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　　【2月更文挑战第29天】斯坦福大学研究团队开发的VideoAgent系统在长视频理解上取得突破，提升了大型语言模型处理视频内容的能力。该系统通过模拟人类认知过程，以高效（平均8.4帧）实现高准确率（54.1%和71.3%的零样本准确率），在EgoSchema和NExT-QA基准测试中超越现有最佳方法。VideoAgent借鉴人类观看视频的方式，迭代选择关键帧进行信息提取和推理，为长视频理解设定新标准。论文链接：pdf/2403.10517.pdf](

　　Nature Genetics上的一篇高影响力（IF=30.8）文章利用孟德尔随机化分析了暴食症（BED）的遗传基础。研究通过机器学习预测个体患BED概率，进行全基因组关联研究，识别了与铁代谢相关的基因位点，如HFE、MCHR2、LRP11及APOE。这些发现揭示了BED的遗传信号与铁代谢的关联，为理解这种疾病的病理生理学提供了新见解，并为治疗研究指明方向。文章中还包括多个图表展示分析结果。读者可以通过后台回复特定代码获取文献。

　　libevent和libev都是c语言实现的异步事件库；通过注册异步事件，库检测事件触发，从而库根据发生事件的先后顺序，调用相应回调函数进行处理；事件包括：网络io事件，定时事件，信号事件；事件循环：等待并分发事件；用于管理事件；libevent 和 libev 主要封装了异步事件库与操作系统的交互；让用户不用关注平台的差异，只需着手事件的具体处理；创建事件处理框架event_base event_base_new（）创建新事件event event_new（）