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courmicks and Studorum：Pisonis
课程Vitae et studiorum：Alberto Pisoni-PhD-1985年8月5日生于Legnano（MI）地址：通过Padre G. Olivares 24 20011年 - Corbetta（MI）Mobile +39/39/348747539引用（Scopus）：1170＃出版物（Scopus）：44 2014年1月教育博士学位“实验心理学，语言和认知神经科学”，意大利米兰米兰 - 比科卡心理学系。主管：Costanza Papagno，医学博士，博士学位论文标题：“通过TDCS调查语言生产的神经相关性” 2009年7月，米兰比科卡大学临床心理学和神经心理学科学硕士，意大利米兰，意大利米兰。最终论文：“在清醒手术后患者中的筋膜和语言缺陷恢复”（110/110 cum Laude）主管：Costanza Papagno，医学博士，博士学位学位职位31/11/2021 - 现任米兰诺大学心理生物学和生理心理学副教授 - Bicocca，Bicocca，Serprocty Serpysemy of Issermity of Issermity of Issermity of Issermity of Issermity of Issermity of Consepty of Consepty of Consepty of Consepty of Consepty Colicy of Consepty Colicy。01/12/2018 - 30/11/2021米兰大学心理生物学和生理心理学助理教授 - 比科卡，
lbkt：长期序列数据的基于LSTM BERT的知识跟踪模型
摘要。知识追踪领域（KT）旨在通过分析他们的历史行为数据来了解学生如何随着时间的推移学习和掌握知识。为了实现这一目标，许多研究人员提出了使用智能辅导系统（ITS）的数据来预测学生随后的行动的KT模型。然而，随着其大规模数据集的发展，包含长期数据的大规模数据集开始出现。最近基于深度学习的KT模型在处理包含长期数据的大规模数据集时面临着低效率，低精度和低解释性的障碍。To address these is- sues and promote the sustainable development of ITS, we propose a L STM B ERT-based K nowledge T racing model for long sequence data processing, namely LBKT , which uses a BERT-based architecture with a Rasch model-based embeddings block to deal with different difficulty levels information and an LSTM block to process the sequential char- acteristic in students' actions.LBKT在ACC和AUC指标上实现了大多数基准数据集的最佳性能。
以任务为导向的预测（顶部）-Bert
标题：以任务为导向的预测（上）-Bert：使用单中心EHR数据作者预测糖尿病并发症的新方法：Humayera Islam 1，MS，Gillian Bartlett 1,2,4 1,2,4，PhD，Robert Pierce 4，Robert Pierce 4，MD，MD，MD，MD，Praveen Rao 1,3，Phd，Phd，Phd，Phd，Lemuel R.Waitman R.Waitman 1,2,2,4，PHD，X，1,2,4，x，1,2,4，x，x.对于数据科学和信息学，2生物医学信息学，生物统计学和医学流行病学系3电气工程和计算机科学系，美国密苏里大学医学院4，美国哥伦比亚大学摘要中，我们在这项研究中，我们评估了伯特（Bertirectional Encoders）的能力（来自变形金刚的双向编码者）的能力，以预测12个通用的疾病，以预测12个通用的风险，神经病和主要不良心血管事件（MACE）使用单中心EHR数据集。我们引入了一个面向任务的预测（TOP）-bert体系结构，它是使用顺序输入结构，嵌入层和bert固有的编码堆栈的独特端到端训练和评估框架。这种增强的体系结构训练并同时跨多个学习任务评估模型，从而增强了模型从有限数据中学习的能力。我们的发现表明，这种方法可以胜过传统的预处理模型和传统的机器学习方法，提供有前途的工具，用于早期鉴定有与糖尿病相关并发症风险的患者。我们还调查了不同的时间嵌入策略如何影响模型的预测能力，更简单的设计可产生更好的性能。使用综合梯度（IG）可增强我们的预测模型的解释性，从而产生特征归因，从而证实了这项研究的临床意义。最后，这项研究还强调了主动症状评估的重要作用以及合并症的管理在防止糖尿病患者并发症发展方面的发展。引言糖尿病引起的微血管并发症可能会对糖尿病管理和患者护理产生重大影响1,2。对这些并发症的早期预测允许鉴定高危患者并积极实施预防措施3-7。通过这种动机，研究人员开发了预测糖尿病相关并发症的模型，主要强调心血管结局，并且在较小程度上是肾脏和眼睛并发症3,8。但是，大多数先前的研究都集中在使用有限数量的风险因素来预测风险评分，通常是从以前的文献8-14中策划的。尽管许多机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在最近的研究中出现，但经典的ML模型主导了这些研究 - 主要限于性能比较，只有少数群体深入研究新的风险因素并发现新知识15,16。电子健康记录（EHR）系统中的数字患者数据在开发临床风险预测模型中起着至关重要的作用，从而指导基于证据的医疗干预措施的发展13,17,18。因此，从EHR数据得出的特征向量可以实现传统的ML和DL技术19,20。结构化EHR系统系统地记录了患者遇到的时间表，包括人口统计学，生命体征，诊断，处方药，实验室测试结果和医疗程序等元素。但是，EHR数据中包含的复杂和丰富的信息通常被凝结，以创建预测模型的摘要特征。此过程可以减少数据的时间和上下文丰富性。这种简化经常忽略EHR数据的复杂性质，例如稀疏性，异质性和不规则访问模式，从而导致模型过度拟合和缺乏模型通用性21。
使用在线预注册申请自由堡游客通行证
• 访问此处（推荐使用 Microsoft Edge、Firefox、Google Chrome 和 Safari 浏览器）。您电脑上的 Internet Explorer 可能已过时。 • 在安全网站上完成所有预注册要求，务必选择“访问原因”。此过程只需不到两分钟。如果显示其他安装，请确保选择正确的安装。 • 申请人应在几分钟内（不迟于 24 小时后）收到一条短信（文本消息），通知 Fort Liberty Pass 申请是否获得批准。
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评估BERT和CHATGPT模型中的推断，释义和相似性任务
摘要。本文的目的是研究在机械工程领域的Chatgpt和Bert模型的应用。在机器学习的背景下，ChatGPT和BERT模型可以应用于各种自然语言处理任务，例如根据文档的特定版本分析技术文档和构建说明，诊断出故障或客户服务。本文讨论了Bert和Chatgpt模型的基本特征，其起源，还研究了主要的建筑特征，并确定了模型的主要优势和缺点。论文分析并选择各种自然语言处理任务，以测试模型在机器学习中理解自然语言的能力。选定的标准任务分为语义组，以在三个领域的每个领域中识别Chatgpt和Bert模型的功能：逻辑推理任务，释义任务和文本相似性任务。本文还讨论了操作设计的概念，该概念涉及开发指导模型产生所需输出的输入。本文定量分析并比较了基于BERT和CHATGPT模型的性能。发现和研究了自然语言理解任务中Chatgpt模型瓶颈的原因。考虑使用Mivar方法对CHATGPT模型性能的可能改进。
罗伯特·巴特利特
• 课程：公司金融；证券监管；风险投资金融；合同 • 服务：教师福利委员会（校园）（2018-2022）；临床委员会（2019-2020）；商法阅读小组主席（2018-2023）；教师研讨会委员会（2018-2019）；经济援助委员会（2017-2018）；院长遴选委员会（2016-2017）；教师任命委员会（2011-2012、2014-2015、2016-2017（主席））；博士委员会（2012-2015）；晋升和终身教职小组委员会（2013-2014（主席））；课程委员会（2012-2013（主席））；经济援助委员会（2009-2011、2010-2011（主席））；学术安置委员会 (2009-2011, 2010- 2011 (联合主席)) • Rutter 教学杰出奖 (2018)。佐治亚大学法学院副教授 (2009 年 3 月 - 2010 年 4 月) 助理教授 (2005 年 8 月 - 2009 年 3 月)
罗伯特·贝恩
▪ 成立了提供事先授权服务的网络应用程序公司 ▪ 开发了 PASS（事先授权支持系统）®，可改进和标准化供应商、办公室工作人员及其患者的 PA 流程 ▪ 开发公司的商业化方面，包括使用超过 100,000 名医生和超过 30 家制药商的赞助 ▪ 产生超过 150 万美元的投资资金以支持初始启动要求；由于公司最初的成功，2015 年又筹集了 300 万美元的投资资金 ▪ 领导所有业务发展工作，最近收益比去年翻了一番 ▪ 确保遵守 HIPAA、OIG、HITECH、HITRUST 和所有其他监管要求 07/01 – 董事总经理，贝恩集团有限责任公司，加利福尼亚州圣地亚哥 至今 ▪ 开发和/或评估生物制药客户战略，包括商业化选择、合作伙伴关系和上市要求 ▪ 提供商业指导，包括；上市前临床策略、产品发布、战略规划、团队和基础设施建设以及生命周期管理 ▪ 根据客户需求和战略合作伙伴关系定义/协调新市场机会 11/01 – 执行副总裁、业务开发，Publicis Selling Solutions, Inc.，新泽西州劳伦斯维尔 06/07 ▪ 负责制定和建立跨阳狮医疗传播集团各部门多个治疗领域的业务战略并执行，包括：业务开发和销售、商业化管理、销售队伍选择和设计、招聘、培训、营销、管理市场和报销以及项目管理 ▪ 负责开发西海岸运营和客户细分服务产品以及以下领域的新产品开发：生物技术、特种制药、肿瘤学、新兴制药和管理市场 ▪ 负责创造超过 2 亿美元的收入 Legends Q&P, LLC（被阳狮医疗传播集团收购）联合创始人、首席运营官 ▪ 负责商业化战略和执行，包括：业务规划和财务预测、运营、销售和营销以及业务开发 ▪ 负责通过提供高端专业服务和基于经验、专业知识和关系的完整商业化产品，为传统合同销售服务引入替代解决方案。服务包括：销售人员和管理团队、区域设计、招聘、营销、培训、管理市场、医疗联络、销售人员自动化、合规性和项目管理 ▪ 创建基于医生实践代表价值和独立销售业绩的医生转诊招聘服务
基于 BERT 的叙事文章评分策略
自动论文评分 (AES) 是一种评估和评分书面散文的计算机技术 (Shermis and Barrera, 2002)。它旨在提供自动评分论文或尽量减少人工参与的计算模型。该研究领域始于 1966 年 Page (Page, 1966) 的 Project Essay Grader 系统，根据 Ke 和 Ng (Ke and Ng, 2019) 的说法，该系统自那时起一直沿用至今。AES 是自然语言处理 (NLP) 最重要的教育应用之一 (Ke and Ng, 2019; Beigman Klebanov et al., 2016)。它涵盖了一些其他领域，例如认知心理学、教育测量、语言学和书面研究（Shermis 和 Burstein，2013）。他们共同致力于研究帮助教师进行自动评估的方法，在评分论文时提供比人类更便宜、更快、更确定的方法。对于葡萄牙语，由于公开可用的语料库（Marinho 等人），该领域已引起 ENEM 论文评分社区的关注（，
Liberty Dental Plan Medicare-提供商目录（新...
该目录提供了提供者的自由牙科计划Medicare网络的列表。要获取有关您的医疗保险范围的详细信息，请参阅您的保险证据。该目录中列出的Medicare网络提供商的自由牙科计划已同意为您提供牙科服务。您可以转到此目录中列出的任何网络提供商，也可以选择去任何牙医。通常，如果您去自由牙科计划医疗保险牙医，您的费用将降低。Liberty Dental Plan Medicare牙医已同意为每项承保服务的固定金额全额收取固定金额。您不会为计划涵盖的牙科服务支付额外费用。