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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。
创新国家！ - SharpSchool
内容领域阅读是一个重要的考虑因素，因为许多教师被告知他们必须是阅读（内容领域阅读）的教师，但没有明确说明阅读可以而且应该与学生正在学习的学科（学科素养）相关且重要。不应期望数学或科学教师教授埃德加·爱伦·坡的作品，也不应期望英语教师教学生如何在每个学科中阅读和写作。学科（内容领域阅读）存在重叠，但学科专家最适合教授特定技能。例如，科学教师最适合教授实验报告的写作，因为这是科学家所做的写作。有关学科素养的更多信息
创新国家！ - SharpSchool
内容领域阅读是一个重要的考虑因素，因为许多教师被告知他们必须是阅读（内容领域阅读）的教师，但没有明确说明阅读可以而且应该与学生正在学习的学科（学科素养）相关且重要。不应期望数学或科学教师教授埃德加·爱伦·坡的作品，也不应期望英语教师教学生如何在每个学科中阅读和写作。学科（内容领域阅读）存在重叠，但学科专家最适合教授特定技能。例如，科学教师最适合教授实验报告的写作，因为这是科学家所做的写作。有关学科素养的更多信息
心理学 - 由 TapScanner 扫描
研究问题、变量和操作定义、假设、抽样。开展和报告研究的道德规范 研究范式：定量、定性、混合方法 研究方法：观察、调查 [访谈、问卷]、实验、准实验、实地研究、跨文化研究、现象学、扎根理论、焦点小组、叙述、案例研究、人种学 心理学中的统计学：集中趋势和离散度的测量。正态概率曲线。参数 [t 检验] 和非参数检验 [符号检验、Wilcoxon 符号秩检验、Mann-Whitney 检验、Kruskal-Wallis 检验、Friedman]。功效分析。效应量。相关分析：相关 [乘积矩、等级顺序]、偏相关、多重相关。特殊相关方法：双列、点双列、四分法、phi 系数。回归：简单线性回归，多元回归。
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。
深海：大型语言模型揭示了全球海洋微生物组的隐藏生物合成潜力
图2：在隐性BGC的验证数据集（n = 940）的验证数据集上的现有方法的比较。a，BGC的数量通过每种方法预测至少一个化学有效的结构，并以每种方法（成功率）的至少一个为每种BGC预测的化学有效结构的百分比（成功率）。b，每种方法预测的化学有效SM结构的数量，并用每种方法预测的独特结构的百分比（唯一性）。c，通过每种方法的预测SM结构的化学空间。d，通过每种方法的分子量的分子量分布。e，通过每种方法的综合可访问性（合成可访问性得分）的分布。f，通过每种方法对预测的SM结构的QED分布（药物的定量估计值）。源数据在源数据文件中提供。
标题：肠道菌群脑瘤诱导的肠道菌群失调调节1
体细胞变体检测是癌症基因组学分析的组成部分。尽管大多数方法都集中在短阅读测序上，但长阅读技术现在在重复映射和变体相位方面具有潜在的优势。我们提出了一种深度学习方法，一种深度学习方法，用于从短读和长阅读数据中检测体细胞SNV，插入和缺失（indels），具有用于全基因组和外显子组测序的模式，并且能够以肿瘤正常，唯一的肿瘤正常，ffpe pppe的样本进行运行。为了帮助解决公共可用培训的缺乏和基准测试数据以进行体细胞变体检测，我们生成并公开提供了一个与Illumina，Pacbio Hifi和Oxford Nanopore Technologies的五个匹配的肿瘤正常细胞线对的数据集，以及基准的变体。在样本和技术（短读和长阅读）中，深度态度始终优于现有呼叫者，特别是对于Indels而言。
DeepSeek重塑中国三级医院的医疗保健
近年来，人工智能将人工智能整合到医疗保健中，DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来，该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能（AI）应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用，领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一，可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时，Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology，该模型可自动化病理幻灯片分析，并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成，该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样，上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署，将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起，提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站，为疾病诊断提供实时援助，并降低了复杂病例中误诊的风险。
生物信息学中的Chatgpt和DeepSeek -IJRPR
近年来，人工智能（AI）已成为各个领域的强大工具，生物信息学是其表现出变革性潜力的最杰出领域之一。生物信息学涉及大规模的生物学数据分析，包括基因组序列，蛋白质结构和临床数据。使用机器学习（ML），深度学习（DL）和自然语言处理（NLP）技术在理解复杂的生物学现象方面加速了进展，而在这项革命的最前沿，是OpenAI开发的大型语言模型。chatgpt建立在GPT（生成预审预测的变压器）等尖端神经网络体系结构上，在文本生成，数据解释甚至对话交流方面都表现出了非凡的功能。其在生物信息学中的实施可以导致更快，更有效的研究和更有效的临床决策。从协助基因组学到改善医学教育和增强药物发现，Chatgpt正在改变生物信息学家和医疗保健专业人员处理复杂问题的方式。但是，与任何技术进步一样，需要考虑的挑战。这些包括数据隐私问题，AI-I-Intent的道德含义以及AI模型在临床决策中的可靠性。本手稿旨在探索生物信息学中Chatgpt的潜力和局限性，从而概述其应用，道德考虑以及AI在生物医学科学中的未来方向。
对Chatgpt和DeepSeek的比较分析
出版日期：2025/02/21摘要：人工智能的快速发展（AI）导致了正在改变各种行业的复杂语言模型的发展。其中，由于其在自然语言处理（NLP），机器学习（ML）（ML）及其在不同领域的应用，OpenAI的Chatgpt和DeepSeek的AI模型由于它们在自然语言处理（NLP）中的能力而引起了极大的关注。本文介绍了Chatgpt和DeepSeek之间的全面比较，重点是其建筑差异，性能指标，应用程序和潜在的未来方向。该研究基于对相关文档的文献综述，包括技术论文，用户指南和行业报告。调查结果表明，尽管两种模型在NLP任务中都表现出色，但它们的基础体系结构，培训方法和特定用例有所不同。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：chatgpt，DeepSeek，生成AI，NLP，机器学习。如何引用：Rahul Vishwanath Dandage博士（2025）。对Chatgpt和DeepSeek的比较分析：功能，应用程序和未来方向Chatgpt＆DeepSeek。国际创新科学与研究技术杂志，10（2），207-211。 https://doi.org/10.5281/zenodo.14899162