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理解NC医疗补助计划，服务和豁免
本公告适用于NC Medicaid Direct和NC Medicaid托管护理。◦有NC Medicaid临时居住在另一个州的儿童可以从该州的任何VFC提供者那里获得儿童免费疫苗（VFC）疫苗。VFC计划是一项联邦计划，可为18岁及以下儿童提供免费疫苗。◦VFC提供者可以包括地方卫生部门，联邦资格卫生中心（FQHC）和儿科医生办公室。药房可能是VFC提供者，具体取决于州。◦有资格获得VFC的孩子的父母可以访问疾病控制中心的网站，以查找其所在地区城市和县的当地卫生部门清单。如果父母需要帮助，他们可以在每个州与VFC计划经理联系。可以使用一份经理列表来帮助父母在每个州找到VFC计划经理。列表可以在VFC程序管理器上找到。◦有关更多信息，请访问儿童疫苗（VFC）计划：父母网页的信息。
人类大脑如何理解多模式电影
人工智能和生物智能科学之间的共生关系日益密切：神经原理启发了新的智能机器，而这些机器又被用来推进我们对大脑的理论理解。为了促进生物和人工智能研究人员之间的进一步合作，我们推出了 2025 年版 Algonauts 项目挑战赛：人类大脑如何理解多模态电影 (https://algonautsproject.com/)。与 Courtois 神经元建模项目 (CNeuroMod) 合作，本届比赛旨在通过在迄今为止最大的电影观看 fMRI 反应数据集上进行训练，推出新一代多模态且远超其训练分布的大脑编码模型。2025 年挑战赛面向所有人开放，通过公共排行榜提供透明、直接可比的结果，排行榜在每次提交后自动更新，以促进快速模型评估和指导开发。挑战赛将在 2025 年认知计算神经科学 (CCN) 会议上以获奖模型结束。我们欢迎有兴趣与 Algonauts 项目合作的研究人员，为未来的挑战贡献想法和数据集。
使用在线媒体和卫星数据对基于人工智能的洪水事件进行理解和量化
由于气候变化，自然灾害的频率和强度显著上升。仅洪水事件就占全球自然灾害的 39%。在这种类型的自然灾害中，紧急响应者必须尽可能多地了解灾难的严重程度、受影响的地区以及处于危险中的人员的情况和位置。为了提取这些信息，我们考虑了两个信息来源：在线新闻文章和卫星光谱图像。由于互联网的快速访问，在线新闻几乎实时包含有关自然灾害的信息，而卫星光谱图像可以提供洪水蔓延的信息。利用这两个信息源，我们提出了理解和量化洪水事件的方法：
社区对 Kenikir 在糖尿病管理中的好处的理解：中爪哇省德波 Cinere 的 Pangkalan Jati 村的民族志方法
国际糖尿病联合会（IDF）表示，2019年全球糖尿病患病人数估计为4.63亿。世界卫生组织估计，到 2030 年，印度尼西亚将有 2130 万人患有 2 型糖尿病。糖尿病的其他病因包括胰岛素分泌或功能、干扰胰岛素分泌的代谢异常、线粒体异常以及一组干扰葡萄糖耐受性的其他疾病。数据收集方法分为两个阶段进行。第一阶段是由雅加达联合大学退伍军人医学院社区服务团队为 Al-Muhajirin 清真寺、Pangkalan Jati、Cinere、Depok 周围的居民进行焦点小组讨论 (FGD)。第二阶段是健康检查，包括检查血压、血糖、尿酸和血脂。社区服务结果显示，大多数参与者的血糖水平仍然处于良好范围，其中14.29％或约4名参与者是糖尿病患者，血糖水平最高的是259，由52岁的R女士拥有。因此，开展此次社区服务活动是为了增加不同年龄组（包括青少年和成年人）对糖尿病危害的认识，并提供如何使用替代的kenikir代谢物化合物含量治疗和预防糖尿病的替代信息。
理解反言论以减轻网络伤害
摘要 反言论通过挑战仇恨肇事者和支持受辱骂者，直接反驳仇恨言论。它通过贡献更多积极的在线言论，而不是试图通过删除来减轻有害内容，为内容审核和去平台化等更具争议性的措施提供了一种有希望的替代方案。大型语言模型开发的进步意味着，通过自动化生成反言论，可以提高反言论的生成效率，从而实现大规模的在线活动。然而，我们目前缺乏对反言论缓解仇恨效果的几个重要因素的系统理解，例如哪些类型的反言论最有效，实施的最佳条件是什么，以及它能最好地改善仇恨的哪些具体影响。本文旨在通过系统地回顾社会科学中的反言论研究，并将方法和发现与自然语言处理 (NLP) 和计算机科学在自动反言论生成方面的努力进行比较，来填补这一空白。通过这种多学科视角，我们确定了两个领域未来的光明方向。
推荐引用 推荐引用 Davis, Shelly 和 David Rogers。“我们的图书馆在帮助学生理解生成式人工智能方面发挥着作用。”缅因州
评估来展示他们的学习成果。在第一个模块中，根据学生可能已经知道的内容以及他们通过学习材料学到的内容，要求他们选择一个受众（父母、青少年、朋友、同学、同事），并简短地回答这个人的问题“生成式人工智能和 ChatGPT 到底是怎么回事？”在第二个模块中，学生了解 GAI 在高等教育环境中的影响，然后要求他们想出他们过去做过的一项作业，他们认为这项作业可以通过使用 GAI 工具得到适当的帮助。然后，他们描述作业，并讲述他们如何在完成作业时使用 GAI，包括他们将采取哪些步骤来确保在作业中使用 GAI 的透明度和完整性。在此基础上，在第三个模块中，学生学习即时工程，并使用他们在上一个模块中确定的作业试验 GAI 工具。在最后一个模块中，我们强调
探索效果通道到达 - 理解 -
背景：国家卫生服务局扩大了医学副专业（MAP）的使用作为解决劳动力短缺并改善获得安全患者护理的策略之一。对于患者和公众来说，要意识到NHS中的新角色是很重要的。社交媒体上的地图有几个错误信息。这导致了对NHS中地图角色的误解。因此，所有医疗保健专业人员都必须在与患者互动时解释其角色和责任，并且鉴于NHS中的地图等新角色的使用越来越重要，更加清晰度比以往任何时候都重要。医师助理（FPA），NHS和其他主要利益相关者应实施积极主动的策略，以与该领域的患者和公众沟通。这项研究是为了理解向NHS中患者和卫生专业人员传达地图角色的最有效方法。
mllm-sul：在流量方案中的语义场景理解和本地化的多模式大语言模型
摘要 - 多模式大语言模型（MLLM）在许多自动驾驶任务中都表现出令人满意的效果。在本文中，MLLM可用于解决联合语义场景的理解和风险本地化任务，而仅依靠前视图像。在拟议的MLLM-SUL框架中，双分支视觉编码器首先旨在从两种分辨率中提取特征，并且丰富的视觉信息有助于语言模型，以准确描述不同尺寸的风险对象。然后，对于语言生成，美洲驼模型进行了微调，以预测场景描述，其中包含驾驶场景的类型，风险对象的动作以及驱动意图和自我车辆的建议和建议。最终，基于变压器的网络结合了回归令牌，以定位风险对象。在现有的戏剧 - 罗利人数据集和扩展的戏剧-SRIS数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法是有效的，超过了许多基于图像的最新和基于视频的方法。具体来说，我们的方法在现场理解任务中获得了80.1％的BLEU-1分数和298.5％的苹果酒得分，而本地化任务的精度为59.6％。代码和数据集可在https://github.com/fjq-tongji/mllm-sul上找到。
利用生成AI创建和理解体系结构图
架构图是软件开发，系统设计和通信的必需工具。他们通过提供组件，关系和数据流的视觉表示来促进对复杂系统的理解。但是，创建和解释这些图可能是耗时的，需要大量的专业知识。生成人工智能（AI）提供了一种潜在的解决方案，以使创建过程自动化并提高理解。本文探讨了如何利用生成AI来自动从文本描述和代码存储库中生成各种体系结构图。此外，研究还研究了AI技术如何帮助理解和分析现有图表，从而减轻维护，文档和利益相关者的沟通。本文讨论了这个不断发展的领域的现有方法，新兴技术，挑战和未来的方向。我们的发现表明，生成的AI可以显着减少创建图并改善分析的努力，同时还可以探索当前模型的局限性。