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World File Search System跨度
基于对比度学习的基于跨度的统一命名实体识别框架
传统命名实体识别（NER）模型通常是为特定于域的数据集而设计的，并且仅限于固定的预定义类型，这是难以推广到新域的困难。最近，基于及时的生成方法可以通过在不同的数据集上共同培训模式，并通过及时说明提取指定的实体，以减轻这种约束。但是，由于自回旋结构，这些方法无法直接建模实体跨度，并且会遭受缓慢的分解。为了解决这些问题，我们通过对比度学习（SUNER）提出了一个基于新颖的S基础的Unified Ner框架，该框架将文本跨度和实体类型表示在共享的语义空间中保持一致，以并行提取实体。具体来说，我们首先提取跨度，而无需考虑实体类型以更好地概括跨数据集。然后，通过利用构图的学习和精心设计的实体标记结构的力量，我们将候选人跨度及其textual类型描述映射到相同的矢量代表空间中，将其映射到跨多个方面的区分实体。对监督和零/少数拍摄设置进行了广泛的实验表明，与以前的最先进的统一NER模型相比，实现的Suner模型可实现更好的性能和更高的效率。
大曼彻斯特自然国操作 - 跨度 - 报告 - 1月1日-2024-v3.pdf
该匿名报告是由Rivana Ltd和GKR Partneperts Ltd独立生产的，应大曼彻斯特的警察和犯罪专员的要求。内容根据受访者提供的信息以及大曼彻斯特联合当局，大曼彻斯特警察，Pennine Care NHS NHS基金会信托基金和Rochdale Borough Borough Council提供的信息以及作者的意见和观点。Imprana Ltd和GKR Partnerships Ltd对所提供信息的准确性或完整性没有发表意见。Imprana Ltd和GKR Partnerships Ltd基于收到或获得的信息，基于此类信息是准确的，并且在代表Imprana Ltd和GKR Partneyseps Ltd的情况下，这是完整的。警察和犯罪专员已经采取了自己的法律建议，即本报告的内容不侵犯任何个人或雇员的个人权利以及在数据保护立法和任何其他相关法律下的警察和犯罪专员的责任。为了避免疑问，与发行本报告有关的Imprana Ltd和GKR Partnership Ltd没有责任或责任，或者将被Irrana Ltd和GKR Partnership Ltd所接受，并且任何此类责任明确违反。
C-130J超级大力神计划状态和快速事实
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SCL-RAI：基于跨度的对比学习与检索增强推理，用于 NER 中未标记实体问题
命名实体识别是自然语言处理中的一项基本任务，旨在对文本中的命名实体进行定位和分类。由于大规模且经过良好注释的数据集，基于深度学习的方法（Li et al.，2022b；Devlin et al.，2019）取得了巨大成功。然而，在具有 112 个细粒度命名实体标签的真实数据集（如 Ling 和 Weld（2012））中，大量的实体类别可能会导致不可避免的注释缺失。此外，在实际场景中，为了获得大型 NER 数据集，远程监督方法（Ren et al.，2015；Fries et al.，2017）可能会使这个问题更加严重，因为实体词典无法覆盖所有实体。前人的研究（Li et al.，2021；Shang et al.，2018）发现这个问题严重阻碍了NER模型的性能，并将这个问题命名为无标记实体问题。如图1所示，未标记的第二个“NBA”可能会混淆模型并引入不必要的噪音。为了解决这个问题，人们从不同的角度提出了几种尝试。受到启发
决策制定的定量方法
关于作者的序言XXI XXV第1章简介1第2章线性编程简介30第3章线性编程：敏感性分析和解释解决方案94第4章营销，财务和运营管理中的线性编程应用程序154第5章第5章第5章第5章第6章高级线性计划216第6章分配和网络模型258 Intecr Linecuns 258 Integer lineartions 258 Integer lineartive 9 Integer Linations Nonsecation Shiption 9 Integer lineartive：第7章320章节820章节： pert/cpm 418第10章库存模型457等待行模型506第12章模拟547第13章决策分析610第14章多标准决定决策689第15章时间序列分析和预测733第16章Markov流程上的第17章网站上的网站第17章基于网站的网站上的敏感性和网站跨越网站上的跨度跨度跨越网站上的跨度跨度分析，网站上的跨度跨度跨度跨越第19章。网站上的树第21章动态编程附录787附录A建筑物电子表格型号788附录B标准正态分布的附录B区域815 E 2 L 817附录C值E 2 L 817附录D参考和参考书目819附录E的自我测试解决方案和对偶数问题的答案821 Index 821 Index 821 Index 863
纳米颗粒阵列中的等离子表面晶格共振
这项工作综述了文献，并提供了一维银和金纳米颗粒的光学特性的详细计算分析，重点是表面晶格共振（SLR），这些共振（SLR）在本地化的等离激子共振（LSPRS）中跨越纳米颗粒的跨度跨度时，它们会在nanopartiles中跨度散布，以使某些散布的跨度散布，以使某些跨度的跨度散布在跨度上，以使某些相互构想的跨度散布在跨度上。激发类型连贯耦合。组合基于偶联偶极近似，该偶极近似提供了几乎定量的描述这种类型的阵列的灭绝光谱，其中颗粒良好分离而不太大。这些计算用于确定与下极化模式相关的SLR的许多特征，该模式大多是光子本质上的，我们还研究了由LSPR响应所支配的上极性体，以及瑞利异常（RAS），以及对纯粹衍射激发的贡献。计算探讨了这些激发对入射波和极化向量相对于阵列轴的方向的敏感性，阵列间距和阵列中颗粒数的影响以及纳米颗粒半径和背景折射指标的效果。提供了确定蓝色和/或红色移位的物理机制的细节，因为提供了变化的结构参数，SLR对远场耦合很敏感，而LSPR在某些情况下也可能对近中间和中间田间相互作用敏感，在某些情况下与在Dye Molecule Molecule Cotregate中发现的效果相似。
20231005381888372.pdf
校长将证明所有活动以及老师在一年中两次花费的所有相关时间，即第一次跨度 - 从12月15日到31日，第二次跨度为3月15日至31日。在第一个跨度期间，本金将在3月15日之前审查，认证并提出建议，以完成剩余的CPD目标小时。在第二个跨越3月的第三周内，本金最终将证明证书/文档/证明的活动和数小时，以支持有关教师完成的活动。
SemEval-2015 任务 14：临床文本分析
我们描述了两个针对临床文本的任务：命名实体识别（任务 1）和模板槽填充（任务 2）。这两个任务利用 ShARe 语料库中的注释，该语料库包含带有注释的临床记录，提及的疾病以及它们对医学术语和八个附加属性的规范化。这两个任务的目的是确定临床命名实体识别方面的进展，并确定疾病模板槽填充的最新技术。任务 2 包含两个子任务：根据黄金标准疾病跨度进行模板槽填充（任务 2a）以及端到端疾病跨度识别和模板槽填充（任务 2b）。对于任务 1（疾病跨度检测和规范化），有 16 支队伍参加。最佳系统的严格 F1 得分为 75.7，准确率为 78.3，召回率为 73.2。对于任务 2a（给定黄金标准无序跨度的模板槽填充），有六支队伍参与。最佳系统的槽填充综合总体加权准确率为 88.6。对于任务 2b（无序识别和模板槽填充），有九支队伍参与。最佳系统的综合宽松 F（跨度检测）和总体加权准确率为 80.8。
视图：老年人脆弱的性别差异
在过去的几十年中，Humans的平均预期寿命显着增加[1]。然而，这种增加与老年人的脆弱性增加相连[2]。衰老过程可能会影响大多数人的整个身体，从而导致生理，身体和认知能力下降[3]。脆弱反映了对压力源的脆弱性的增加，并缩短了没有疾病的时间（健康跨度），而寿命则是指寿命（寿命）。值得注意的是，女性通常比男性生活，但还经历了更短的健康跨度[4,5]。跨越一系列无法控制和可控因素的多个因素可能导致男女之间观察到的生活和健康跨度的差异。在我们的评论[6]中，我们彻底评估了有关老年人脆弱性差异的潜在原因的可用文献。