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World File Search System审稿
审稿人指南-Wiim amp pro
想象一个世界，您最喜欢的声音系统，流媒体平台和智能设备无缝地工作 - 这就是Wiim正在构建的世界，所有这些都由您的反馈和偏好为动力。是我们所做的一切的核心，您将找到我们的社区。是您的见解，您的建议，是的，甚至是您的批评，都可以调整我们的频率。我们不仅在听；我们正在积极响应，以确保我们的产品通过直接受到您告诉我们的直接启发的定期更新而发展。这种反馈循环不仅重新确定了我们现有的阵容；这是全新创作的火花。在Wiim，创新不仅仅是我们梦dream以求的事情，而是将您的音频愿景带入我们的团队和技术。因此，请继续共享，因为每一条反馈都是我们所看到的声音未来的基础，更重要的是，如您所需的那样。
审稿人的评论 /报告< / div>
研究结果强调了工作场所侵略性和心理暴力的普遍性，这主要是由于要求专业责任以及与患者和访客的互动。这项研究强调了这种暴力的不利影响，包括压力，情绪疲惫和护士之间的潜在认同危机。组织气候，行政负担和医疗资源不足之类的组织因素被确定为有助于护士脆弱性暴力的其他压力源。研究与现有有关职业压力和倦怠的文献一致，强化了这样的论点，即医疗机构必须采取政策来减轻工作场所的暴力并改善护士的工作条件。
审稿人指南
•有抱负的人（ASP）=研究员•新奖学金持有人=新鲜的求助者•Fria Fria Bours = Fria Granee•Televiere Boursea = TVIERE Boursea = TV Grande•博士专家候选人（CSD）=医生申请医生申请人授予MSC和PH.D。 •博士专家（SD）=临床硕士专家博士临床研究者研究员兽医（VETE-CCD）=兽医MD。Ph.D. Student • Research manager (CR) = Postdoctoral Researcher • Postdoctious specialist (SPD) = Post-Doctorate Clinical Master Specialist • Clinical researcher (CCL) = Clinical Researcher • Scientific collaborator = Scientific collaborator • Qualified researcher (CQ) = Research Associate • Research Associate • Director of Research (DR) = Research Director • Benefit of a scientific impulse mandate - Mobility Ulysse (MISU) = Contriber ofPh.D. Student • Research manager (CR) = Postdoctoral Researcher • Postdoctious specialist (SPD) = Post-Doctorate Clinical Master Specialist • Clinical researcher (CCL) = Clinical Researcher • Scientific collaborator = Scientific collaborator • Qualified researcher (CQ) = Research Associate • Research Associate • Director of Research (DR) = Research Director • Benefit of a scientific impulse mandate - Mobility Ulysse (MISU) = Contriber of
ASHG 2024摘要审稿人
Ashg非常感谢2024年摘要审稿人的专业知识，努力和奉献精神。社会对透明度和多样性的承诺反映了143个代表5大洲，17个国家和91个独特组织的审稿人组。此外，代表性公平划分在自我认同的女性之间：男性（69:60）和非二进制（2）个个人（未提供12个），其种族多样性反映了以下自我认同：非洲裔美国人或非洲人：6； 6；亚洲人：34;欧洲：77；西班牙裔或拉丁裔/a：9;中东：7；这些都没有完全描述我：3;未提供：17（注意：个人可以选择多个种族背景）。癌症I：分子和细胞遗传学诊断，精确医学和基因治疗Eitan Friedman Ephrat Lahad* David Malkin Nikita Pozdeyev癌症II：遗传流行病学和基因环境互动 - Rose Yang Yang Jun股癌IV：肿瘤基因组景观研究，包括生物信息学，计算和比较方法的癌症基因组学方法EDUARD MAS MAS MARIN MARIN MERSEDEH ROHANIZEDH ROHANIZADE GANDO SCAGLIA* LOGAN SPECTOR BARBARA BARBARA BARBARA SANANKOFI复杂性状和多基因疾病： Toshihiro Tanaka Brooke Wolford*
首先，我们要对匿名审稿人，编辑和编辑支持团队卢卡·莱利（Luca Lelli）表示衷心的感谢
下面概述，我们根据反馈修改了手稿。审阅者的评论在下面复制并在斜体中显示，而我们的回答和手稿中的相应文本分别以红色和橙色显示。对图3、7的编辑支持团队的响应：请确保地图和图表中使用的配色方案允许具有彩色视觉缺陷的读者正确解释您的发现。请使用Coblis - 色盲模拟器（https://www.color-blindness.com/coblis-color-blindness-simulator/）检查您的数字，并在下一个文件上传请求中相应地修改颜色方案。答案：在回答评论时，我们更新了图3和图4（不包括图3a）的配色方案，以在AMT提交页面（https：//www.atmospheric-measurement-techniques.net/net/submission.html）上推荐的“科学颜色图”。但是，由于三个通道的值直接分配给R，G和B，因此我们不确定如何修改它们以使它们对色盲友好。相反，我们利用了“ Coblis - 色盲模拟器”来确认图3和7中的RGB图像可以由异常三角形的读者正确解释。
对审稿人的回应（Zelinka等，2024）
云辐射反馈和快速调整（气候模型不确定性的主要来源）在气候模型中越来越多地诊断出使用云辐射核（CRK）技术。通常如何应用CRK的局限性是它们依赖于被动卫星数据或模型输出，该数据模仿了被动卫星数据，无论哪种情况，这些数据都可以对低云行为产生误导性表示，因为被动感知的高云掩盖了下层级别的变化。同样，当观察/模拟器歪曲低云状态时，非低云辐射变化可能会被误解。此技术说明解决了此问题，为尽可能最好地克服此问题提供了指南和代码。然后，它证明了这种模糊效应可以在多大程度上偏向低和非低云反馈（或调整）的大小（在某些情况下符号）。此手稿写得很好，非常抛光和及时，因为被动卫星模拟器需要在模型图中应用此方法以在即将到来的CMIP7中发挥重要作用。我希望作者可以解决下面的一些评论，但是否则该手稿的出版物良好。我们感谢评论者仔细阅读手稿并提供这些有用的评论，这些评论依次在下面解决。
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.