XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System偏好
心理距离气候变化和公众对家庭拥有的生产森林中生物多样性提升属性的偏好
了解公众对管理如何帮助使森林适应气候变化的看法对于社会可接受的政策的设计至关重要。在挪威和瑞典进行了一个二元离散选择实验，以引起公众对三种森林管理属性（固定的，不均匀的树木架的比例以及树木的数量和类型）的生物多样性增强变化的偏好，与家族股份生产森林中的典型状态相比。重要的是，如何研究了与气候变化的自我建构的心理（空间，社会，时间和假设）距离与管理偏好相关联。按照综合选择和潜在的可变建模方法来解释其液态，我们的计量经济学结果表明，与气候变化的心理距离更紧密，与对生物多样性提高生物多样性的变化的支持增加了，从家族拥有的生产森林的现状条件中进行了管理属性的变化。平均而言，挪威公众更喜欢更大的固定物，并引入了一个宽阔的物种，而瑞典公众则赞成所有属性的变化。在两个国家，最高的公用事业是从现状的增加（5％）到10％和20％的，挪威各自的平均WTP约为10至11欧元，在瑞典大约10至14欧元/月。调查结果表明，在两国中增加了固定区域的普遍可接受性，以及公众对瑞典的不均年龄和混合森林管理的认可。
供应链管理：调查消费者的偏好和市场潜力（研究文献评论）Primadi Candra Susanto 1，Euis Saribanon 2，YO
Supply Chain Management: Survey Consumer Preferences and Market Potential (Study Literature Review) Primadi Candra Susanto 1 , Euis Saribanon 2 , Yosi Pahala 3 , Esti Liana 4 , Harry Pur woko 5 1 Trisakti Institute of Transportation and Logistics, Jakarta, Indonesia, Email: primstrisakti@gmail.com 2 Trisakti Institute of Transportation and Logistics,雅加达，印度尼西亚，电子邮件：nengnonon04@gmail.com 3 Trisakti运输与物流学院，印度尼西亚雅加达，电子邮件：yopahala@gmail.com 4 Trisakti交通和物流学院，雅加达印度尼西亚，电子邮件：harrypurwoko2014@gmail.com *通讯作者：yopahala@gmail.com 3摘要：供应链管理文章：消费者偏好和市场潜力的调查是科学文献综述文章，在运营管理科学范围内。本文旨在为因素之间的关系创建一个假设，随后可以将其用于人力资源管理领域的未来研究。在本研究中采用了描述性定性研究方法。这项研究中使用的数据源自与当前研究有关的先前研究。数据是从信誉良好的学术在线平台中收集的，包括发布或灭亡，Google Scholar，数字参考书和SINTA期刊。这项研究的结果如下：1）消费者偏好调查在供应链管理中发挥作用：调查为消费者偏好，需求和期望与特定产品或服务有关。这些见解是制定营销策略，开发产品和管理库存的组织的基础。通过对消费者的偏好进行全面的了解，组织有可能增强客户幸福感，简化其供应链，并在逐渐复杂和动态的市场中获得竞争优势； 2）市场潜力在供应链管理中发挥作用：市场潜力提供了当前市场规模，增长潜力以及特定地区或人口统计学中消费者模式的全面概述。此数据使组织能够制定供应链策略，这些策略的特征是响应动态市场需求而提高效率和适应性。通过对市场潜力的全面理解，组织能够有效地识别潜在的市场细分，制定合适的扩展
流感和 COVID-19 联合疫苗的偏好：结果来自
Combo = 流感和 COVID-19 疫苗组合；Stand-alone = 独立流感疫苗。注意：风险承受能力最高区间的受访者（愿意接受 30% 或更高的中度至重度全身副作用风险）被问及一个开放式问题，即在将他们的选择从组合疫苗转换为独立流感疫苗之前，他们愿意接受的最大中度至重度全身副作用风险。
我拥有多少决策能力？：调查患者对医疗保健决策中AI自治的偏好
尽管人工智能（AI）在实现临床决策方面的潜力越来越大，但患者对使用AI进行护理决策的观点却没有得到充实的反应。在本文中，我们调查了患者对AI自主权协助医疗决策的偏好。我们使用互动叙事和投机性AI原型进行了访谈和在线调查，以引起参与者在怀孕护理环境中使用AI的首选选择。对访谈和阶层反应的分析表明，患者对AI自主权的偏好每人和环境各不相同，并且可能会随着时间而变化。这一发现表明，有必要让患者定义和重新评估适当的AI援助以进行医疗保健决策。偏离了对AI自治的各种偏好，我们讨论了将以患者为中心的人纳入AI驱动的医疗保健决策的影响。
耕作实践，品种偏好和土地适用性分析，用于东部D.R.的山药生产刚果：对育种计划和食品主权的影响
YAM（Dioscorea spp。） 是撒哈拉以南非洲（SSA）的主要块茎作物，具有缓解贫困，食品主权和营养安全的巨大潜力。 利用其全部潜力要求将其降低的因素被理解和减轻。 这项研究是在2022年5月至2023年7月之间进行的，评估了刚果民主共和国（DRC）的山药耕作实践，品种偏好和土地适用性。 我们采访了四个农业生态区（AEZ）内的765名小农户，以评估影响山药生产的社会文化，农艺，品种和生物物理因素。 使用分析层次结构过程（AHP）进行了土地适用性分析，以识别适合广泛山药生产的区域以及可以优化山药品种选择和测试的聚类环境。 结果表明，山药主要由刚果民主共和国东部的妇女培养（70％）。 种子输送系统是非正式的，主要依靠农民储备的种子和农民种子交易所（74.9％）。 Soil depletion (68.3%), limited access to high-quality seeds (54.5%), youth disengagement in yam value chain (50.3%), insect pests (17.9%), and short tuber shelf-life (65.8%) were, respectively, the main ecological, agronomic, sociocultural, biological, and tuber quality factors hindering yam production in eastern DRC. 但是，大多数因素的重要性与农民性别和年龄类别有很大不同。 土地适用性分析了五个群集的区分；该地区最重要的部分属于合适的（27％），高度适合（24％）和非常合适的类（37％）。YAM（Dioscorea spp。）是撒哈拉以南非洲（SSA）的主要块茎作物，具有缓解贫困，食品主权和营养安全的巨大潜力。利用其全部潜力要求将其降低的因素被理解和减轻。这项研究是在2022年5月至2023年7月之间进行的，评估了刚果民主共和国（DRC）的山药耕作实践，品种偏好和土地适用性。我们采访了四个农业生态区（AEZ）内的765名小农户，以评估影响山药生产的社会文化，农艺，品种和生物物理因素。使用分析层次结构过程（AHP）进行了土地适用性分析，以识别适合广泛山药生产的区域以及可以优化山药品种选择和测试的聚类环境。结果表明，山药主要由刚果民主共和国东部的妇女培养（70％）。种子输送系统是非正式的，主要依靠农民储备的种子和农民种子交易所（74.9％）。Soil depletion (68.3%), limited access to high-quality seeds (54.5%), youth disengagement in yam value chain (50.3%), insect pests (17.9%), and short tuber shelf-life (65.8%) were, respectively, the main ecological, agronomic, sociocultural, biological, and tuber quality factors hindering yam production in eastern DRC.但是，大多数因素的重要性与农民性别和年龄类别有很大不同。土地适用性分析了五个群集的区分；该地区最重要的部分属于合适的（27％），高度适合（24％）和非常合适的类（37％）。多种品种特征用于评估东刚果民主共和国的山药品种，尽管在中年成年女性中，块茎的口味（59％）是最有价值的特征，尽管它的性别和年龄类别最高。我们进一步讨论了如何提供山药品种，适合当地生产商和最终用户的需求的繁殖计划，可以释放该作物增强刚果民主共和国粮食安全和财富创造的潜力。这项研究的土地适用性图是定义广泛的山药生产以及品种选择和测试的优先领域的宝贵决策工具。这项研究提供了有关影响山药生产的因素的宝贵见解，并建议
分析精酿啤酒偏好和市场细分...
三维（3D）特定细胞种群，蛋白质表达模式或整个大脑水平的病理标记物的可视化代表了神经科学中的宝贵工具。光学投影断层扫描（OPT）和光板荧光显微镜（LSFM）是高分辨率的光学3D成像技术，可以在介质尺寸（MM-CM范围）透明标本中特异性标记的目标可视化（Sharpe等，2002; Dodt et al。，2007年）。因此，这些光学技术非常适合于体内整个啮齿动物脑成像，从而在完整大脑的细胞分辨率下提供信息（Alanentalo等，2007； Hansen等，2020）。与其他功能成像方式一致，OPT和LSFM对其目标表现出很高的灵敏度和特异性，但仅提供非常有限的解剖信息。考虑到大脑的高度分室解剖结构以及这些区域履行的特定作用，至关重要的是能够将OPT或LSFM获得的荧光信号映射到注释的大脑区域。在解剖学上绘制蛋白质表达谱并在这些图像上执行3D定量和统计的可能性将极大地使光学中学成像在神经科学中的应用有益。
高级偏好是多息顺序推荐的对比学习的积极示例
基于多功能框架的顺序推荐任务旨在模拟从不同方面的用户的多个兴趣，以预测其未来相互作用。但是，研究人员很少考虑模型产生的利益之间的差异。在极端情况下，所有兴趣胶囊都具有相同的含义，从而导致对具有多种兴趣的用户进行建模。为了解决这个问题，我们提出了高级偏好，作为对对比度学习的积极示例，用于多息序列推荐框架（HPCL4SR），该框架使用对比度学习来区分基于用户项目交互信息的利益差异。为了找到高质量的比较示例，本文介绍了构建全局图的类别信息，学习了用户高级偏好兴趣的类别之间的关联。然后，多层感知器用于适应用户项目的低级偏好兴趣功能和类别的高级偏好兴趣功能。最后，通过项目序列信息和相应的类别获得了用户多兴趣对比样本，这些样本被馈入对比度学习中，以优化模型参数并生成更符合用户序列的多功能表示。此外，在对用户的项目序列信息进行建模时，以增加项目表示之间的不同不同。
学生对编程生成人工智能反馈的看法和偏好
人工智能 (AI)，特别是大型语言模型 (LLM) 的快速发展为各种教育应用开辟了机会。本文探讨了利用最流行的 LLM 之一 ChatGPT 在入门计算机科学 (CS1) 课程中自动对 Java 编程作业进行反馈的可行性。具体来说，本研究重点关注三个问题：1) 学生在多大程度上将 LLM 生成的反馈视为形成性的？2) 学生如何看待包含其代码的反馈提示与不包含其代码的反馈提示的比较可供性？3) 学生建议进行哪些改进以改进 LLM 生成的反馈？为了解决这些问题，我们使用 ChatGPT API 为 CS1 课程中的四个实验室作业生成了自动反馈。调查结果显示，学生认为反馈与 Shute 制定的形成性反馈指南非常一致。此外，学生明显偏爱将学生代码作为 LLM 提示的一部分而生成的反馈，我们的专题研究表明，这种偏爱主要归因于反馈的特异性、清晰度和纠正性。此外，本研究发现，学生通常期望获得具有足够代码示例的具体纠正性反馈，但对反馈的语气有不同的看法。本研究表明，ChatGPT 可以生成学生认为具有形成性的 Java 编程作业反馈。它还提供了有关使 ChatGPT 生成的反馈对学生有用的具体改进的见解。
偏好对人对齐的优化优化
大型语言模型（LLMS）通常包含误导性内容，强调需要使它们与人类价值观保持一致以确保安全的AI系统。从人类反馈（RLHF）中学习的强化已被用来实现这一路线。然而，它包括两个主要的抽签：（1）RLHF表现出与SFT相反的对超参数的复杂性，不稳定和对超参数的现象。（2）尽管进行了大规模的反复试验，但多次抽样却降低为配对的对比度，因此缺乏宏观角度的对比度。在本文中，我们提出优先排名优化（PRO）作为有效的SFT算法，以直接对人类对齐进行微调。pro扩展了逐对的骗局，以适应任何长度的偏好排名。通过迭代对比候选人，Pro指示LLM优先考虑最佳响应，同时逐步对其余响应进行排名。以这种方式，Pro有效地将Human对齐方式转换为LLM产生的N重点的概率排名与Humans对这些响应的偏好排名。实验表明，Pro的表现优于基线算法，通过基于自动的，基于奖励的GPT-4和人类评估，与CHATGPT和人类反应取得了可比的结果。