XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSocial
社交媒体成瘾和情绪智力...
背景：社交媒体成瘾的抑郁与严重程度之间的关系可能是双向的。尽管如此，目前的研究已经解决了普通人群中量表的抑郁评分，而不是评估重度抑郁症患者的这种关系。尽管确认了社交媒体成瘾与情绪智力的负面关系，但尚未调查这种主要抑郁症中这种关系的存在。因此，我们研究的目的是评估社交媒体成瘾的严重性和主要抑郁症的情绪智力。方法：这项研究是在KARS HARAKANI州立医院精神病学院门诊诊所的158名年龄在18至56岁之间的参与者进行的。社会人口统计学数据表涉及年龄，性别，婚姻状况，教育水平和参与者的就业状况，贝克抑郁量库存，酒吧的情感商清单和社交媒体成瘾量表已实施给参与者。结果：在社交媒体成瘾量表评分方面，创建该小组无上瘾和中等上瘾，可以观察到，中等沉重的群体的情绪智力明显较低，抑郁评分较高（p <.001）。此外，社交媒体成瘾的严重程度与抑郁评分和情绪智力评分有负相关关系（r = 0.353，p <.001; r = - 0.376，p <.001）。结论：主要抑郁症的情绪智力与社交媒体成瘾的抑郁水平和严重程度有关。干预措施，即情绪智能技能培训，对于上述患者可能是实用的。
健康问题社会决定因素十年战略
上图突出了一些健康的社会决定因素，结合了原住民对整体健康和保健的看法。解决健康的社会决定因素将由社区驱动并以国家为基础，以便行动反映原住民的具体需求和优先事项。例如，一个北方社区实施了日工计划，参与者通过支持有意义的社区为基础、面向社区的项目赚取日薪。这些项目结合了积极、整体和基于土地的方法和团队合作，以促进康复和同伴支持。他们还可以提供工作见习和指导的机会。
应用人工智能挑战_社交媒体风格指南
不要错过赢得奖项和协助机构采用#AI及相关技术（如#NLP #ML）以更好地服务美国人民的机会！快点！@GSA_TTS 的#AppliedAIChallenge 还剩一周，详情请见：（插入 challenge.gov 链接）
Z穆斯林学生中的社交媒体使用社交媒体在使用社交媒体方面的无聊之间的关系
这项研究探讨了积极的社交媒体使用者的Z穆斯林学生中的恐惧症与无聊不容忍之间的关系。智能手机依赖性的越来越多的患病率与焦虑症（如定罪恐惧症）相关，同时也加剧了无法忍受无聊的耐受性，尤其是在数字环境中。这项研究使用了一种定量方法，采用了调查方法的定量方法，该方法利用了标准恐惧症问卷（NMP-Q）和无聊的倾斜度量表（BPS）来测量47位随机选择的参与者之间的这些变量。使用简单的线性回归对数据进行了分析，揭示了恐惧症和无聊不耐受之间的显着正相关：随着定位恐惧症水平的增加，无聊的耐受性降低。这项研究强调了人们对智能手机过分依赖及其对Z世代的心理影响的关注。鉴于社交媒体在这些学生的日常生活中的至关重要的作用，了解游戏中的心理动态为开发有针对性的干预措施提供了洞察力，以减少智能手机依赖并改善情绪调节。这些发现有助于在数字时代更广泛的关于心理健康的论述，强调了提高对与智能手机过度使用相关的心理风险的更高认识的重要性，并提出了增强学生情感韧性的策略。未来的研究应调查影响这些行为的文化和社会因素，以制定更有效的干预措施。
人格与社会心理学杂志-Stanford Sparq
美国人（与更高）社会阶层环境中的美国人不太可能相信他们有助于社会。通过给他人的时间来帮助他人是向他人贡献也随社会阶层而变化的重要方法。五项研究（n = 7,326）调查了感知贡献中社会阶层差异的一种来源是否是一种默认模型，它考虑了帮助遥远的他人（即桥接帮助，例如志愿服务）的贡献，而不是帮助封闭他人（即债券帮助，例如，对家庭成员的志愿者）的贡献更多。在研究1中，在较低（较高）社会阶层的环境中，美国人对社会的贡献较少（即自我感知的贡献，A部分），并相信其他人认为他们的贡献较少（即享有的贡献，B部分）。 研究2 - 4提供了社会利益默认模型的证据：在社会阶层环境中的美国人，甚至帮助者自己认为弥合帮助更多地是贡献，而不是结合帮助，部分原因是，桥接帮助被视为反映了更多选择的帮助。 有一个代表性的样本（美国中年发展），研究5发现，在较低（较高的）社会阶层环境中，美国人从事相对较少的桥接帮助和更多的联系帮助。 但是，桥接帮助是与纽带帮助所做的更强大的促进感途径。 在一起，这些研究表明，较低社会阶层环境中的人们可能会遇到心理不平等，部分原因是，某些最容易获得，熟悉和实践的帮助形式被广泛认为是贡献的不太贡献。在研究1中，在较低（较高）社会阶层的环境中，美国人对社会的贡献较少（即自我感知的贡献，A部分），并相信其他人认为他们的贡献较少（即享有的贡献，B部分）。研究2 - 4提供了社会利益默认模型的证据：在社会阶层环境中的美国人，甚至帮助者自己认为弥合帮助更多地是贡献，而不是结合帮助，部分原因是，桥接帮助被视为反映了更多选择的帮助。有一个代表性的样本（美国中年发展），研究5发现，在较低（较高的）社会阶层环境中，美国人从事相对较少的桥接帮助和更多的联系帮助。但是，桥接帮助是与纽带帮助所做的更强大的促进感途径。在一起，这些研究表明，较低社会阶层环境中的人们可能会遇到心理不平等，部分原因是，某些最容易获得，熟悉和实践的帮助形式被广泛认为是贡献的不太贡献。
社会科学中的定量应用
作者描述了多属性实用技术，这是多标准决策的一种方法。没有任何其他M.C.D.M.的参考。技术。尽管清楚地编写了它，但大多数JORS读者都会发现不必要的说明很长，只要该方法非常简单，只需要几页即可充分描述它。该方法的基础是针对参与项目的人，以确定最相关的标准并衡量获得这些属性的程度，因此可以为所考虑的每个替代方案获得总体“得分”。专着讨论了谁应该参与评估，ho \ i标准可以加权和测量以及如何计算总体“得分”。有一些关于敏感性分析的讨论。用于评估药物咨询中心的新地点的方法，洛杉矶的学校种族隔离计划以及解决房东/房客纠纷的计划。
社会影响力和可信赖的GenFMS
Moor，M.，Banerjee，O.，Abad，Z.S.H。等。通才医学人工智能的基础模型。自然616，259–265（2023）。https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4 Chen，Dongping，Yue Huang，Siyuan Wu，Jingyu Tang，Liuyi Chen，Yilin Bai，Yilin Bai，Zhigang He等。“ GUI-WORLD：针对GUI为导向多模式LLM的代理的数据集。”Arxiv预印型ARXIV：2406.10819（2024）。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
客户服务代表，社区与社会服务
• 至少拥有 12 年级文凭。 • 最好具有至少 6 个月到 1 年的客户服务办公室职位相关经验。 • 能够在团队环境中工作并提供高水平的行政支持。 • 必须具备出色的组织、客户服务、解决问题和沟通技巧。 • 能够在所有互动中保持高水平的保密性。 • 能够随时以敏感、机智、外交和专业的态度协助他人。 • 熟练的计算机技能，包括熟练使用 Microsoft Office Suite。 • 了解服务交付流程和部门要求将被视为一项优势。 • 了解《安大略省残疾人无障碍法案》（AODA）并具有确保文档无障碍的工作经验将是一项优势。 诺森伯兰郡的职业有何不同？