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“让这些野兽飞起来真是令人着迷”：了解视障人士驾驶无人机的动机和需求
无人机已成为商业、安全工作和家庭休闲活动的固定装置。研究人员已经开始探索无人机如何帮助残疾人驾驶并充当辅助设备。我们的工作重点是视力障碍人士，并调查是什么促使他们驾驶无人机。我们对视障成年人进行了一项调查，以了解他们对无人机驾驶的普遍兴趣和以往的无人机使用经验。从 59 份调查回复中，我们采访了 13 位参与者，详细说明他们如何设想使用无人机，以及不同的反馈和驾驶模式如何使飞行体验更容易获得。我们发现，我们的参与者对航空、尝试新技术、环境探索以及寻找与视力正常的家庭成员一起进行的合作活动有着浓厚的兴趣，这延伸到了对驾驶无人机的兴趣。这项研究有助于为未来无人机的设计场景和可访问功能奠定基础。
继承疾病：了解遗传条件背后的遗传学
常染色体隐性遗传：这些疾病会在每个父母继承突变基因的两个副本时就会发生。如果父母双方都是隐性基因突变的载体，他们的孩子有25％的机会继承了疾病，50％的机会成为载体，有25％的机会继承两个正常基因。囊性纤维化，镰状细胞贫血和Tay-Sachs病是常染色体隐性疾病的例子。x连接的遗传：这些疾病是由X染色体上的突变引起的。由于雄性只有一个X染色体，因此该染色体上基因的单个缺陷副本会导致该疾病。在女性中，有两个X染色体，必须存在于两个X染色体上的缺陷基因才能表现出来，尽管如果它们只有一个有缺陷的基因，则可以是载体。血友病和Duchenne肌肉营养不良是X连锁疾病的经典例子[7,8]。
了解刑事司法中获得的脑损伤...
洞察力和意识问题脑损伤会损害幸存者观察和反思其思想和行动的能力。这通常会导致对伤害的影响不认识，这可能包括无法承认伤害或影响。这种缺乏自我意识不是否认的，也不是合作者，这是一种真正的认知障碍。
深入了解艺术：使用深度学习
摘要 - 艺术是人类在美学和迷人手段中表达和表达自己的思想，情感和经验的深刻媒介。这就像一种通用语言，超越了语言的局限性，从而实现了复杂的思想和感受的交流。基于人工智能（AI）的数据分析正在用于研究领域，例如情感分析，其中通常分析文本数据以进行意见挖掘。在这项研究中，我们从事艺术工作并应用深度学习（DL）算法来对图形艺术中的七种不同面部表情进行分类。进行经验分析，在大型数据集上应用了InceptionV3和Resnet的预训练模型的最深学习算法。两种模型都被认为是革命性的深度学习体系结构，可以训练更深层的网络，从而在各种计算机视觉任务（例如图像识别和分类任务）中提高模型性能。全面的结果分析表明，与相关领域的现有方法相比，所提出的Resnet和Incemnet和InconceionV3方法的准确性分别高达98％和99％。这项研究通过解决图形艺术中七种不同面部表情的检测，有助于情感分析，计算视觉艺术和人类计算机相互作用的领域。我们的方法可以增强对用户情感的了解，从而对改善用户参与度，AI驱动系统中的情商以及在数字平台中的个性化体验产生重大影响。这项研究弥合了视觉美学和情感检测之间的差距，通过强调DL框架在人类心理评估和行为分析等各种领域的实时情绪检测应用程序的功效，提供了图形艺术如何影响图形艺术如何影响和反映人类情绪的新颖见解。
了解欧盟森林砍伐条例 (EUDR) 的潜在影响
为了评估欧盟减灾战略的影响并为政策调整提供参考，持续和协调的监测至关重要。各项工作应将国家和跨部门评估与区域案例研究相结合，并纳入当地利益相关者的意见。非政府组织和当地社区（包括小农合作社）有能力提供实地监测并充当监督者。Trase（旨在提高森林砍伐和农产品贸易透明度）等举措可以提供有关欧盟采购模式和生态系统风险的见解，而支持计划（如欧洲团队无森林砍伐价值链倡议）应引导协调，以确保一致性和有效性。
椰子：结构代码理解不会从树中掉出来
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）已显示出涉及结构化和非结构化文本数据的各种任务中的不断表现。最近，LLMS表现出了非凡的能力，可以在不同的编程语言上生成代码。针对代码生成，维修或完成的各种基准测试的最新结果表明，某些模型具有与人类相当甚至超过人类的编程能力。在这项工作中，我们证明了这种基准上的高性能与人类的先天能力理解代码的结构控制流。为此，我们从Hu-Maneval基准测试中提取代码解决方案，相关模型在其上执行非常强烈的执行，并使用从相应的测试集采样的函数调用来追踪其执行路径。使用此数据集，我们研究了7个最先进的LLM与执行跟踪匹配的能力，并发现尽管该模型能够生成语义上相同的代码，但它们仅具有跟踪执行路径的能力有限，尤其是对于更长的轨迹和特定的控制结构。我们发现，即使是表现最佳的模型，Gemini 1.5 Pro只能完全正确地生成47％的人道任务的轨迹。此外，我们引入了一个不在人道主义的三个关键结构的子集，或者仅在有限的范围内包含：递归，并行处理和面向对象的编程原理，包括诸如继承和多态性之类的概念。是oop，我们表明，没有研究的模型在相关痕迹上的平均准确度超过5％。通过无处不在的人道任务进行这些专门的部分，我们介绍了基准椰子：用于导航理解和测试的代码控制流程，该椰子可以衡量模型在相关呼叫（包括高级结构组件）中跟踪代码执行的模型。我们得出的结论是，当前一代LLM仍需要显着改进以增强其代码推理能力。我们希望我们的数据集可以帮助研究人员在不久的将来弥合这一差距。索引术语 - 代码理解，大语言模型，代码执行，基准
癌症的多药耐药性：了解分子机制、免疫预防和治疗方法
5 孟加拉国吉大港大学生物科学学院生物化学与分子生物学系，6 孟加拉国吉大港兽医与动物科学大学食品科学与技术学院，7 孟加拉国达卡达卡大学生物化学与分子生物学系，8 孟加拉国达卡发展替代大学生物技术与遗传工程系，9 孟加拉国达卡贾汉吉尔纳加尔大学生物化学与分子生物学系，10 印度尼西亚望加锡哈桑丁大学药学院药学系，11 孟加拉国达卡达卡大学药学院药学系，12 印度巴雷利 ICAR-印度兽医研究所病理学分部，13 沙特阿拉伯吉赞吉赞大学医学实验室技术系，14 专门医学实验室会诊 SMIRES，沙特阿拉伯吉赞大学，15 沙特阿拉伯吉赞大学护理与相关健康科学学院研究与科学研究部，16 土耳其布尔萨乌鲁达大学医学院，
了解社会工作者的同情疲劳
在社会工作者中暴露于重要的创伤和压力来源，被越来越多地被确定为可能影响专业服务质量以及社会工作者的幸福感的重要问题。越来越多的文献重点是这种现象和相关概念。据我们所知，在社会工作者中，没有对有关同情疲劳（CF）的文献进行的系统评价。因此，我们通过搜索2001年至2021年发表的五个电子数据库进行了系统的范围审查，目的是识别相关文献。在系统搜索策略之后的评论中，总共选择了29项研究。通过使用叙事方法通过五步范围审查构成文献综合文献来确定五个主题，其中包括患病率，相关因素，属性和特征，后果和策略或策略或干预措施，以减少社会工作者中的同情心疲劳。的发现表明，很少有研究检查了后果并测试了特定干预措施的有效性。此外，社会工作领域需要涉及概念分析和相关理论模型的未来研究。
从批判政治经济学角度理解家庭政策转型
3. 为了比较不同福利制度的支出变化，我们将各国分为“大陆”（奥地利、比利时、法国、德国、卢森堡和荷兰）、“地中海”（希腊、意大利、葡萄牙和西班牙）、“自由和激进”（澳大利亚、加拿大、爱尔兰、日本、新西兰、瑞士、英国和美国）和“斯堪的纳维亚”（丹麦、芬兰、冰岛、挪威和瑞典）组。4. 对于本文中的实证分析，我们使用了以下数据来源：EU-Silc（2016 年）、社会支出数据库（2020 年）、家庭数据库（OECD 2017 年）和 ILOSTAT（2020 年）。关于这些数据的局限性——所谓的“因变量问题”，请参阅 Clasen 和 Siegel（2007 年）。