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对Chatgpt和DeepSeek的比较分析
出版日期：2025/02/21摘要：人工智能的快速发展（AI）导致了正在改变各种行业的复杂语言模型的发展。其中，由于其在自然语言处理（NLP），机器学习（ML）（ML）及其在不同领域的应用，OpenAI的Chatgpt和DeepSeek的AI模型由于它们在自然语言处理（NLP）中的能力而引起了极大的关注。本文介绍了Chatgpt和DeepSeek之间的全面比较，重点是其建筑差异，性能指标，应用程序和潜在的未来方向。该研究基于对相关文档的文献综述，包括技术论文，用户指南和行业报告。调查结果表明，尽管两种模型在NLP任务中都表现出色，但它们的基础体系结构，培训方法和特定用例有所不同。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：chatgpt，DeepSeek，生成AI，NLP，机器学习。如何引用：Rahul Vishwanath Dandage博士（2025）。对Chatgpt和DeepSeek的比较分析：功能，应用程序和未来方向Chatgpt＆DeepSeek。国际创新科学与研究技术杂志，10（2），207-211。 https://doi.org/10.5281/zenodo.14899162
对水加热的单极天线和微波炉的比较生命周期评估（LCA）
对用于水加热的技术进行生命周期评估（LCA）对于理解其整个生命周期的环境影响至关重要。此分析有助于评估与每种技术相关的资源消耗，能源使用和排放。因此，在本研究中提出了单极天线和微波炉的比较LCA，以确定最可持续的替代方案。利用Simapro软件，使用TRACI 2.1方法评估结果，以进行表征和归一化数据。两个系统的比较LCA用电磁辐射加热1 L的水表明，单极天线的环境影响低于微波炉。在所有环境影响类别中，发现微波炉的环境影响大于单极天线的97.5％。与微波炉相比，使用单极天线可以将与GWP相关的排放量减少36.37 g CO2 EQ/L。这项研究的结果表明，在水加热应用中，单极天线比微波炉具有显着的环境优势。单极天线在所有评估的环境类别中表现出较低的影响，包括全球变暖潜力，烟雾，酸化和富营养化。这些结果强调了单极天线作为水加热的可持续替代品的潜力，这对减少日常应用的生态足迹的影响。
MLCQ数据集的比较研究
摘要。代码气味是软件代码中潜在问题的指标，可以使维护更具挑战性。传统的检测代码气味的方法主要依赖于手工制作的规则和启发式方法，而最近的进步探索了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术。在本文中，我们研究了基于迅速的大语言模型（LLM）在代码气味检测中的应用，利用最先进的模型，即经过生成的预训练的预训练的Transformer-4（GPT-4）和大型语言模型Meta AI（LLAMA）。我们对机器学习代码质量（MLCQ）数据集进行了广泛的分析，重点介绍这些LLM在提示识别和分类代码气味时的性能。通过系统地评估每个模型的性能，我们提供了对它们的精确，召回和能够跨越不同类型的代码气味的能力的见解。我们的结果旨在证明LLM的潜力是自动化某些类型的代码气味的有前途的工具，同时表现不佳。
机构，比较优势和环境
本文提出，强大的机构在清洁行业中提供了比较优势，从而提高了一个国家的环境质量。我研究财务，司法和劳动力市场机构。五个互补测试评估并评估了该假设的含义。首先，依赖机构的行业很干净。第二，强大的机构增加了清洁行业的相对出口。第三，行业的复杂性有助于解释机构与清洁商品之间的联系。清洁和肮脏行业之间产出组成的第四个跨国差异解释了排放的全球分布的重要份额。 第五，一种定量的一般均衡模型表明，尽管增加了其他国家的污染，但通过将肮脏的行业迁移来加强国家机构通过迁移肮脏的行业来减少其污染。 强大的机构在清洁行业提供的比较优势给出了一个不足的理由，使发展中国家的污染水平相对较高。清洁和肮脏行业之间产出组成的第四个跨国差异解释了排放的全球分布的重要份额。第五，一种定量的一般均衡模型表明，尽管增加了其他国家的污染，但通过将肮脏的行业迁移来加强国家机构通过迁移肮脏的行业来减少其污染。强大的机构在清洁行业提供的比较优势给出了一个不足的理由，使发展中国家的污染水平相对较高。
对选定单户住宅中可再生能源的使用的比较分析
摘要：可再生能源在产生单户住宅的电力和热量中起着重要作用，同时又与外部能源供应商无关。这主要是由于经济优势，即降低电力成本。本文旨在比较两个由光伏系统提供动力的单户住宅，还要比较一个热泵。两座建筑物在相同的气候条件下彼此靠近（波兰Swietokrzyskie省）。分析比较了两个不同模型的光伏系统的电力生产，两种建筑物的最大功率为280 W和340 W。此外，对夏季和秋季期间的每月安装操作进行了对电力生产的分析。提出了在秋季和冬季的热泵每月消耗的每月电力消耗。在最后一步中，介绍了两个设施的投资回报率的经济分析。事实证明，尽管投资成本差异，但两座建筑物的投资回收期均在6 - 7年之间。关键字：热泵，光伏系统，可再生能源生成
高强度神经传导阻滞的临床前小鼠模型的比较研究
基于纳米粒子的新疗法在高级别胶质瘤 (HGG) 中的临床转化仍然非常少。部分原因是缺乏合适的临床前小鼠模型，无法复制复发性 HGG (rHGG) 的复杂特征，即血脑屏障 (BBB) 的异质结构和功能特征。本研究的目的是将 rHGG 的肿瘤 BBB 特征与两种不同的 HGG 小鼠模型（普遍使用的 U87 细胞系异种移植模型和患者衍生的细胞系 WK1 异种移植模型）进行比较，以评估它们是否适合纳米医学研究。方法：使用结构 MRI 评估完全发育肿瘤的小鼠模型中 BBB 开放的程度，并使用动态对比增强 MRI 获取对比增强肿瘤中 BBB 通透性的值。使用 H&E 和免疫荧光染色来验证体内成像研究的结果。结果：U87 模型中对比增强肿瘤中 BBB 破坏程度和通透性明显高于 rHGG。WK1 模型中的这些值与 rHGG 相似。U87 模型不具有浸润性，具有完全异常和渗漏的血管系统，并且不是神经胶质来源。WK1 模型浸润到非肿瘤性脑实质中，它既有完整的 BBB 区域，也有渗漏的 BBB 区域和神经胶质来源残留区域。结论：与 U87 小鼠模型相比，WK1 小鼠模型更准确地再现了 rHGG 患者的 BBB 破坏程度、BBB 通透性水平和组织病理学特征，因此是用于对新兴的基于纳米颗粒的 HGG 疗法进行临床前评估的更具临床相关性的模型。
算法和化学偏移编码定量脂肪水成像的算法和方法的比较综述
在肝PDFF上（PDFF≤50％），并使用相同的实验条件评估了其在实验设置的4.12％的可重复系数，其可重复性系数为2.99％。此外，一个脂肪水幻影在另一项QIBA研究中前往多个地点16,17，并在各种MRI供应商溶液中显示了可重现的PDFF测量。如今，为了获得这些定量的PDFF和R ∗ 2生物标志物，已经开发了几种基于CSE-MRI的基于CSE-MRI的方法。因此，本研究的目的是建立和比较这些方法的定量性能，其准确性的偏见以及在可重复可辨认的研究框架内的精确性限制。18相关，十多年前，ISMRM 2012 Fat Water MRI研讨会提议将PDFF标准化为定量成像生物标志物。收集的算法在众多的体内数据集中进行了基准测试，并开发了MATLAB算法工具箱。它为算法的输入/输出格式提供了标准化，并促进了它们的比较。不幸的是，大多数研究仅提供对PDFF的离散和有限范围的评估，混合脂肪 - 水样品通常低于50％。进行更广泛的评估，
如何引用本文Zope S A，Dongare S S，Suragimath G等。 （2025年2月15日）对知识，意识和实践的比较评估
医疗保健，牙科领先于临床和教育目的采用AI [3]。今天，AI技术（例如机器学习，计算机视觉和自然语言处理）支持精确诊断，增强患者的沟通，并促进牙科学生的远程学习。CHAT生成的预训练的变压器（CHATGPT）是一种对话AI模型，有望加强牙科的沟通，教育和临床决策[4]。在牙科中的Chatgpt整合表明，AI和医疗保健的融合方面有一个重大的飞跃。其理解自然语言，提供准确的信息以及协助患者和从业者可以彻底改变牙科护理的能力，从而使其更容易获得，高效和以患者为中心[5]。在放射学中，卷积神经网络（CNN）有助于检测龋齿，根尖病变和上颌鼻窦炎，其精度非常准确[6]。专注于根尖的X光片，CNN在诊断牙周损害的前磨牙和磨牙方面达到了81.0％和76.7％的精度[7]。AI驱动的工具还通过自动化头形测量分析并提高治疗精度来增强正畸技术。在假肢中，AI简化了工作流程，例如设计假牙和优化材料选择[8]。此外，AI通过识别根部骨折并分析管道解剖结构来支持牙髓术[9]。在有希望的同时，这些应用需要进一步验证，以确保在临床环境中的可靠性和道德遵守。然而，尽管已广泛探索了AI在诊断，治疗计划和工作流程优化方面的应用，但在牙科专业人员中，人们对诸如CHATGPT之类的AI工具的意识和实际使用的研究有限。
由Brahmi Ghrita和Panchgavya Ghrita制备的Swarnaprashan对儿童免疫调节和身体生长的比较研究
这种情况在快速增长期和关键发展期间对正常生长和发展的实现具有暂时或永久的延迟影响。给儿童加工黄金是一种习惯，称为Swarnaprashan在Kashyap Samhita中，Acharya Kashyapa清楚地解释了Swarna用于改善智力，消化，代谢，体力和免疫力的管理。阿育吠陀是印度综合医学体系，已经设计了一种新颖的方法来增强整体免疫力，从而帮助孩子抵抗和抗击疾病。在不同的阿育吠陀经典中，我们发现了许多不同的表述描述，这些描述有助于实现良好的免疫力，寿命，记忆，智力，肤色等，需要通过适当的研究来探索，然后在当前具有真实性的上下文中实现。Swarnaprashan是一种阿育吠陀配方，将Swarna与Madhu和Ghrita混合在一起，形式是可爱的，它的形式（prashana）[4]。
比较媒体研究/写作（课程 21W）
一年级写作科目为将来的交流密集型科目奠定了基础，同时也是专攻、辅修或主修写作的起点。虽然这些科目的写作作业主题重点各不相同，但所有一年级写作科目都培养了学生对体裁、受众、论点、话语、来源使用和写作过程的理解。所有书面作业都要经过起草、同行评审和修订阶段。由于这些科目每节限制 15 名学生，因此学生在写作过程的所有阶段都会收到详细的反馈，并有很多机会与教师进行单独会谈。积极参与课堂活动和简短的口头陈述是必需的。请注意：学生每个类别（例如 21W. 01x、21W. 02x、21W. 03x）最多只能选修一门科目以获得学分。