XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsoni
增强代理商的手势索引
1 Institute for Advanced Consciousness Studies, Santa Monica, CA, United States, 2 Media Lab, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States, 3 Emlyon Business School, Ecully, France, 4 Independent Developer, Paris, France, 5 Aura Healthcare, Paris, France, 6 Centre for Research and Interdisciplinarity, University of Paris, Paris, France, 7 Centre for Philosophy of Science,里斯本大学，里斯本大学科学学院，葡萄牙8，认知神经科学研究所，伦敦大学学院，伦敦大学，英国，计算与传播学院，开放大学9号计算机与通讯学院，英国爱丁堡，英国爱丁堡，人类自然，人工智能和神经科学中心10法国BobignyUniversité，Bobigny，ParisCité大学12号，Inserm，UMR-S 1266，精神病学研究所和巴黎神经科学研究所，Inserm U1266，巴黎，法国，法国
血管帕金森主义的阿育吠陀管理
简介：血管帕金森主义（VP）是特发性帕金森氏病的独特临床病理实体，这可能是由脑血管疾病引起的。它的特征是主要的下半身帕金森氏症，姿势不稳定性，改组或冻结步态，缺乏静止震颤，对多巴胺的反应不佳以及存在皮质脊髓道的存在。方法论：一名62岁的男性患者被接纳为VAC的Panchakarma IPD，Ollur抱怨手中的震颤（左>右），左手的弱点，活动和言语的缓慢，记忆力下降，记忆力丧失，行走时摇摆，在过去10个月中疼痛。在检查时，锥体外迹象为阳性。在包括Udvarthanam，Dhanyamladhara，Sirodhara，Vasthi和Shastika Sali Pinda Sweda以及Samanoushadis以及Samanoushadis以及26天的时间里，包括Udvarthanam，Dhanyamladhara，Sirodhara，Vasthi和Shastika Sali Pinda Sweda进行了治疗方案，从而在此情况下产生了更好的结果。结果：使用改良的Hoehn和Yahr量表，Schwab和England ADL量表以及PDQ-39量表在第1和26天进行了患者评估。治疗后，症状的改善，残疾的减少以及整体生活质量的提高。
关于疫苗样行为的儿童社会道德推理
抽象将公共卫生行为作为使他人受益而不是自我的行为可以增加成年人的行为吸收。然而，在疫苗接种环境中这种消息传递影响的结果不同，目前尚不清楚孩子如何理解疫苗接种的社会和道德含义。在这项研究中，我们以假想的疫苗样行为介绍了学龄儿童（n = 60），并操纵他们是使自我或他人受益，以及他们是否预防低严重性损害。我们发现，当儿童防止严重性损害高度严重性时，他们很容易认可这些行为，并且行为的受益者不会影响儿童的认可。年轻的孩子认为，无论他们受到谁的保护，疫苗样行为在道德上都是重要的。但是，随着孩子的年龄增长，他们在保护他人时以道德术语来思考类似疫苗的行为。我们讨论了有关疫苗接种的沟通如何影响儿童对他人的推理的潜在影响。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
•分数：MMLU的90.8％，MMLU-PRO的84.0％，GPQA钻石的71.5％。•胜过DeepSeek-v3，但尾随OpenAI-O1-1217。•与其他封闭式模型相比，教育任务擅长于教育任务。SimpleQA：胜过DeepSeek-V3，展示了强大的事实查询处理。
神经符号AI：桥接神经网络和符号推理
人工智能（AI）在近几十年来取得了巨大的进步，由神经网络和象征性推理系统的进步提供支持。神经网络从数据中获得学习模式，在图像识别，自然语言处理和自动驾驶等任务中取得突破。另一方面，符号推理系统为逻辑推理和知识表示提供了结构化的，基于规则的框架，使其非常适合需要解释性，概括性和解释性的域。但是，这些范式通常是孤立地运行的，当面对需要强大的学习能力和逻辑推理的任务时，会导致局限性。本文探讨了神经符号AI的新兴领域，该领域试图将神经网络和象征性推理整合到统一的框架中，克服了它们各自的缺点并在AI开发中解锁了新的可能性。
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学
ICAO CAEP/12评估报告：了解超音速飞机的潜在环境影响：更新
对以超音速速度飞行的商用和民用飞机的潜在发展产生了新的兴趣。噪声和排放影响首先在1970年代进行了广泛的研究，然后在1990年代和2000年代初期再次进行了研究。因此，有必要详细介绍我们对噪声的潜在影响以及与排放有关的环境问题的理解，尤其是对臭氧和气候的影响。正在考虑使用常规燃料的不同尺寸飞机的超音速运输（SST）机队，从业务飞机延伸到可以运输数百名乘客的较大飞机。科学家现在正在使用全球大气化学和物理学的最先进模型进行新的研究，以了解对平流层臭氧的潜在影响以及与SST机队相关的气候的辐射强迫。这些研究为超音速飞机潜在环境影响的下一代分析奠定了基础，这些分析获得了开发的考虑。以及长寿命二氧化碳（CO 2）的排放，气候的辐射强迫又取决于水蒸气浓度（H 2 O），臭氧（O 3），甲烷（CH 4）的空间变化气溶胶）。飞机舰队的排放尤其取决于车队的尺寸，飞行特性，马赫速度，巡航高度，巡航时的舰队燃料使用，无X排放指数以及有关燃料和烟灰排放中硫的假设。f或目前正在评估SST车队的飞机数量和类型的投影，在未来2 - 3年中，全球平均总臭氧的变化可能会少于1％，而根据特定的车队参数，这种变化是正面还是负数。气候效应也可能很小，导致全球平均表面温度的变化通常要小得多（总效应也取决于是否使用了可持续航空燃料）。已经取得了重大进展，以建模并减轻超音速飞行中声音繁荣的影响。正在进行的研究以评估对公众的影响的研究表明，未来的低吊杆超音速飞机设计将创造出比传统的声音繁荣不那么烦人的更安静的声音“重击”。尽管如此，对于完全评估特定飞机的噪声效应是必要的进一步研究。
在标签中毒攻击对分布式异质数据的标签中毒攻击下，平均聚合器比强大的聚合器更强大
对恶意攻击的鲁棒性对于分布式学习至关重要。现有作品通常考虑经典的拜占庭式攻击模型，该模型假设有些工人可以将任意恶意消息发送给服务器并打扰分布式学习过程的聚合步骤。为了防止这种最严重的拜占庭袭击，已经提出了各种强大的聚合器。被证明它们是有效的，并且优于通常使用的平均值。在本文中，我们证明了强大的聚合器太保守了，对于一类弱但实用的恶意攻击，称为标签中毒攻击，一些工人的样本标签被毒害。令人惊讶的是，鉴于分布式数据具有足够的异质性，我们能够证明平均聚合器比理论上最新的鲁棒聚合器更强大。实际上，在这种情况下，平均聚合器的学习错误被证明是最佳的。实验结果证实了我们的理论发现，显示了在标签中毒攻击下平均聚合子的优越性。
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果
Halogeton和Grease Wood在牛和绵羊中毒
摘要摘要Halogeton（Halogeton glomeratus）是一种快速增长的植物，而Greasewood（Sarcobatus vermiculatus）是西方国家的多年生灌木。草酸盐是卤素和润滑脂中的有毒原理。当允许饥饿的动物在卤素和润滑脂的重型林木林中放牧时，大多数损失会发生。Halogeton和Greasewood总是很危险，随着生长季节的发展而变得更具毒性。在这里，我们报告了牛和绵羊中的两个卤素和油脂中毒的临床病例。在组织学上，在牛的肾脏中观察到草酸盐晶体，绵羊与草酸盐中毒一致。使用气相色谱型电离检测（GC-FID）在瘤胃含量中检测到草酸盐。最后，使用DNA metabarcoding在中毒的牛和绵羊的瘤胃中检测到卤素和润滑脂。总而言之，在这些情况下，使用了多种证实证据来诊断草酸盐中毒的诊断。