XiaoMi-AI文件搜索系统
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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。
引用成像局灶性和间质纤维化具有左心室肥大运动员的心血管磁共振：含义
抽象的长期高强度体育活动与形态变化有关，称为“运动员”的心脏。对高级运动的生理心脏自适应变化的分化与遗传性心肌病相一致的病理变化是必须的。心血管磁共振（CMR）成像允许定义在组织水平上发生的异常过程，包括重要的是心肌纤维化。因此，对于准确进行这种差异至关重要。在这篇综述中，我们将回顾纤维化成像的作用，以及在各种心肌病中心肌纤维化的细节CMR表征以及纤维化的含义。此外，我们将概述成像纤维化的进步，特别是T1映射。最后，我们将解决CMR在参赛前筛查中的作用。
气候变化和财富：理解和提高英国最富有的人的碳能力
气候变化是公平问题。最富有的人口占全球排放量的一半以上，但气候变化的影响将影响最小。越来越多的认识是要使气候行动有效，公平，基于财富的排放不平等。的确，这样做不仅可以促进直接过渡到零零，而且会加速它。在本文中，我们应用了碳能力的概念来调查富人在气候变化文本中所扮演的角色，并探索有效且公平地减少其排放的机会。我们借鉴了一项针对英国家庭的全面，全国代表性的调查，并将其与被定义为英国最富有的人之一的个人进行了深入的访谈。我们的发现表明，除了基于高消费的排放外，富人与其他人口相比具有多种积极的碳能力。这些包括快速采用低碳技术，对气候变化的重要知识和认识的能力以及在其社会和专业网络之间发挥气候阳性影响的能力。但是，我们在富裕的参与者中也很少发现消费的动力，他们与生活方式的牺牲和失去幸福感相关联。在此基础上，我们阐明了富裕人士的催化影响，将低碳生活方式与幸福感相关联，并促进采用低碳技术可以支持净零净资产的排放权益。使用碳能力镜头强调了人们对气候变化的贡献，超出了其直接的征服行为，以及如何利用现有能力来获得积极影响。
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
我无法预测的，我不明白：一个人 -
已经描述了多种解释性方法，以帮助用户更好地了解现代AI系统如何做出决策。但是，开发用于评估这些方法的大多数性能指标基本上仍然是理论上的 - 没有太多考虑人类最终用户。尤其尚不清楚（1）在现实世界中，当前解释性方法的有用程度如何； （2）当前的性能指标是否准确地反映了最终用户的解释方法的有用性。为了填补这一差距，我们进行了心理物理学实验（n = 1，150），以评估三种现实世界中代表性归因方法的有用性。我们的结果表明，在这些情况下，各个归因方法可以帮助人类参与者更好地理解AI系统的程度差异很大。这表明需要超越当前归因方法的定量改进，朝着开发互补方法的发展，这些方法为人类最终用户提供了质量不同的信息来源。
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]。
北极熊便便可以告诉我们脆弱的北部物种的未来
科学家长期以来一直对氨基酸序列的变化（蛋白质的基础）如何改变蛋白质的结合能力感到好奇。为了调查这个问题，DISS实验室中的研究人员分析了单个蛋白质中所有可能突变与整个伴侣蛋白家族的相互作用的影响。他们专注于一种称为JUN的蛋白质，该蛋白在DNA结合和细胞通信中起关键作用。
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。