XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过颜色了解儿童的主观经历
使用其新开发的界面，研究人员选择了九种不同的颜色，并要求参与者以四个点尺度的颜色相似性从“非常相似”到“非常不同”。参与者包括3-12岁的日本儿童和6-8岁的中国儿童以及日本成年人。他们还在在线和面对面的不同环境中进行了测试，并为每个测试都使用计算机或触摸屏。
通过社交媒体和变压器模型了解躁郁症：挑战和见解
通过社交媒体和变形金刚模型了解躁郁症：挑战和见解葡萄etsrivastava*，Lokesh Boggavarapu*，Anthony Shin*，Anthony Shin*，Avisek Datta，Yingda Lu，runa bhaumik **伊利诺伊州芝加哥**伊利诺伊州芝加哥大学的同等贡献者**相应的社交媒体* （BD）仍然显着未充满意。复杂性是由与抑郁和焦虑相关的语言模式的重叠产生的，使准确的识别挑战。本研究旨在基准在Reddit帖子上训练的各种变压器模型的性能，以将BD与其他心理健康状况区分开。使用高性能生成AI模型（GPT-4O）作为基准，分析表明某些开放小型模型（ex。MISTRAL，LLAMA）在捕获与BD相关的微妙语言线索方面表现出色，以高精度和召回率达到高达0.86的F1得分。但是，BD经常被错误分类为抑郁症（23％–51％），正常（2％–41％）和焦虑症（1％–7％），强调了对改进方法的需求。该研究强调了特定于域数据的重要性以及更细微的模型以增强BD检测准确性，为更有效的心理健康监测和及时干预铺平了道路。
了解用户对DeepSeek的看法
Jeehaan Algaraady Mohammad Mahyoob Albuhairy Taiz大学，也门Taibah大学，沙特阿拉伯摘要摘要该研究通过涵盖大型语言模型（LLM）DeepSeek的用户印象，其中包含双重分析框架和主题分析。该研究旨在找到用户响应的主要情绪和重复的主题。双焦点方法通过包括情感和主题来增强对用户满意度，关注点和期望的看法。使用基于规则的Vader情感分析和主题评估的混合方法方法用于分析用户反馈，以阐明平台特定的优势和系统性挑战。的结果表明，DeepSeek被用户（+0.80的总体情感）以及可访问性的高分（+0.93）和智能与推理（+0.88）认为是高度积极的。尽管如此，新兴的批评围绕其审查制度和内容政策（-0.20）。用户通过免费访问来鼓掌分析精度，但批评接口导航问题。主题分析将DeepSeek指定为与分析驱动的用户的富裕，同时强调了其高度顽强的针对特定领域问题的能力。但是，跨切割挑战包括延迟，稳定性以及内容审核与用户自主权之间的固有张力。AI评估框架是通过添加计算情绪工具和定性看法的方法来提出的。这些发现的直觉可以更好地了解用户体验，并对当前的发展和DeepSeek的实际可用性产生了深远的影响。功能专业与用户期望之间的关系将AI平台的竞争力与DeepSeek（视为强大的，免费的分析工具）相同，同时发出可能的战略增强领域。
扩展数据理解气候参与...
有关数据保护的信息：如当前的数据保护法规中所确定的，您会得知[Valladolid大学]将处理提供的个人数据，以选择此选项，以管理您参与此研究项目的参与。如果您不提供电子邮件地址，则目前的数据保护条款不适用，因为您无法识别。这种待遇的合法性是基于您的同意和为公共利益和合法分配给该义务执行的使命的履行。您的数据不会透露给第三方。我们通知您，您可以通过电子邮件地址[delegado.proteccion.datos@uva.es]或邮政地址行使访问，纠正和删除的权利，等等：[秘书处：Plaza del Colegio de Santa Cruz，8。47002 valladolid]。可以在[https：//uvaes-my.sharepoint.com/：b:/g/g/pmr_uva_es/ez9bbrmudrzivxokzl92fwiblikvdrsmkikvdrsmkihap qwd2mpdiw2mpdiw？ [www.uva.es/protecciondedatos]。人口统计问题
老年学：了解衰老的科学。
老年学是对衰老过程以及老年人面临的挑战和问题的多学科研究。随着全球人口的持续年龄，老年病的重要性已经显着增长，在塑造支持老年人的政策，医疗保健和社会系统中发挥了关键作用[1]。老年医学包括各个方面，包括生物学，心理和社会因素，并试图了解衰老如何影响个人和社会。尽管许多人将衰老与衰老相关，但老年学强调了健康衰老的潜力，探索了提高老年人生活质量的方法。老年医学的见解介绍了从医疗保健实践和高级生活选择到社会服务和政府政策的一切，这使其成为满足老龄化人口需求的关键领域[2]。
了解2型糖尿病，神经退行性和小血管疾病的MRI标记和痴呆症风险之间的关系：调解分析
摘要探索神经变性和脑小血管疾病（SVD）可以介导2型糖尿病和较高痴呆症风险之间的关联。分析样本由2228名参与者组成，来自三城市研究，年龄在65岁及65岁及以上，没有痴呆症的痴呆症。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。 在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。 脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。 我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。 基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。 糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04; 糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。 这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04;糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。