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一项新的血液测试来检测糖尿病肾脏疾病的表现优于护理测试标准
蛋白质组学国际董事总经理理查德·利普斯科姆（Richard Lipscombe博士我们承认美国的肾脏健康月，我们希望为卫生保健专业人员提供最佳的工具，以抗击这种使人衰弱的疾病。”
Promarkerd在...
关于Promarkerd（www.promarkerd.com）与糖尿病相关的慢性肾脏病（DKD）是由糖尿病引起的严重并发症，如果未经检查可以导致透析或肾脏移植。Promarkerd是一种预后测试，可以预测2型糖尿病患者的未来肾脏功能下降，而现有DKD则可以预测肾脏功能。专利的Promarkerd测试系统使用血液测试来检测疾病早期发作的独特“指纹”。在基于云的算法将结果集成到患者风险报告中之前，多元测试测量了蛋白质和临床生物标志物的精选面板。在领先的期刊上发表的临床研究中，Promarkerd正确地预测了多达86％的健康糖尿病患者，他们在四年内继续发展为糖尿病肾脏疾病。
摘要：现有法律建立可再生投资组合标准，要求公用事业提供一定比例的电力
摘要：现有法律建立了可再生投资组合标准，该标准要求公用事业通过资格“可再生能源”提供一定比例的电力。合格的可再生能源包括生物质，地热，水力发电，太阳能，潮汐，波浪，风和氢。法规对使用水力发电的使用对满足可再生投资组合标准的使用施加了有条件的限制，这些因素包括：生成设施的年龄，该设施的名称为“低影响”，该设施的所有权，以及该设施在某些州，联邦或NW Power＆Conseart Council的位置。措施可以消除这些限制，使公用事业可以使用任何水电设施中的水电性来满足可再生投资组合标准，而无需考虑保护水域中的位置，以“低影响力”的认证，该设施的年龄，其他限制因素。其他规定。
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。
blasie-使合同易于理解（印刷）
即使这样，合同仍然应该是可以理解的。理解合同的机会对于合同形成的诚信至关重要。，尽管许多合同文献集中于非商定合同如何导致消费者达成不良交易，但本文挑战了已经达成交易的让步。合同形成要求消费者有机会阅读合同，而这反过来要求消费者有机会了解他们阅读的内容。即使消费者不行使这个机会，即使行使这个机会只会揭示合同的不公平程度，也必须存在这个机会。本文提出统一法律委员会通过了一项法规，要求平均预期的消费者可以理解消费者合同。这样的法律使卖方和消费者都受益，它消除了最大，最古老的障碍
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。
工业计算机视觉AI标准的游戏状态和未来方向
摘要 - 人工智能（AI）和深度学习（DL）领域的最新进步也导致了计算机视觉领域（CV）（CV）的相应进步，展示了在广泛的高工业兴趣范围内的强大技术解决方案（例如，医疗，医疗，自动驾驶，自动化，自动化等）。尽管简历系统在特定领域的表现出色，但其在工业规模的开发和开发尤其需要解决与已发达AI模型的可靠性，透明度，可信度，安全性，安全性和鲁棒性有关的要求。后者提出了开发高效，全面和广泛的工业标准的必要性。在这种情况下，本研究调查了有关工业计算机视觉AI标准的发展的当前发挥状态，强调关键方面，例如模型可解释性，数据质量和法规合规性。尤其是对主要国际标准化机构提出的对启动和正在制定的简历标准进行的系统分析（例如ISO/IEC，IEEE，DIN等） 执行。 对后者进行了全面讨论，讨论了当前的挑战和未来的方向。 索引术语 - 官方情报，计算机视觉，阶级，行业ISO/IEC，IEEE，DIN等）执行。对后者进行了全面讨论，讨论了当前的挑战和未来的方向。索引术语 - 官方情报，计算机视觉，阶级，行业