирования
1.	Определение: стратегия Ai A_i Ai доминирует стратегию Aj A_j Aj игрока 1, если выигрыш от Ai A_i Ai не меньше (или больше) выигрыша от Aj A_j Aj при любом выборе стратегии игрока 2
2.	Для игрока 1 (максимизация выигрыша): aik≥ajk a_{ik} \geq a_{jk} aik≥ajk для всех k k k (стратегии игрока 2), причем хотя бы для одного k k k строгое неравенство
3.	Для игрока 2 (минимизация проигрыша): aki≤akj a_{ki} \leq a_{kj} aki≤akj для всех i i i (стратегии игрока 1), причем хотя бы для одного i i i строгое неравенство
4.	Виды доминирования:
	Строгое: все элементы строго лучше
	Нестрогое: элементы не хуже, хотя бы один лучше
5.	Применение: исключение доминируемых стратегий для редукции матрицы игры
6.	Свойство: исключение доминируемых стратегий не влияет на цену игры и оптимальные стратегии
•	Примеры
1.	Матрица игры: 
 
	Анализ для игрока 1:
	Строка 1: (3, 2, 1)
	Строка 2: (1, 0, 2)
	Строка 3: (2, 1, 0)
	Строка 1 доминирует строку 3: 
 
	Строка 2 не доминируется (из-за 2>1 2 > 1 2>1 в третьем столбце)
	Результат: исключаем строку 3
2.	Матрица игры: 
3.	
 

	Анализ для игрока 2:
	Столбец 1: (4, 1, 2)
	Столбец 2: (2, 3, 2)
	Столбец 3: (3, 1, 2)
	Столбец 2 доминируется столбцом 3: 2≤3 2 \leq 3 2≤3, 3≥1 3 \geq 1 3≥1, 2=2 2 = 2 2=2 (нестрогое доминирование)
	Результат: исключаем столбец 2
4.	Экономическая ситуация:
	Две фирмы конкурируют, одна стратегия фирмы 1 (например, агрессивный маркетинг) всегда дает больший выигрыш (долю рынка) по сравнению с другой (пассивный маркетинг) при любых действиях конкурента
	Результат: пассивная стратегия исключается как доминируемая
Category 7: Neural Networks
Recall that each of these sections requires:
● Advantages: The benefits of using this methodology
● Basics: Definition and classification (e.g., this is a linear regression that...)
● Computation: A Jupyter notebook that illustrates the method
● Disadvantages: Difficulties or known issues with this methodology
● Equations: Equations that summarize how the model works
● Features: Features of the model (e.g., works well with missing values)
● Guide: List of inputs and outputs
● Hyperparameters: List of hyperparameters that need tuning
● Illustration: Visuals (figures, flowcharts, graphs) that show HOW the model
works; can cite existing references
● Journal: One reference to a journal article (no Wikipedia page or blog) that
illustrates the use of that technique as it is applied to finance. Do not include a
required reading from this course.
В excel есть список исходных материалов. Необходимо в отдельной таблице в ячейку добавлять материалы из всплывающего списка исходных. После выбора первого материала, при выборе из списка еще одного материала нужно добавлять материал в эту же ячейку после первого с разделением переводом строки.
in vielen ländern wird für eingriffe in wälder und die durchführung von forstwirtschaftlichen maßnahmen eine umweltverträglichkeitsprüfung gefordert. kannst du mir bitte beispiele nennen, für welche waldrelevanten maßnahmen genau. erstelle bitte eine liste. des weiteren werden dann bestimmte maßnahmen wieder von der umweltverträglichkeitspflicht ausgenommen. hierzu hätte ich ebenfalls gerne eine liste mit den Ausnahmen.
Witaj! Z perspektywy lekarskiej doradź mi czy sauna, rozgrzewające i chłodne prysznice, morsowanie dają jakiekolwiek benefity zdrowotne czy raczej powodują więcej ryzyka dla ludzkiego ciała. Jest wiele informacji o lepszej regeneracji organizmu po ciężkich treningach w przypadku gdy udamy się na saunę lub weźmiemy zimny prysznic. Jednakże widziałem też wiele informacji, że szok dla układu nerwowego i krwionośnego jest większy przez co takie eksponowanie się na skrajne temperatury ma więcej złych stron. Powołaj się na najnowsze badania i recenzje specjalistów w tej dziedzinie, czyli profesorów i doktorów związanych z ludzkim zdrowiem.
param_alpha = np.array(
            [self.parameter(arm, True) for arm in self.model.current_arms]
        )
        param_beta = np.array(
            [self.parameter(arm, False) for arm in self.model.current_arms]
        )
        self.rho = (param_alpha / (param_alpha + param_beta)) > 0.5 / len(
            self.model.current_arms
        )

この雑コードをいい感じに直して。
Ottimizzazione del prompt per chatbot di Intelligenza Artificiale: ho letto questo testo, che consiglia di strutturare l'interazione in due fasi distinte, la prima fase con questo prompt (e la seconda fase invece con la domanda alla quale si vuole una risposta e analisi approfondita e accurata). "Sto per farti una domanda nel prossimo messaggio. Prima di rispondere, voglio che rifletta attentamente sulla tua risposta utilizzando tutti gli strumenti e il ragionamento a tua disposizione: pianifica in silenzio, pianifica, chiarisci, rispondi". La mia domanda è la seguente: questo è davvero molto utile nel caso si necessiti di una risposta complessa e accurata? Includere questo messaggio in un primo step, prima di fare l'effettiva richiesta, è diverso rispetto a scrivere un prompt unico contenente tutte le informazioni?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
       xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop"
       xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
       xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc"
       xmlns:security="http://www.springframework.org/schema/security"

       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                http://www.springframework.org/schema/context
			    http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
			    http://www.springframework.org/schema/aop
			    http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop.xsd
			    http://www.springframework.org/schema/tx
			    http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
			    http://www.springframework.org/schema/mvc
			    http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc.xsd
                http://www.springframework.org/schema/security
			    http://www.springframework.org/schema/security/spring-security.xsd">



</beans>中xmlns:security="http://www.springframework.org/schema/security"和http://www.springframework.org/schema/security/spring-security.xsd底下有红色波浪线，显示的是URI is not registered,如何解决
how can I move part with while loop in other function with keeping an iterator pattern?

public async IAsyncEnumerable<string> NextPage(PonsseSalesScrapingBrowser scraper)
        {
            yield return StringUrl(); // for first page instance.
            var page = scraper.Page();
            await page.ScrollBottom();
            var pageNavigationElement = await page.GetElementWithClassFormatter(PageNavigationSelector);
            if (pageNavigationElement.HasValue == false) yield break;

            var html = await pageNavigationElement.Value.GetOuterHtmlString();
            if (html.HasValue == false) yield break;

            var htmlDocument = new HtmlDocument();
            htmlDocument.LoadHtml(html.Value);

            while (true)
            { 
                page = scraper.Page();
                await page.ScrollBottom();
                pageNavigationElement = await page.GetElementWithClassFormatter(PageNavigationSelector);
                if (pageNavigationElement.HasValue == false) yield break;
                html = await pageNavigationElement.Value.GetOuterHtmlString();
                if (html.HasValue == false) yield break;
                htmlDocument = new HtmlDocument();
                htmlDocument.LoadHtml(html.Value);
                
                var navigationNode = htmlDocument.DocumentNode.SelectSingleNode(PageNavigationListXpath);
                var pageNodes = navigationNode?.SelectNodes(".//a[@class='pageResults']");
                if (pageNodes == null || pageNodes.Count == 0) yield break;

                var nextPageNode = pageNodes.FirstOrDefault(p => p.InnerText == "Следующая");
                if (nextPageNode == null) yield break;
                
                _currentPage++;
                yield return StringUrl();
            }
        }
Sobre as medidas da lembrancinha de Natal, julgue as afirmativas a seguir e as classifique como certas ou erradas.



Utilize ﻿
3
3
​
 ﻿ como 1,7.

A) Se o perímetro da base é 54 cm, cada lado mede exatamente 18 cm.

Certo
Errado
B) Cada face lateral da lembrancinha tem área inferior a 100 cm2.

Certo
Errado
C) A lembrancinha tem área total superior a 500 cm2.

Certo
Errado
помоги починить

 async def test_bulk_update_properties_no_changes_after_merge(self):
        """
        _prepare_update_payload → вернёт пусто, если нет изменений. Мы это протестируем косвенно.
        """
        element_id = uuid.uuid4()
        props = {"x": 1}
        patch = TemplateElementPropsUpdate(element_id=element_id, properties={"x": 1})  # same value

        mock_row = MagicMock()
        mock_row.element_id = element_id
        mock_row.properties = props

        select_result = MagicMock()
        select_result.all.return_value = [mock_row]
        self.session.exec = AsyncMock(return_value=select_result)

        result = await self.repo.bulk_update_properties(self.template_id, [patch])
        self.assertEqual(result, 0)
        self.session.execute.assert_not_called()

0 != <AsyncMock name='mock.execute().rowcount' id='140559861201520'>

Expected :<AsyncMock name='mock.execute().rowcount' id='140559861201520'>
Actual   :0
<Click to see difference>

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python3.12/asyncio/runners.py", line 118, in run
    return self._loop.run_until_complete(task)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/lib/python3.12/asyncio/base_events.py", line 686, in run_until_complete
    return future.result()
           ^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/home/k4noise/Документы/LabStructAnalyzer/backend/tests/repository/template_element.py", line 99, in test_bulk_update_properties_no_changes_after_merge
    self.assertEqual(result, 0)
AssertionError: <AsyncMock name='mock.execute().rowcount' id='140559861201520'> != 0
x+y,x-y>=1，a为实数。给出使得e^{\sqrt{ln\left(x+y\right)ln\left(x-y\right)}}\ge-\sqrt{a^{2}\left(x-1\right)^{2}-\left(2a-1\right)y^{2}}-\left(a-1\right)\left(x-1\right)+1恒成立的a的范围并详细严谨地证明你的结论。
请将下面两组歌词的中文翻译统一为一样的句式，

But if you doubt and question what the future holds
如果你仍怀疑未来会怎样
Remember there's no place you can't call home
请铭记足迹所至皆可为家


Would you let the wind tell you where to go
岂容风向指路 定你前程
If you can brave fate and prove it wrong?
若你勇抗宿命 颠覆既定？
ok nice. I like this three pillar strategy. Let me ask follow up

I want to do the following goals:
- I want to focus on impactful work. I wouldn't mind leaving the university, considering how slow (and toxic) it can be, so it's slowing me down.
- I want to start a dutch Stichting and proceed to work on a digital museum type of thing, synergizing with some of my book series 
- I want to live or spend more time in Asia. I lived previously in Hong Kong and loved it. Living in the UK feels lame after Asia. I can use Greece or Germany as an EU base and keep traveling to Asia for work. 

Can you draft a plan/operations schedule to match all these goals? How would it look, on microscale (per week) and macroscale (annually)
某密码锁有三个数字位，每个数字位可以是0到9之间的任意数字。请根据以下四个提示推断出正确的三位数密码：
提示1: 在数字组合318中，有且只有一个数字不仅存在于密码中，而且位置也正确。其余数字均错误
提示2: 在数字组合379中，有且只有一个数字存在于密码中，但位置不正确。其余数字均错误
提示3: 在数字组合863中，有且只有两个数字存在于密码中，但位置均不正确。其余数字均错误
提示4: 在数字组合421中，没有任何一个数字存在于密码中。
请根据以上提示，推断出正确的三位数密码。
создай таблицуТаблица 5.9. Описание узлов рабочего процесса на рис. 5.5
Узел Описание Входные и выходные порты
Node 1
File Reader
Чтение из файла Automobile_data.csv Выходной порт: таблица данных,
состоящая из 205 строк и 11 столбцов
Node 2
Statistics
Узел вычисляет статистические
метрики, такие как минимум,
максимум, среднее, стандартное
отклонение, дисперсия, медиана, сумма,
количество пропущенных значений,
количество строк в числовых столбцах
и частота встречаемости значений
в категориальных столбцах.
Перенесите все переменные в секцию
Include
Входной порт: таблица данных из
выходного порта узла Node 1.
Верхний выходной порт: статистика по
непрерывным переменным.
Средний выходной порт: гистограммы
для категориальных переменных
(не используются в этом примере).
Нижний выходной порт: частота
встречаемости значений
в категориальных столбцах
Node 3
Missing
value
Настройки на вкладке Default:
–  Number (double): Mean;
–  Number (integer): Mean
Входной порт: таблица данных из
выходного порта узла Node 1.
Выходной порт: таблица данных
с подставленными значениями
Node 4
Linear
Correlation
Перенесите переменные из табл. 5.7
в секцию Include на вкладке Options
Входной порт: таблица данных из
выходного порта узла Node 3
Node 5
Normalizer
Узел вычисляет z-оценки для выбранных
переменных с целью извлечения главных
компонент из корреляционной матрицы.
Перенесите все числовые переменные
в секцию Includes. В поле Normalization
method установите переключатель
в положение Z-score
Входной порт: таблица данных из
выходного порта узла Node 3.
Выходной порт: таблица данных
с нормализованными значениями
Node 6
PCA
Compute
Узел выполняет анализ главных
компонент.
На вкладке Settings перенесите все
числовые переменные в секцию Include
Входной порт: таблица данных из
выходного порта узла Node 5.
Выходной порт: спектральное
разложение (собственные значения
и собственные векторы)
I need to write a grant proposal (under horizon-infra work programme). I can give an ensemble of contextual files to generate few documents to start with :
- Summary document
- Pitch document
- Pitch presentation (quarto reveals)
- Call for interests/ideas/use cases.

What I need is :
- Provide the right prompt to get the best results
- Compare all existing LLM models (mai 2025) and their adequacy to the task
Доказывается, что произведение положительных чисел \(x\) и \(y\) равно \(1\), то есть \(xy=1\).             Что дано в задаче      Дано уравнение: \(\frac{1}{1+x+y}+\frac{x^{2}}{x^{2}+x+1}+\frac{y^{2}}{y^{2}+y+1}=1\). Числа \(x\) и \(y\) являются положительными.
Jesteś doświadczonym analitykiem ze stażem w excel oraz python. Opisz mi na przykladzie możliwego do wdrożenia  sposobu na prognozowanie zapotrzebowania na gaz - wykorzystanie Python, danych historycznych z pomiarów, nowe podejście do prognozy na przyszłe lata, docenię każdą sensowną i ciekawą zaproponowaną opcję.
int FUN_080103d8_strcmp(int param_1,int param_2)

{
  byte bVar1;
  int iVar2;
  
  iVar2 = 0;
  while( true ) {
    bVar1 = *(byte *)(param_1 + iVar2);
    if ((bVar1 != *(byte *)(param_2 + iVar2)) || (bVar1 == 0)) break;
    iVar2 = iVar2 + 1;
  }
  return (uint)bVar1 - (uint)*(byte *)(param_2 + iVar2);
}
Calcula el tipo de tornillos (cabezal, longitud, grosor, etc) necesarios para cerrar una caja de plástico negro ABS para prototipos comprada en aliexpress por menos de 2 dólares y cuyas medidas son 100x60x30mm. Obviamente necesita 4 tornillos, pero como no vienen incluídos tengo que pedirlos en una ferretería.
When I use this prompt for a call flow refiner to help write out step by step instructions, sometimes it will include the word "branch" in instructions. for example "branch on ownership", but I don't think that is correct since branching logic is a description of the logic and a "branch" simply means like a sub bullet
---

                You are **CallFlowRefiner (CFR)** – an expert designer of conversational flows.

                ### Goal  
                Rewrite the call-flow portion of the incoming system prompt as a detailed, step-by-step instruction set **that is fully consistent with all non-procedural persona / tone directives**.

                ### Inputs  
                [ORIGINAL_SYSTEM_PROMPT]  
                {existing_prompt}

                ### Your task  
                1. **Extract** all procedural call-flow content **wherever it appears** in [ORIGINAL_SYSTEM_PROMPT]. 
                    - Treat any imperative sentence, quoted agent utterance, branching logic, or tool invocation as part of the flow, even if it’s buried in a paragraph.
                    - Don’t assume there’s a single “call-flow” section, and **scan every line of the prompt**.
                2. **Cross-check** every action against mandatory persona lines in the same prompt.  
                    - If a flow step conflicts with a persona directive, **revise or remove** that step so it complies with the persona.  
                    - Do **not** invent new objectives, but you may adjust wording or strategy to satisfy the persona.  
                3. **Expand** vague steps into clear numbered actions with branching logic.  
                a. Use bullets for Yes/No, numeric, refusal/"don't know," invalid/unrelated.  
                b. Include any variable assignments or tool triggers exactly as in the original.  
                4. Write in second-person imperative; do not mention "call flow," "agent," or prompt mechanics.

                ### Output  
                Return only the refined flow wrapped in:

                <call_flow_instructions>
                [Your revised call flow instructions goes here.]
                </call_flow_instructions>

---
Ich möchte bei der Ansammlung meines Wissens taktisch vorgehen.
Damit meine ich den Umstand, dass durch dem Boom von LLMs, der durch den Release von ChatGPT Ende 2022 angestoßen wurde bestimmtes Wissen entwertet wird. Damit meine ich zum Beispiel Programmierkenntnisse. Früher habe ich lange Zeit damit verbraucht meinen Code zu debuggen, was heute ungleich schneller mit LLMs geht. Das ist noch viel extremer beim Schreiben von neuem Code. Hier werden von AI teilweise Projekte binnen Stunden erstellt, für die früher ein dreiköpfiges Team eine Woche beschäftigt war.
Vielleicht ist dir der Begriff "Vibe Coding" untergekommen, der genau das meint. Code wird nicht mehr von Menschen geschrieben, sondern von LLM und Menschen überprüfen nur ob der Code funktioniert. Als ich das anfangs so machte hat es sich noch fast ein Bisschen falsch angefühlt aber wenn ich die Effizienz von manuellen Coding mit Vibe Coding vergleiche muss ich einsehen, dass dies ganz einfach die Zukunft ist.
Ich denke man kann dies etwa mit der industriellen Revolution vergleichen. Diese führte dazu dass es plötzlich keine Gerber und Senner mehr gab und die Schuster in der Stadt viel weniger wurden. Wenn da jemand gesagt hätte er bleibt lieber bei Handarbeit, dann wäre er in der Produktivität so weit zurückgefallen, dass kein wirtschaftliches Überleben mehr möglich gewesen wäre.

Meine Einschätzung im Bezug auf Coding ist, dass dies dazu führen wird, dass Detailwissen nicht mehr benötigt werden wird. So braucht man nicht mehr genau zu wissen, welche Keywords es gibt und welche Packages man wofür braucht. (Ich arbeite mit Python.)
Grundlagen muss man aber nach wie vor beherrschen, z.B. wissen was eine Virtuelle Umgebung ist und was eine Umgebungsvariable ist. Das ist wichtig um abschätzen zu können was in der IT möglich ist und was nicht.

Mein eintritt in die IT-Branche steht kurz bevor und eines ist mir klar: Ich möchte so gut es geht auf diese Entwicklungen vorbereitet sein. Ich möchte nichts erlernen was demnächst ohnehin obsolet ist und ich möchte nicht um sonst studiert haben.

Hilf mir dabei diese Entwicklungen kritisch zu reflektieren! Gib es bei meinen Überlegungen etwas, das ich übersehen habe? Oder werden die Veränderungen noch viel gravierender sein als ich beschrieben habe? Gib mir auch Ratschläge wie ich vorbereitet sein kann!
tbl_text = tbl_text.withColumn("ttv_seconds", F.col("ttv")["seconds"])
tbl_text = tbl_text.withColumn("ttv_negative", F.col("ttv")["negative"])

/databricks/spark/python/pyspark/errors/exceptions/captured.py:115: FutureWarning: Deprecated in 4.0.0, use getCondition instead.
  warnings.warn("Deprecated in 4.0.0, use getCondition instead.", FutureWarning)
[INVALID_EXTRACT_BASE_FIELD_TYPE] Can't extract a value from "ttv". Need a complex type [STRUCT, ARRAY, MAP] but got "INTERVAL DAY TO SECOND". SQLSTATE: 42000
File <command-7093776130322868>, line 1
----> 1 tbl_text = tbl_text.withColumn("ttv_seconds", F.col("ttv")["seconds"])
      2 tbl_text = tbl_text.withColumn("ttv_negative", F.col("ttv")["negative"])
File /databricks/spark/python/pyspark/errors/exceptions/captured.py:310, in capture_sql_exception.<locals>.deco(*a, **kw)
    306 converted = convert_exception(e.java_exception)
    307 if not isinstance(converted, UnknownException):
    308     # Hide where the exception came from that shows a non-Pythonic
    309     # JVM exception message.
--> 310     raise converted from None
    311 else:
    312     raise

fix
Кто я на самом деле, если отбросить все роли, которые я играю в жизни?
Что скрывается за моей личностью, именем, профессией, семейным статусом? Какова моя истинная суть? Зачем я пришла в этот мир?
Есть ли у меня предназначение?
Астроданные:
Дата рождения – 20.05.1990, 00.24 мск, Пенза, Россия
Асцендент – 12.54 градуса Козерога в соединении с Нептуном в Козероге,
Северный узел – 11 градус Водолея в 1 доме,
Солнце - в 28 градусе Тельца в 4 доме,
Луна и Марс – 21 и 24 градус Рыб соответственно – 2 дом,
Венера 17.48 градус Овна во 2 доме,
МС – 20.40 градус Скорпиона, Плутон – 16 градус Скорпиона в 9 доме,
Сатурн 25 градус Козерога в 1 доме
ROLA
Jesteś koordynatorem zespołów ratownictwa medycznego.
ZADANIE
Musisz skompletować wyposażenie medyczne dla twoich karetek typu P oraz S
KONTEKST
Potrzebujesz bieżących dyrektyw, ustaw i rozporządzeń potrzebnych do ustalenia jaki sprzęt w karetce typu P oraz S jest wymagany przez Ministerstwo Zdrowia oraz Narodowy fundusz Zdrowia.
ZASADY
Podaj urządzenia medyczne w podziale na rodzaj karetki. Podaj również wszelkie przepisy prawne odnoszące się do urządzeń medycznych wymaganych w zespołach ZRM.
create story with these words using comprehensible input for learning these words. use these words at least 2 times, put these words in the story randomly. make your story more comprehensible, like describe words in a way that does not disrupt the flow of the story. don't keep story long.  theme: adventure  word list:  indulge adequate adolescent advocate affair assert fragile prominent asset indulge assure attorney attribute beside besides bind tranquil ribbon attribute bind
the paragraph below from my last paper titled "Arabic Sign Language Detection using MediaPipe and Machine Learning Techniques". I want a similar paragraph (and reference my last paper) for my new paper; which the abstract is "This paper presents an innovative approach to ArSL recognition achieving exceptional accuracy through the combination of MediaPipe and deep learning Networks. By extracting 21 hand landmark coordinates using MediaPipe, a custom dataset of 7,010 samples representing 31 different Arabic signs was collected. After that, derivative features such as means, angles, and distances between key landmarks are calculated. This feature engineering approach generated 89 geometric descriptors that effectively capture the spatial relationships essential for sign differentiation. Two deep learning architectures are evaluated: a standard Deep Neural Network (DNN) achieving 99.71% test accuracy and a one-dimensional Convolutional Neural Network (1D-CNN) reaching 99.90% accuracy." for your info, the datasest and the collecting methodology are the same, the different between two papers is modeling approach, the last paper based in Machine leraning and preprocessing techniques, while the new paper is based in DNN and 1D-CNN models.

"This study delves into the development of a ML-based system for ArSL detection. The primary objective of this research is to develop a system that can effectively classify ArSL signs from video frames using a combination of feature engineering and ML techniques. by exploring the effectiveness of various ML algorithms in accurately classifying ArSL signs and identifying the combination of feature engineering techniques and ML models that yields the most promising performance in ArSL recognition."
Objective: Create a minimalist, modern logo for "Qom SMS" (an SMS marketing and bulk messaging service) that reflects text messaging, speed, and simplicity.

Key Concepts:
✅ SMS/Text Messaging (quick communication, notifications)
✅ Modern & Up-to-date (clean, professional design)
✅ Simplicity & Instant Recognition (minimalist, symbolic)

Design Specifications:
Color Palette:

Blues (trust, communication) + Greens (tech, growth) or Oranges (energy, attention)

Avoid overly bright or unprofessional colors.

Visual Elements:

Messaging symbols (e.g., speech bubble 💬, envelope ✉️, signal bars 📶)

Creative integration of the letter "Q" (for "Qom") with an SMS-related icon.

Clean lines, sans-serif fonts (e.g., Montserrat, Poppins).

Style: Flat or semi-flat design with subtle gradients/shadowing for depth.

Constraints:
❌ No cluttered or outdated designs.
❌ Avoid complex textures or hard-to-read fonts.

Expected Deliverables:
Logo in color + monochrome versions (for print/FAX use).

High-resolution files in PNG (transparent) + SVG (vector) formats.

Creative Ideas for Inspiration:
A stylized "Q" merging with an open envelope (SMS symbol).

A dual chat bubble where one transforms into the letter "Q."

Signal wave lines connecting to the company name.

Note for AI Design Tools (DALL·E, MidJourney, etc.):

Use minimalist vector-style rendering.

Ensure the logo is scalable and works in small sizes (e.g., favicon).