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药物依从性和相关因素的水平
背景：2型糖尿病（T2DM）是极大地影响菲律宾家庭的主要慢性病之一。药物不遵守是为患有这种情况的个体实现最佳治疗结果的重大挑战。目的：这项研究确定了药物依从性的水平，并探讨了在宿雾南方医学中心（CSMC）家庭医学门诊诊所的T2DM患者不存在的相关因素。方法：从8月至2023年10月，在CSMC家庭医学门诊诊所进行了一项横断面研究。采用了一份自我管理的问卷，分为三个不遵守领域。的含义，频率和百分比用于分析依从性，社会人口统计学和临床因素的水平。逻辑回归分析用于确定因素与药物不遵守的关联。结果：共有69名参与者。总体而言，部分遵守T2DM药物。在与成本相关的不遵循（CRNA）结构域中，部分依从性（39.1％）存在很高的患病率。的因素显示出非依从性不足增加的因素包括年龄（AOR 1.363，95％CI 0.345-5.386），女性（AOR 1.544，95％CI 0.386-6.176），低收入（AOR 1.05，95％CI 0.352-3.135％），1.135％的频率（AOR 1.05％） CI 0.44-4.664），T2DM的持续时间不到10年（AOR 1.99，95％CI 0.46-8.637）。结论：对糖尿病药物的依从性可能会受到药物成本和财务状况的影响，这反映在总体部分依从性，CRNA领域中部分依从性的高度流行以及不遵守低收入与低收入的优势增加。应该进行更多的研究，以调查对糖尿病药物（例如糖尿病知识，患者的自我效能感和医疗保健提供者沟通）不遵守的其他可能因素。
DeepSeek vs.在高级级别
简介大型AI模型，例如DeepSeek和Chatgpt，在解决常见问题方面表现出了令人印象深刻的能力，通常与博士专家的级别相当。在解决这些类型的查询时，两个模型都会相似地执行，因此很难区分它们。这种情况类似于为博士研究生和高中生提供高中物理问题 - 两者都可以提供令人满意的答案。但是，当问题冒险进入更高级领域时，真正的区别就会显而易见。本文将评估模型在尖端研究问题上的表现，尤其是在可靠知识仍在不断发展的领域中。这样的例子是Crookes辐射仪的操作，这是理解布朗运动和相变的核心机制。Crookes辐射计（通常称为灯厂）由安装在低压保持在低压玻璃灯泡内的低摩擦主轴上的一组叶片组成，如下图所示。每个叶片在一侧涂成黑色，另一侧为白色。暴露于光线时，叶片随着黑色的侧面移开光源而旋转。旋转速度随光的强度增加，最佳性能的压力约为1 pa。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
othm 7级人工智能文凭。
本单元旨在为学习者提供对人工智能（AI）领域（AI）的全面介绍，涵盖了古典和现代方法。学习者将探讨AI基础的基本概念，技术和哲学，包括知识表示，推理，机器学习（包括神经网络的概述，神经网络作为大脑神经元的模型的生物学基础，以及非线性激活激活，以相似地激活spiking to Spiking），以及搜索Algorithms，以及Algorithms。该部门还研究了人工智能的道德和哲学含义及其未来的挑战。通过完成本单元，学习者将获得与高级研究中更专业的AI主题相关的必要基础知识。
DSO 级别和多服务业务的本地灵活性...
迄今为止，欧洲最常见的短期本地灵活性来源是主动网络管理方案 (ANM)。这些方案利用电网灵活性来管理实时或预期拥塞，采用最合适的电网配置来减少电力限制。这些解决方案主要在法国、意大利、比利时开发，在西班牙开发程度较低。电网重新配置可以无成本地解决限制问题，因为无需重新调度。另一种形式的 ANM 是由灵活连接提供的。这些连接的合同安排包括较低的初始连接电网成本，以换取可能无补偿的削减。在可再生能源发电渗透率较低的情况下，可再生能源开发商可以考虑这些合同作为替代方案，但随着更多可再生能源项目连接到同一接入点，削减风险会增加，这可能会阻碍这些项目的商业案例。在这些情况下，可以使用本地灵活性产品（例如需求开启和关闭）来管理这些风险。
初级职员及以上级别人员的工作分配
RE（MGNREGA）部门：1. 指定邦的州基金和劳工预算。2. 农村就业计划/LIFE 项目的能力建设。3. MGNREGA 的申诉处理系统。4. 与其他相关计划（如 NBA、养蚕业、PMGSY、PMKSY）以及与 M/o 饮用水和卫生设施和流域等、D/o 农业、D/o 土地资源、M/o 水资源相关的计划）的融合。5. BFT/CFT。6. PMKSY 节点。7. 通过 MGNREGA 进行河流复兴的节点。8. 理想地区的节点。9. 与各邦/UT 的接口 10. 与各部委/部门融合的协调 11. MoRD 内部的融合。12. 与 NITI Aayog（针对理想地区）的协调。 13. 按照 Sumit Bose 委员会的要求协调人力资源事宜的后续工作。 4. 实施 Atam Nirbhar Bharat 计划下宣布的经济一揽子计划 15. Garib Kalyan Rojgar Yojna/Abhiyaan 16. 协调 Utkarsh 任务首席警戒官（兼职）[所有文件均通过 AS(RD) 按照提交渠道提交]
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。
利用人工智能增强网络安全
在数字时代，网络威胁变得越来越复杂，需要创新方法来加强安全措施。人工智能 (AI) 已成为网络安全领域的强大工具，在威胁检测、异常检测和响应自动化方面提供高级功能。本文概述了网络安全中的人工智能应用，强调了其在降低风险和加强防御机制方面的作用。机器学习、深度学习和自然语言处理等人工智能技术使安全系统能够实时分析大量数据，识别出表明恶意活动的模式。通过利用人工智能驱动的算法，网络安全平台可以在网络威胁造成重大损害之前主动检测和消除它们。此外，人工智能还可以实现事件响应过程的自动化，缩短响应时间并最大限度地减少安全漏洞的影响。来自领先网络安全公司的案例研究是研究不可或缺的一部分，展示了人工智能驱动的解决方案在保护关键基础设施免受网络威胁方面的实际实施。这项研究的重点是通过利用人工智能技术来抵御网络攻击和保护敏感数据资产。