XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtextual
情境测量模型与量子理论
量子概率论与经典概率论之间的相互关系是一个非常复杂的基础问题，涉及解释、数学和哲学问题。该领域的研究以观点、意见和数学形式主义的多样性为特点（例如[1–24]）。我们注意到，一般来说，量子力学（QM）的特点是具有多样性的解释。我个人的理解是，量子概率是一种概率更新机制，类似于经典贝叶斯推理[25–34]。与后者不同，量子概率推理不是基于条件概率的贝叶斯公式。量子概率论是一种概率推理理论，具有由投影或量子工具给出的一类特殊的概率更新变换。创建一个涵盖经典和量子概率的通用概率框架是很自然的。这种概括可以带来全球全景，因为从山顶可以欣赏整个城市的全景，并通过这个全景，将原本看起来完全分离的区域连接起来。这样，就更容易发现小区规划和建筑结构的相似点和不同点。作为概率更新的可能机器之一，量子概率形式主义将失去其神秘性。
通过揭示影响访问，利用率和初级卫生保健质量的上下文因素来探索最佳糖尿病护理的道路：范围审查协议
撒哈拉以南非洲（SSA）目前正在应对疾病的双重负担和不可传染的疾病负担，这影响了整个非洲大陆的生活[1]。糖尿病是一种非传染性疾病，人体不能产生足够的胰岛素或无法有效使用它，是其中一种[2]。糖尿病是SSA的日益严重的问题，它显着地位于不一致和慢性疾病过程的交汇处，并对公共卫生构成了重大威胁[3-5]。大约有2400万个人在非洲患有糖尿病，到2045年，这将增长129％[6]。然而，鉴于SSA中糖尿病的质量数据的缺乏和研究，患病率估计不确定，因为疾病流行病学几乎没有证据[4，5]。据估计，西非的糖尿病患病率相对较高。根据国际糖尿病联合会（IDF）和世界银行的数据，估计加纳，布基纳法索和尼日尔等国家的糖尿病患病率分别为2％ - 2.6％，1.7％ - 2.1％和5.6％[8，9]。SSA中糖尿病的负担不断增加，其性质加强了糖尿病，这使年轻人和老年人处于危险之中。在确定的类型糖尿病类型 - 型类型1，类型2，妊娠糖尿病（GDM）和由于其他原因引起的特定类型的糖尿病[10]，2型Diabetes在该地区的大多数情况。估计，大约90％的SSA糖尿病患者患有2型糖尿病。此外，在IDF的非洲地区，估计约有5200万人（20-79岁）的葡萄糖耐受性（IGT）受损，很明显地增加了他们患2型糖尿病的风险[8]。截至2021年，在SSA中诊断出59,500例1型糖尿病病例，IDF估计GDM的患病率为13％。鉴于SSA的各种文化结构，糖尿病护理的质量受到独特挑战的影响。围绕糖尿病的文化信念，误解和污名，可能会阻碍有效的护理，患者的关系和治疗依从性[11，12]。Primary Health Care（PHC）是管理疾病（包括糖尿病）的基本护理水平，在应对这些挑战并提供全面护理方面至关重要。根据WHO，PHC被广泛认为是实现普遍健康覆盖范围的最包容，公平和成本效益的方法[13，14]；但是，包括SSA在内的发展中国家的许多地方都面临着获得，利用和初级卫生保健服务质量的障碍。各种系统性和上下文因素会影响这些地区的医疗保健提供，从而导致糖尿病护理的差异和差距[15]。解决这些挑战对于提供具有文化敏感的患者护理并尊重个人的信念，思想，关注，期望和偏好至关重要。因此，这将导致糖尿病患者的健康状况改善。
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
情境化增强脆弱性能力开发的设计顾问
1- 平面设计或相关领域的专业资格（证书、文凭、学位）。2- 至少 2 年从事类似工作的经验（必须提供所做工作的推荐信）3- 能够在最低限度的监督下开发高质量的工作（与之前开展的工作相关以确定质量）4- 有能力在紧迫的期限内提供高质量的成果。5- 具有在 MRC 或 NGO 担任类似职位的工作经验者优先。
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
上下文的人类对象互动从pre ...
现有的人类对象互动（HOI）检测方法已经引入了零拍的学习技术来认可看不见的相互作用，但是它们在理解上下文信息和全面的重新构成方面仍然存在局限性。为了克服这些局限性，我们提出了一个新型的HOI学习框架ContexThoi，它是一种效率的上下文HOI探测器，以增强上下文的理解和零拍的推理能力。所提出的contexthoi的主要贡献是一种新颖的上下文挖掘解码器和强大的互动推理大语言模型（LLM）。上下文挖掘解码器旨在从预先训练的视觉模型中提取语言上下文信息。基于提取的上下文信息，提出的相互作用推理LLM通过利用丰富的语言知识进一步增强了零拍的推理能力。广泛的评估表明，我们所提出的框架在HICO-DET和SWIG-HOI数据集上优于现有的零射击方法，在未看到交互的情况下高达19.34％的映射。
结论和a-a-a-contextual-Analysis-
密码学是保护信息的艺术和科学，具有丰富的历史历史，可以追溯到古代文明。在过去的几个世纪中，它已经发展并成熟，以应对推进技术和对手日益成熟所带来的日益增长的挑战和复杂性。密码学的主要目标是实现当事方之间的安全沟通，确保敏感数据保持机密并免受未经授权的访问或操纵的保护。在当今迅速发展的数字时代，几乎我们生活的各个方面都相互联系并依赖于技术，因此加密术的重要性不能被夸大。随着互联网，云计算的扩散以及智能手机和其他连接设备的广泛使用，传输和以电子方式存储的数据量呈指数增加。但是，这种数字化转型也带来了新的漏洞，使我们的数据容易受到各种威胁的影响，包括数据泄露，网络攻击和恶意黑客尝试。因此，密码专家和安全专家不断地推动加密技术的界限，以制定更强大和高效的方案，这些方案可以承受现代威胁的不懈努力。因此，作为一个科学界，我们必须了解较旧的密码方案，以解决我们现代安全的固有局限性和脆弱性，以便将来实现更好的加密方案。密码学专家不断地推动界限，开发出强大的技术来应对现代威胁。本文深入研究历史背景，研究了旧计划及其根源的局限性。然后，它通过加密的演变进行导航，对四个主要的现代方案进行了启示：OTP，RSA，AES和ECC。上下文分析深入研究了每个主要方案的优势和应用。otp在机密和诚信方面擅长，在超级融合和外交沟通等方案中找到了自己的利基市场。RSA成为钥匙交换和身份验证的安全选择，有助于安全电子邮件和在线交易。AES在批量数据加密中脱颖而出，成为全球标准。ECC的独特强度在于其计算效率，使其非常适合资源受限的环境。
FaGANet：一种利用上下文信息的集成编码器的基于证据的事实核查模型
摘要 面对现实世界中虚假和误导信息的迅速传播，基于证据的人工事实核查工作变得越来越具有挑战性和耗时。为了解决这个问题，我们提出了 FaGANet，这是一个自动化、准确的事实核查模型，它利用句子级注意力和图注意力网络的强大功能来提高性能。该模型巧妙地将编码器模型与图注意力网络相结合，有效地融合了声明和证据信息，从而能够准确识别即使是伪装得很好的数据。实验结果证明了我们的 FaGANet 模型在准确率上的显著提升，以及其在基于证据的事实核查任务中的最优性能。我们在 https://github.com/WeiyaoLuo/FaGANet 发布了我们的代码和数据。
多机构儿童剥削 (MACE) 和情境保护战略 2024/27
支持整个伙伴关系中的机构有效地管理儿童和年轻人既是伤害和剥削的受害者，又在虐待中伤害其他年轻人的紧张局势。理解在这些情况下，年轻人应该首先被视为受害者，并优先采取保护措施
实验室研究中的性别语境主义：提高性别相关变量研究的严谨性和精确性
要理解健康和疾病中与性别相关的差异，需要采用严谨而精确的方法来揭示潜在机制。第一步是认识到性别本身并不是一个因果机制；相反，它是一个分类系统，包含一组类别，通常根据一系列不同的特征进行分配。为了实现精确性，必须超越性别作为一种分类系统，使用具体且可衡量的性别相关变量。这些性别相关变量是否重要以及如何重要——以及它们会导致哪些差异模式——将因具体情况而异。其次，当研究人员将这些与性别相关的变量纳入研究设计时，需要采用严谨的分析方法来得出有力支持的结论。第三，对性别相关差异的解释和报告需要谨慎，以确保基础研究和临床前研究能够促进所有人的健康公平。