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Oct4、Sox2、Klf4、c-My（OSKM）基因治疗...
雌二醇 [4, 5]。我们小组实施了能够延长雌性大鼠生殖功能的策略。因此，在雌性 MA 大鼠中，我们之前已经证明，从 8 月龄开始对下丘脑内胰岛素样生长因子-I (IGF-I) 进行基因治疗，可将动物的规律性周期延长至 10 个月以上（MA 大鼠停止排卵的年龄），并保持卵巢结构的完整性。在 11 月龄时，接受治疗的大鼠通常表现出保留其规律性的周期性以及正常的卵巢组织学，而对照组在相同年龄时大多无周期性，并且表现出高比例的多囊卵巢和少量黄体 [6]。衰老与表观遗传学动物克隆的发现 [7, 8] 和随后细胞重编程的发展
1957 年航空年鉴
' ts" ... :"' · ~ ~· ' 公司 opo: 评级 F ~i r child F- 27's u u ~cuth-e li飞机可以成为世界上最受欢迎的飞机之一。随着越来越多的客户在 F-27 世界各地购买，超过一半的飞机和飞机零件都将被替换。F-27 的角色：Rorcc。飞机发动机由 11 家公司支持。事实上，许多公司已经确认 F-27 是改装飞机的最佳选择。
Under the Spell：一款适应性爱尔兰语学习游戏
本研究的主要目的是开发一款让学习者（玩家）乐于继续玩的游戏，同时通过新颖有趣的方式观察、阅读和写作，提高他们的词汇量和语法技能。从我们的角度来看，语言学习方面是最重要的，但从玩家的角度来看，它应该是玩游戏的副作用，而不是游戏的目的。因此，“游戏”叙事和游戏“世界”至关重要。这款游戏的灵感来自密码游戏（Xu & Chamberlain，2020），该游戏的开发目的是通过“有目的的游戏”（GWAP）方法和众包来查找英语语料库中的错误。在注释文本错误的过程中，一些玩家表示他们认为这是一种学习语言的有效方法。本研究旨在检验这一假设。
摘要
图案UI，音乐探索的交互式工具Sweeney，R。1，Jajoria，P。1，Dimond，D。1，D'Aquin，M。2，McDermott，D。1。1。爱尔兰戈尔韦大学数据科学研究所和计算机科学学院2。Laboratoire Lorrain de Recherche En Informatique et应用程序和科学学院，Digital，Nancy，Nancy，Nancy，法国介绍模式UI是一种用户界面，UI是一种用户界面，作为音乐学家，音乐家和外行用户的工具，可通过曲调和共享旋律模式探索传统音乐公司。旋律模式是短的，整数n-gram，代表一系列重音音符。该应用程序是作为Polifonia欧盟Horizon 2020项目的一部分开发的。它可在https://polifonia.disi.unibo.it/patterns在线获得。
从商业新闻中提取精细的经济活动
我们介绍了一项针对英语公司特定新闻中经济和财务事件注释的新型数据集的试点研究。事件处理会自动获得文本中描述的现实世界事件的“什么，谁，谁，何时何地”。事件提取包括识别事件触发器，即表达预定类型的事件并识别参与者参数的令牌，即表达原型参与者角色的令牌。Event extraction is typically an upstream step in pipelines for financial applications: it has been used for news summarization of single (Lee et al., 2003; Marujo et al., 2017) or multiple documents (Liu et al., 2007; Glavaˇs and ˇ Snajder, 2014), forecasting and market analysis (Nassirtoussi et al., 2014; Bholat et al., 2015; Nardo等，2016;这项工作旨在通过在文本中对经济事件触发器和参与者的论点进行分类，从而在财务领域中启用这些信息提取任务。我们对公司特定事件的续期数据集被认为与ACE基准Corpora的精细事件表示兼容，以便在该领域直接应用预付款。在我们的试点研究中，我们研究了现有的事件提取模型的可移植性，名为Dygie ++（Wadden等，2019b），以实现财务事件提取的任务。
利用转移学习在葡萄牙社交媒体帖子中进行仇恨言论检测
摘要社交媒体的快速兴起带来了新的数字通信方式，以及令人担忧的在线仇恨言论（HS），这又导致研究人员开发了几种自然语言处理方法以进行检测。尽管在自动化HS检测方面已经取得了重大进步，但针对欧洲葡萄牙语的研究仍然很少（就像几种资源不足的语言中发生的那样）。为了解决这一差距，我们探讨了各种转移学习模型的功效，这些模型在文献中已显示出与其他深度学习模型相比，该任务具有更好的性能。我们采用葡萄牙文本中预先训练的类似于BERT的模型，例如Bertimbau和Mdeberta，以及GPT，Gemini和Mistral Genertral Modelate，用于在葡萄牙在线话语中检测HS。我们的研究依赖于YouTube评论和推文的两个带注释的Corpora，均以注释为HS和非HS。我们的发现表明，YouTube语料库的最佳模型是欧洲葡萄牙推文的Bertimbau Retriant，并针对HS任务进行了微调，正面的F-SCORE为87.1％的正面级别为87.1％，比基线模型优于20％以上，并且比基本的Base Bertimbau相比增加了20％以上。Twitter语料库的最佳模型是GPT-3.5，正级别的F-评分为50.2％。我们还评估了使用内域和混合域训练集的影响，以及在生成模型提示其性能中提供背景的影响。
用于检测用户眼部困惑的神经结构...
深度学习的使用通常仅限于对交互进行建模和使其适应用户情感的研究，部分原因是难以收集和标记大量相关数据。大量数据可用于情绪分析 [39]，即从文本中检测积极与消极情感（效价），因为标记效价相对容易，至少与生成更细粒度的情绪状态标签相比是如此。也有研究使用深度学习来检测视频中表演情绪的情感（例如 [10]），其中情感标签是先验已知的。相比之下，在交互任务中收集特定的非脚本用户情感状态的数据集非常费力，因此与深度学习最成功的领域相比，此类数据集通常较小（例如 [19]）。
BIOMRC：生物医学机器阅读数据集...
创建带有人工注释的大型语料库在时间和资源上都是一个艰巨的过程。研究团队通常采用远程监督或无监督方法从文本数据中提取训练示例。在机器阅读理解 (MRC)（Hermann 等人，2015 年）中，可以通过获取多句未标记的段落以及另一小段文本（也未标记，通常是下一句）来自动构建训练实例。然后用占位符替换小段文本的命名实体。在这种情况下，MRC 系统经过训练（并评估其能力）阅读段落和小段文本，并猜测被占位符替换的命名实体，该命名实体通常是段落的命名实体之一。这种问答 (QA) 也称为完形填空题（Taylor，1953 年）。有几个数据集
