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在Twitter上分析气候变化话语的动态：新的带注释的语料库和多光谱分类
摘要围绕社交媒体平台上气候变化的话语已成为理解公众情绪，观点和参与这个关键全球问题的重要途径。公开可用的数据集的不可用，再加上社交媒体平台上对气候话语的多范围分析，强调了这一领域进一步发展的必要性。为了解决这一差距，在本文中，我们对Twitter上气候变化话语的复杂领域进行了广泛的探索，利用了一个精心注释的Climaconvo数据集，其中包含15,309条推文。我们的注释包括丰富的范围，包括相关性，立场，仇恨言论，仇恨和幽默的方向，提供对话语动态的细微理解。我们解决了剖析在线气候讨论并详细介绍我们全面注释方法的固有的挑战。除了注释外，我们还对六个任务进行了各种算法的基准评估：相关检测，立场检测，仇恨言论识别，方向和目标以及幽默分析。该评估增强了我们对话语中情感波动和语言微妙的理解。我们的分析扩展到探索性数据检查，推出推文分布模式，立场流行和仇恨言论趋势。采用复杂的主题建模技术揭示了主题簇的基础，从而提供了对话语中编织的各种叙事线程的见解。这些发现为寻求浏览气候变化讨论的复杂性的研究人员，政策制定者和沟通者提供了宝贵的资源。本文的数据集和资源可在https://github.com/shucoll/climaconvo上获得。
为统计报告目的，美国修订版2（2025）的统一关税时间表
2。The aggregate quantity of peanuts entered under subheadings 1202.30.40, 1202.41.40, 1202.42.15, 1202.42.60, and 2008.11.46 during the 12-month period from April 1 in any year through the following March 31, inclusive, shall not exceed the quantities specified herein (articles the product of Mexico shall not be permitted or included under this quantitative limitation and no此类文章应在其中分类）。
一种基因组和临床注释的患者衍生的异种移植资源，用于非小细胞肺癌的临床前研究。
摘要◥患者衍生的异种移植（PDX）模型是一个有效的临床前临床平台，用于测试用于癌症治疗药的新型药物和药物组合的效率。在这里，我们描述了79个基因组和临床注释的肺癌PDX的存储库，可从杰克逊实验室获得，其针对组织病理学特征，突变促纤维，基因表达和拷贝数字的广泛表征。大多数PDX是非小细胞肺癌（NSCLC）的模型，包括37个肺腺癌（LUAD）和33个肺部菌群细胞癌（LUSC）模型。存储库中的其他肺癌模型包括四个小细胞癌，两个大细胞神经内分泌癌，两个腺泡癌和一个多形癌。模型在收集中有对具有酪氨酸激酶抑制剂的靶向疗法的抗药性。
校正：基于带注释的像素和点云的弱监督语义分割
在此处给出了完整的确认部分：致谢：这项工作得到了中国国家自然科学基金会（No.62227801和No.UME20B2062，No.62376024）的支持，以及中国国家关键研究与发展计划（20222ZD0117900）。
NMT 头皮脑电图数据集：用于预测模型的健康和病理脑电图记录的开源注释数据集
脑电图 (EEG) 广泛用于诊断癫痫、神经退行性疾病和睡眠相关疾病等神经系统疾病。正确解释 EEG 记录需要训练有素的神经科医生的专业知识，而这种资源在发展中国家非常稀缺。神经科医生花费大量时间筛选 EEG 记录以寻找异常。由于 EEG 测试的产量低，大多数记录结果完全正常。为了最大限度地减少这种时间和精力的浪费，可以使用自动算法提供诊断前筛查，以区分正常和异常 EEG。数据驱动的机器学习提供了一种前进的方向，然而，现代机器学习算法的设计和验证需要经过适当策划的标记数据集。为了避免偏见，基于深度学习的方法必须在来自不同来源的大型数据集上进行训练。这项工作提出了一个新的开源数据集，名为 NMT 头皮 EEG 数据集，由来自不同参与者的 2,417 条记录组成，跨越近 625 小时。每条记录都由一组合格的神经病学家标记为正常或异常。还包括患者的性别和年龄等人口统计信息。我们的数据集主要针对南亚人口。我们在 NMT 上实施和评估了几种为 EEG 诊断前筛查而开发的最先进的深度学习架构，并将其与著名的天普大学医院 EEG 异常语料库的基线性能进行了比较。我们还研究了基于深度学习的架构在 NMT 和参考数据集上的泛化。发布 NMT 数据集是为了增加 EEG 数据集的多样性，并克服 EEG 研究缺乏准确注释的公开可用数据集的问题。
无人机机组人员及人员配备要求...
人们越来越需要将无人机系统 (UAS) 用于一系列目前超出书面法规范围的新应用，包括出租车服务、包裹递送、农作物喷洒等等。现行《联邦法规法典》第 14 章第 107 部分限制了 UAS 的航空公司应用。特别是，14 CFR 第 107 部分法规没有明确涉及 14 CFR 第 121 部分（即航空公司运营）和 14 CFR 第 135 部分（即通勤航空运营）。无人驾驶操作中的机组人员和人员配备要求已得到广泛研究，对此进行注释是本文档的重点，但 UAS 应用和 UAS 自动化的近期和持续发展已导致机组人员的角色和职责发生变化。本带注释的参考书目将有助于为未来从最后一英里到高空长航时操作的法规提供信息，以便这些 UAS 的新应用可以安全地集成到国家空域系统 (NAS) 中。本带注释的参考书目旨在综合机组人员和人员配备文献，为未来有关航空公司运营中 UAS 运营商的法规提供信息。它涵盖了有关机组人员和人员配备、自动化、培训、测试以及值班和休息要求的一系列文献。通过搜索与无人驾驶操作和机组人员和人员配备要求相关的关键字，从 PsycINFO、Google Scholar 和联邦航空管理局 (FAA) 技术图书馆数据库中收集了文章。确定有 76 篇文章与本文献综述相关。文章包括实证研究、荟萃分析、文献综述和组织指南。本带注释的参考书目分为两个主要部分：无人机系统和载人操作，并附有相关小标题。这些小标题是根据以下一般发现生成的：机组人员和人员配备需求应由运营需求决定，而 UAS 自动化的快速发展导致机组人员的角色发生变化。标准化 UAS 操作员机组人员和人员配备要求将支持 UAS 安全有效地融入 NAS。这仍然是 FAA 和行业利益相关者的一项重要举措。
ILEARN 科学 RIR 目录 - 印第安纳州评估门户
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研究文章 Qure.ai 自动分类器针对各种类型结核病患者的大型注释数据库的性能
在结核病肆虐的地区，缺乏训练有素的放射科医生来快速处理 CXR 一直是一个挑战，影响及时诊断和患者监测。结核病患者肺部注释图像的缺乏阻碍了将面向数据的算法应用于研究和临床实践的尝试。结核病门户计划数据库 (TBPP，https://TBPortals.niaid.nih.gov) 是一个全球合作项目，整理了大量最危险、难以治愈的耐药结核病 (DR-TB) 患者病例。TBPP 拥有 1,179 例 (83%) 耐药结核病患者病例，是一个独特的集合，非常适合作为深度学习分类器的试验场。截至 2019 年 1 月，TBPP 数据库包含 1,538 张 CXR，其中 346 张（22.5%）由放射科医生注释，104 张（6.7%）由肺科医生注释，剩下 1,088 张（70.7%）没有注释。Qure.ai qXR 人工智能自动 CXR 解释工具在 TBPP 数据库中 346 张放射科医生注释的 CXR 上进行了盲测。Qure.ai qXR 对空腔、结节、胸腔积液、肺门淋巴结肿大的 CXR 预测与人类专家注释成功匹配。此外，我们还测试了 12 个 Qure.ai 分类器，以确定它们是否与治疗成功率相关（治疗医生提供的信息）。发现十个描述符具有重要意义：异常 CXR（p = 0.0005）、胸腔积液（p = 0.048）、结节（p = 0.0004）、肺门淋巴结肿大（p = 0.0038）、空洞（p = 0.0002）、不透明度（p = 0.0006）、肺扩张（p = 0.0074）、实变（p = 0.0004）、结核病指标（p = < .0001）和纤维化（p = < .0001）。我们得出结论，应用全自动 Qure.ai CXR 分析工具可用于快速、准确、统一、大规模的 CXR 注释辅助，因为它即使对于未用于初始训练的 DR-TB 病例也表现良好。在 TBPP 等不同数据集上测试人工智能算法（包括机器学习和深度学习分类器）对于临床采用的医疗数据分析自动助手至关重要。
带注释的参考书目（1990 – 2019）：无人机系统 (UAS) 航空公司运营的知识、技能和测试
将无人机系统 (UAS) 整合到国家空域系统 (NAS) 需要彻底了解 UAS 操作所需的知识、技能、能力和其他特性 (KSAO)。随着 UAS 操作超出《联邦法规法典》第 14 章 (14 CFR) 第 107 部分的范围，联邦航空管理局 (FAA) 越来越需要标准化飞行员要求、认证要求以及测试和培训要求，特别是对于航空公司和商业运营。第 107 部分未涉及航空公司运营；现有的航空公司规则（见 14 CFR 第 121 和 135 部分）在制定时并未考虑到 UAS。目前，我们对各种 UAS 操作所需的最低知识、技能和测试的理解存在差距，这对 FAA 规则制定构成了挑战。本带注释的参考书目旨在通过基于研究文献的审查记录无人机操作飞行员的知识、技能和测试要求来弥补这一差距。本注释书目将支持 FAA 飞行标准服务通用航空和商业部门 (AFS- 800) 为 UAS 人员上空飞行、扩展飞行和非隔离飞行制定规则，以及航空运输部门 (AFS-200) 为制定 UAS 航空公司监管要求制定规则。文章收集自 Google Scholar 和 FAA Technical L
用于非小细胞肺癌临床前研究的基因组和临床注释患者来源异种移植 (PDX) 资源
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2022 年 3 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.03.06.483171 doi：bioRxiv 预印本