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World File Search System难词
使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
自2005年FDA批准Sorafenib以来，口服多次激酶抑制剂已成为转移性肾细胞癌（MRCC）的基石治疗。2021年更新的欧洲泌尿外科协会肾细胞癌指南建议将免疫检查点抑制剂加上口服酪氨酸激酶抑制剂（TKI）组合，以对MRCC进行第一线治疗。相对于单独的口服TKI，这种方法在无进展和整体生存（OS）方面取得了可观的增长。对于无法服用或耐受检查点抑制剂的患者以及对免疫疗法反应的患者，仍考虑口服TKI单一疗法。MRCC患者中的1个口腔TKI治疗序列的研究很少2，可能构成疾病进展的预后标志。3，4
解决土地利用中的能源-食物-自然三难困境
欧洲在土地资源管理方面面临着重大挑战，粮食生产、可再生能源发电和自然恢复之间的竞争日益激烈。随着地缘政治竞争的加剧，尤其是俄罗斯的入侵，能源和食品价格分别飙升，这一挑战变得更加明显。欧洲约 80% 的土地已经用于人类活动，主要是农业、林业和基础设施。1 这给生物多样性带来了巨大压力，并导致了环境恶化，给欧盟政策制定者带来了一个关键的困境。能源-食品-自然三难困境凸显了平衡这些相互竞争的需求的迫切需要，特别是考虑到欧洲绿色协议的气候中和和自然恢复目标。2
从能源三难困境角度回顾微电网能源管理策略
摘要：能源行业正在经历从发电到消费端各个阶段的范式转变。由于可再生能源 (RES) 渗透率的提高、监测和控制技术的进步以及配电系统组件的主动性，实现了经济实惠、灵活、安全的供需平衡，从而推动了微电网 (MG) 能源系统的发展。RES 的间歇性和不确定性以及 MG 组件（例如不同类型的能源发电源、储能系统、电动汽车、加热和冷却系统）的可控性是部署高效能源管理系统 (EMS) 所必需的。多智能体系统 (MAS) 和模型预测控制 (MPC) 方法在最近的研究中得到了广泛应用，其特点可以解决大多数 EMS 挑战。这些方法的优势在于 MAS 的独立特性和性质、MPC 的预测性以及它们提供经济实惠、灵活和安全的 MG 操作的能力。因此，本篇最新综述首次对 MG 控制和优化方法及其目标进行了分类，并有助于从能源三难困境（灵活性、可负担性和安全性）的角度理解 MG 运营和 EMS 挑战。主要确定和讨论了使用 MAS 和 MPC 方法可实现的控制和优化架构。此外，还提出了 MG-EMS 未来研究建议，涉及与 MAS、MPC 方法、稳定性、弹性、可扩展性改进和算法开发相关的能源三难困境，以造福研究界。
难民和寻求庇护者数量减少对美国经济和财政的影响
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括政策观点，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
指导说明有关罗兴亚难民和孟加拉国巴扎尔市罗兴亚难民和接待社区的绿色技能和企业的指南
本指南说明为实施绿色技能培训和促进孟加拉国Cox Bazar的可持续商机提供了一个战略框架。对于罗兴亚难民来说，目前在现有政策框架下允许某些绿色技能，其中包括技能开发框架中提到的专业，以及专注于废物管理，回收，肥皂制作和黄麻产品创建的专业。作为孟加拉国公民的接待社区，可以完全获得工作权，并允许更广泛的绿色商业企业范围。本文档的目的是指导从业人员，非政府组织和职业培训师为两个社区纳入环保技能建设和商机的方式，同时促进世界上最可气候的地区之一的环境可持续性，并在世界上最容易受到气候 - 能源和环境网络（Enns and LiveLi and Skills）（een）和LiveLi（een）的合作伙伴关系（een）和LiveLi（liveLi）的合作伙伴关系。
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。
研究论文 基于脑电图的波斯语多词想象语音分类
本研究的重点是利用脑电图信号为想象词提供一个简单、可扩展、多类的分类器。六个波斯语单词以及静默（或空闲状态）被选为输入类。这些单词可用于控制鼠标/机器人运动或填写简单的计算机表格。本研究的数据集是五名参与者在五次会话中收集的 10 条记录。每条记录重复了 20 次所有单词和静默。特征集由 1 至 32 Hz 频带中 19 个脑电图通道的归一化 1 Hz 分辨率频谱组成。二元 SVM 分类器组的多数规则用于确定特征集的相应类。通过蒙特卡洛交叉验证估计分类器的平均准确度和混淆矩阵。根据记录类间和类内样本的时间差异，定义了三种分类模式。在长时间模式下，即涉及整个数据库中单词的所有实例，单词-沉默的平均准确率约为 58%，单词-单词的平均准确率约为 60%，单词-单词-沉默的平均准确率约为 40%，七类分类（6 个单词+沉默）的平均准确率约为 32%。对于短时间模式，当仅使用相同记录的实例时，准确率分别为 96%、75%、79% 和 55%。最后，在混合时间分类中，每个类别的样本都来自不同的记录，平均准确率最高，约为 97%、97%、92% 和 62%。即使在长时间模式的最坏情况下，这些结果也明显优于随机结果，并且与该领域先前研究报告的最佳结果相当。
免疫词：免疫相互作用药物的免疫调节评估平台
当您与糖基团研究所合作时，您将获得我们最先进的基础设施和世界领先的科学专业知识。糖胶菌免疫母体平台研究所依赖于使用我们具有广泛配备的糖碱分析设施，该设施提供了用于定制印刷幻灯片的微阵列制造套件，以使用表面质子膜共振来表征结合动力学。糖叠式分析设施支持确定蛋白质，整个真核和原核细胞，寄生虫和病毒的聚糖结合曲线，以确定这些结合相互作用的表征。
长covid中的因果基因发现的综合多词框架
1* Unisa STEM，南澳大利亚大学，Mawson Lakes，Adelaide 6，5095，SA，澳大利亚。7 2农业和食品，英联邦科学与工业研究8组织，26 Pembroke Rd，Marsfield，2122，新南威尔士州，澳大利亚。9 3澳大利亚精密健康中心，南澳大利亚大学，阿德莱德10号，澳大利亚，5000，澳大利亚。11 4 Unisa Allied Health and Human Expormast，南12澳大利亚大学，阿德莱德，SA，5000，澳大利亚。13 5南澳大利亚卫生与医学研究所（SAHMRI），南澳大利亚大学14号，阿德莱德大学，澳大利亚5000，澳大利亚。15 6南澳大利亚大学未来工业学院，莫森16湖，阿德莱德，5095，澳大利亚，澳大利亚。17 7应用人工智能研究所，迪金大学，75 Pigdons 18 Rd，Victoria，3216，澳大利亚墨尔本。19 8达利大学工程学院，达利2号，达利，671003，中国20号。21