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群体智能是一个研究领域，它对成群的昆虫或动物的集体行为进行建模。 已经提出了由这些模型产生的几种算法来解决范围广泛的复杂优化问题。 在本文中，提出了一种称为社交蜘蛛优化（SSO）的新型群算法来解决优化任务。 SSO 算法基于模拟社交蜘蛛的合作行为。 在所提出的算法中，个体模仿一组蜘蛛，这些蜘蛛根据合作群体的生物学规律相互交互。 该算法考虑两种不同的搜索代理（蜘蛛）：男性和女性。 根据性别，每个个体都由一组不同的进化算子引导，这些算子模仿通常在群体中发现的不同合作行为。 为了说明所提出方法的熟练程度和稳健性，将其与其他众所周知的进化方法进行了比较。 比较检查了进化算法文献中通常考虑的几个标准基准函数。 结果显示了所提出的方法的高性能，用于搜索具有多个基准函数的全局最优值。 文章发表于： Cuevas, E., Cienfuegos, M., Zaldívar, D., Pérez-Cisn

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本文调查了一系列英语和俄语社交和传统媒体中有关乌克兰Euromaidan抗议的在线对话中的情绪。 这项探索性研究的结果表明，在俄文来源（包括在俄文来源和使用者中）对Euromaidan抗议的支持比最初预期的要多。 鉴于西方国家政府对Euromaidan抗议活动的口头支持，包括美国和英国在内的英语国家的情绪比预期的更为消极。 但是，乌克兰，美国和英国的社交媒体内容比这些国家的传统媒体更为积极。

基于安卓的计步器项目，可以精确的计步，具有社交功能，可以在此项目上继续开发新的功能