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World File Search System自我
自我释放的中介和调节作用
有意义的社会联系对于维持健康和福祉至关重要。在没有与他人的有意义的关系的情况下，可能会出现孤独感（1）。尽管短暂的孤独感是普遍的，但慢性或严重的孤独感会导致不利的身心健康结果。孤独被定义为一种令人不愉快的情感状态，这是由于对所需的与他人的实际社会联系和实际社会联系之间的差异而引起的（2）。对113个国家的孤独研究的荟萃分析证实，孤独会影响全球人口的很大一部分，并且最常见的是年轻人和老年人（3）。在高收入国家的老年人中，乔拉（Chawla）及其同事（4）对孤独的荟萃分析研究发现，孤独是在以后的生活中的普遍经验，而不是普遍的经验，而性别，残疾状况和生活环境等因素可能会影响孤独感。孤独也已被记录为儿童，青少年和大学生的重要关注点（5-7）。现存的孤独基础表明，它与社交技能的衰落，低情绪智力，减少了解决问题的效率和控制的基因座位，以及对社会支持的看法降低（6、8、9）。研究还强调了孤独对身体健康指标的影响，包括胆固醇升高，高血压，冠状动脉疾病的风险升高以及对痴呆等认知障碍的脆弱性（3，10）。此外，孤独感一直与不利的心理健康结果（例如焦虑，抑郁和绝望）相关（9，11）。尽管焦虑，抑郁和绝望彼此高度相关，但它们反映了现象学上独特的结构。焦虑源于恐惧，涉及忧虑和恐惧的感觉和忧虑感，而抑郁症的特征是持续的悲伤，低落动机，睡眠不安，自我低位以及对生活的普遍不满或对生活缺乏兴趣（12）（12）。焦虑通常在抑郁症之前，并且已经假设焦虑症的升高可能会损害人际关系，并阻止个人与他人接触以寻求支持。社交戒断可以扩大抑郁症状，并产生孤立和孤独感（13）。绝望被概念化为一种心理状态，其特征是对未来的消极看法，一种人生活的问题是无法克服的，并且相信一个人的努力不会带来积极的结果（2）。根据希望理论，当个人评估负面的生活事件是由内部，稳定和全球原因而不是外部原因引起的，而不是外部原因，则更有可能发生抑郁症状 - 本质上将这些事件归因于个人失败。这种认知风格使个人对未来感到绝望和绝望感，因为他们认为由于自己的不变特征，他们的情况不太可能改善。该理论强调了负面认知归因在促进绝望期望的作用，这反过来又增加了发展抑郁症状的风险（14）。
在游戏设计中运用自我决定理论
结果................................................................................................................................................ 20
6.4“ B.Sc.（荣誉）农业”的自我研究报告...
一个占地40英亩的作物研究中心已指定用于种子繁殖计划和批量生产。在哈里夫季节，该单元也在本单元进行了一些与现场作物有关的部门研究项目。占地13英亩的园艺农作物果园，可容纳600多种植物，属于各种热带和亚热带水果，例如芒果，椰子，椰子，番石榴，Litchi，Sapota，Sapota，Sapota，Lemon，Aonla，Aonla，Aonla，Castard Apple，Pomegranate，Pomegranate等以及一些木制苹果，jamun，菠萝蜜，星果，火龙水果，苹果贝尔和苹果的样品植物主要是出于教育目的而开发的，其次是为了在不久的将来使用母果园的Scions建立一个后代果园。包括属于早期，中期和晚期的24种芒果，包括五种杂种，在高密度和正常间距种植园下生长。
利用人工智能进行自我诊断的医疗聊天机器人
摘要：医疗保健对于健康生活非常重要。但是，如果您有健康问题，就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人，该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册，帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据，他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析，并根据症状提供个性化的分析报告。因此，人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
数字化工作和日常生活中的自我发起管理策略——人们的经验
摘要背景：数字化工作生活会增加认知需求并影响人们的日常生活。这对有认知障碍的人来说可能是一个挑战，但我们对他们如何管理这些认知障碍却知之甚少。了解如何将自我发起的管理策略作为支持可持续工作和日常生活的资源至关重要。目的：描述因神经系统疾病而患有认知障碍的人如何使用自我发起的策略来管理数字化工作和日常生活的其他活动。材料和方法：11 名患有认知障碍和神经系统疾病的数字化工作员工参加了由对话支持工具支持的定性访谈。使用内容分析法对数据进行了分析。结果：使用复杂的策略来管理数字化工作和其他活动。根据策略的应用方式，发现了三种不同的概况。这些反映了管理日常生活中情况的努力以及这些影响策略的应用方式及其重要性。结论：这些知识可以帮助有认知障碍的人和专业人士意识到策略的潜力并认识到一个人自己的管理资源。对于如何处理情况的思考可以为预防或职业康复提供视角，以促进可持续的工作生活。
egoexolearn：用于桥接异步自我
抽象能够将他人的活动映射到自己的观点中，即使从很小的时候就开始是一种基本的人类技能。迈向理解这种人类能力的一步，我们介绍了EgoExolearn，这是一个大规模的数据集，该数据集在过程之后模仿人类的演示，在该过程中，个人在执行以exentric-exentric-view示范视频为指导的任务时记录了以自我为中心的视频。关注日常援助和专业支持中的潜在应用，Egoexolearn Conconconconconconconconconconcons conconce concection和示范视频数据涵盖了在日常生活场景和专业实验室中捕获的120小时的120小时。与视频一起，我们记录了高质量的凝视数据并提供了详细的多模式注释，并构建了一个游乐场，用于建模人类从不同观点桥接异步程序动作的能力。为此，我们提出了基准，例如跨视图协会，跨视图行动计划和跨视图所引用的技能评估以及详细的分析。我们期望EgoExolearn可以作为跨越观点弥合行动的重要资源，从而为创建能够通过在现实世界中观察人类进行缝隙学习的AI代理铺平了道路。数据集和基准代码可在https：//github.com/opengvlab/egoeexolearn上找到。
在计算假设下对单个量子设备进行自我测试
自测试是一种仅基于其经典输入输出相关性来表征任意量子系统的方法，在独立于设备的量子信息处理以及量子复杂性理论中发挥着重要作用。先前关于自测试的研究需要假设系统的状态在仅执行本地测量且无法通信的多方之间共享。在这里，我们用单个计算受限方取代了多个非通信方的设置，这在实践中很难执行。具体来说，我们构建了一个协议，允许经典验证者稳健地证明单个计算受限的量子设备必须准备一个贝尔对并对其执行单量子位测量，直到对设备的状态和测量应用基础变化。这意味着在计算假设下，验证者能够证明单个量子设备内存在纠缠，这是一种通常与两个分离的子系统密切相关的属性。为了实现这一点，我们基于 Brakerski 等人首次引入的技术。 （2018）和 Mahadev (2018) 允许经典验证者约束量子设备的行为，假设该设备不会破坏后量子密码学。
