尽管移动互联网服务已覆盖，全球仍有超30亿人处于离线状态

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本研究通过大型语言模型（LLM）对低收入国家的儿科脓毒症数据进行聚类分析，结果表明LLM在捕捉上下文和特征方面优于传统方法，展现出个性化医疗的重要潜力。

利用大型语言模型进行儿科脓毒症队列的情境表型分析
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本研究提出了一种基于nnU-Net框架的自动分割方法，用于低收入和中等收入国家的缺血性中风检测。该方法在非对比计算机断层扫描图像中取得了显著的Dice得分和IoU得分，帮助临床医生更好地评估病灶并指导治疗。

Automated Segmentation of Ischemic Stroke Lesions in Non-Contrast Computed Tomography Images for Enhanced Treatment and Prognosis
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本研究提出了一种新方法，通过结合年内NDVI信息与多光谱数据，提高低收入和中等收入国家的贫困估计准确性，强调保留年内信息的重要性。

Analyzing Poverty Through Intra-Year Time Series: A Wavelet Transform Approach
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深入探索糖尿病基本知识的在线课程评测

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欧洲社会领域的生成式人工智能

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