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World File Search System叙事学
聊天机器人产生的150万材料叙事
人工智能（AI）的出现已使对各种应用的材料进行了全面的探索。但是，AI模型通常优先考虑科学文献中经常遇到的材料示例，从而根据固有的物理和化学属性限制了合适的候选者的选择。为了解决这种不平衡，我们生成了一个数据集，该数据集由OQMD，材料项目，JARVIS和AFLOW2数据库的1,453,493个自然语言材料叙事组成，这些叙述基于从头算的计算结果，这些结果在周期表中更均匀分布。基于三个标题：技术准确性，语言和结构以及内容的相关性和深度的人类专家和GPT-4对生成的文本叙述进行了评分，显示了相似的分数，但内容的深度是最滞后的。多模式数据源和大语言模型的集成具有巨大的AI框架潜力，以帮助探索和发现固态材料以进行特定的利益应用。
怀孕2型糖尿病的管理：叙事评论
妊娠中2型糖尿病（T2DM）的患病率正在增加，这主要是由于母性肥胖症的升高（1，2）。前糖尿病发生在所有怀孕的一到2％中（3）。T2DM占怀孕前造成糖尿病病例的30-50％（4，5）。怀孕期间患有T2DM的女性及其后代的妊娠并发症风险增加（6）。对母亲的风险包括流产，先兆子痫，妊娠高血压，产妇出生创伤和剖腹产（7）。此外，与没有糖尿病的女性相比，早产（<37周）的频率高四倍。患有糖尿病母亲的新生儿通常是大妊娠年龄（LGA），这与出生创伤（肩部肌张力障碍），肥大性心肌病，新生儿呼吸道问题和代谢并发症有关与患有1型糖尿病（T1DM）的女性相比，患有T2DM的女性通常具有较低的血红蛋白A1C（HBA1C）水平和较短的糖尿病持续时间，但与患有T1DM的女性相比，不良妊娠并发症的风险相似（9）。这部分与肥胖，高血压和代谢综合征等T2DM女性合并症的风险增加有关（9）。此外，患有青年T2DM的孕妇的不良怀孕结局发生率很高，合并症率较高（10）。T2DM也与糖尿病相关并发症有关，可以分类为微血管并发症
在治疗中对semaglutide的叙事审查使用...
抽象简介：肥胖是由体内脂肪积累引起的慢性疾病。在巴西和全球，受这种疾病影响的人数一直在增加。它的处理是多因素的，并且使用了越来越多的semaglute。这种药物是葡萄糖样肽受体1的激动剂（ARGLP 1）。目的：这项工作旨在强调Semaglutado的有效性和安全性，鉴于其不良反应，以治疗肥胖症，以改善肥胖患者的治疗方法。方法论：这是对叙事类型的文献书目回顾，内容涉及在肥胖症中使用semaglutide。从这个意义上讲，过去七年中的科学文章具有以下关键词：“肥胖”，“ semaglutado”，“ glp-1”和“治疗”。结果：2023年1月，ANVISA（国家卫生监视局）批准使用半蓝露者来治疗肥胖症。这种药物具有不良反应，包括恶心，呕吐，腹泻和较少的胆石症。另一方面，它可显着减少体重，减少血压和炎症。结论：肥胖需要多因素治疗，使用Semaglutado是越来越多的选择
现代主义叙事中的时间和空间的变化
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社交媒体如何放大性别和种姓叙事
部门人工智能和数据科学Ajeenkya D.Y Patil工程学院印度摘要：来自印度的古老寺庙雕塑，一种文化宝藏，是丰富的，代表了该国的艺术过去。，但是几个世纪以来，他们造成了巨大的损失，其中许多宏伟的艺术品现在破裂且状况较差。对于学者，历史学家和爱好者来说，这种恶化为理解和欣赏这些文物的历史和文化相关性带来了严重的障碍。传统方法的局限性经常无法保留随时间的不懈游行而掩埋的精致复杂性，一直阻碍了对这些作品的保存和理解。因此，研究人员在部分解释和脱节的故事中挣扎，无法充分意识到这些惊人的人工制品的潜力。此外，有关这些雕塑的信息的传播。艺术恢复活力通过利用尖端的计算机视觉技术来克服物理降解的局限性，从而为人们提供了一个虚拟窗口。艺术恢复活力通过互动照片分析恢复了这些雕塑的原始美感，阐明了他们的分钟复杂性，并对他们的文化和历史相关性提供了更深刻的理解。索引术语：艺术恢复，数字恢复，基于图像，数据集，雕塑，艺术遗产，退化和恶化，对象检测，计算机视觉技术等。
职位：数字参与和叙事策略总监
● 制定并实施全面的沟通框架，以积极塑造公众认知，加深对 LGBTQIA+ 挑战的理解，并提高平等弗吉尼亚的影响力和知名度。 ● 建立组织分享 LGBTQIA+ 弗吉尼亚人故事的能力，并强调平等弗吉尼亚的工作。 ● 通过活动和其他机会与社区互动，建立联系并支持讲故事的人。 ● 创建系统和工具来提升讲故事的效果，确保在不断变化的数字和政策环境中，叙事发展与 LGBTQIA+ 个人的安全之间取得平衡。 ● 为筹款活动提供叙事支持，并为平面设计、网页设计和其他多媒体项目做出贡献。 ● 随时了解数字媒体和受众参与的趋势，以有效推进平等弗吉尼亚的使命。
叙事计划的生成与自我监督的学习
叙事生成吸引了重要的兴趣，作为一种新型的自动化计划技术的应用。ever，可用的大量叙事材料为使用深度学习技术开辟了道路。在本文中，我们使用序列嵌入技术或自动编码器来产生叙事序列，探讨通过自我监督学习的叙事产生的可行性。我们使用叙事计划方法生成的良好图案的数据集，使用先前存在的，已出版的叙事计划域，来培训生成模型。我们的实验证明了生成序列模型的能力，其结构与计划技术获得的结构相似，但与训练集相比具有显着的情节新颖性。最重要的是，生成图具有与基于计划方法中使用的叙事质量度量相关的结构特性。作为基于计划的结构说明了更高水平的因果关系和叙事的一致性，这表明我们的方法能够通过具有相同高级叙事属性的新序列扩展一组叙事。与扩展文本叙述集的方法不同，我们的方法在图结构的层面上运行。因此，它有可能在各种媒体上用于具有显着复杂性的图，最初仅限于以同一叙事类型运行的训练和发电。
人工智能技术对巴勒斯坦人生活和叙事的影响 01
国际特赦组织的报告指出，一些公司涉嫌使用压迫性的面部识别系统。其中包括海康威视摄像机，它们安装在约旦河西岸各地进行监控。海康威视是一家中国公司，声称它可以自动检测维吾尔族人 30 ，这是人工智能监控技术输出到世界各地压迫环境中的一个例子。用于种族检测的人工智能监控技术引发了人们的疑问：这些系统是否可以检测到巴勒斯坦人的面孔和外貌，以及世界各地其他边缘化和种族化群体的面孔和外貌。此外，越来越多的记录在案的案例突出表明国家行为者滥用这些技术。全球的警察部队都部署了面部识别技术，并且可以在抗议活动中使用，包括来自闭路电视摄像机的镜头和警察拍摄的镜头 31 。
从乒乓球到叙事：人工智能在游戏中的演变
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