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通过 NLP 方法映射媒体中的人工智能问题
摘要 通过使用多种 NLP 方法对一系列新闻文章进行分析，我们发现在媒体领域中，对人工智能的批评主要有两种方式并存。结合文本分类算法来检测批评文章，并对从语料库中提取的术语进行拓扑分析，我们揭示了两个语义空间，涉及不同的技术和人类实体，但也涉及不同的时间性和问题。一方面，塑造我们日常计算环境的算法与对偏见、歧视、监视、审查和不当内容传播放大现象的批判性论述有关。另一方面，机器人和人工智能指的是自主和具身的技术实体，它们与一种预言性论述有关，这种预言性论述提醒我们，我们有能力控制这些模拟或超越我们的身体和认知能力并威胁我们的人身安全或经济模式的代理。
人工智能与社会科学之间的接口（以及它为何重要……）
它指出了这些成功的原因在于已经为不同目的创建了大量数据。“换句话说，我们试图自动化的输入输出行为的大量训练集在现实中是可用的。相比之下，传统的 NLP 问题，如 (…) POS 标记 (...) 不是常规任务，因此在现实中没有可用的大型语料库。相反，这些任务的语料库需要熟练的人工注释。这种注释不仅速度慢、成本高，而且专家也难以达成一致 (...)。网络规模学习的第一课是使用可用数据，而不是希望获得不可用的注释数据。例如，我们发现有用的语义关系可以从网络查询的统计数据中学习到，或者从基于网络的文本模式和格式化表格的累积证据中学习到，这两种情况都不需要任何手动注释的数据”
BHAC515.PDF- -orca -Cardiff University
在儿童晚期和青春期的白质微观结构发育主要是通过增加轴突密度和髓磷脂厚度来驱动的。ex vivo研究表明，轴突直径的增加会促进人们观察到的青春期发作观察到的轴突密度的增加。在这项横断面研究中，使用超强梯度磁共振成像扫描仪扫描了50名典型的8-18岁参与者。微结构特性，包括明显的轴突直径（D A），髓磷脂含量和G-Ratio，在call体的区域估计。我们观察到D A，髓磷脂含量和G-Ratio的年龄相关差异。在青春期早期，与雌性相比，男性在脾脏中具有更大的d a，并降低了call体的真实和身体的髓磷脂含量。总的来说，这项工作提供了有关发展中轴突直径和发育中的人脑含量的个体差异的发育，青春期和认知相关性的新见解。
中断的白质微观结构与躁郁症儿童和青少年的冲动性相关
各向异性，轴向，均值和径向扩散率，以调查整个WM区域并改善部分体积效应。与对照组相比，在所有DTI衍生的度量指标中，发现BD儿童的radial扩散率量化WM髓鞘化的主要更高和Corona Radiata中的radial扩散率主要更高。与年龄相关的逐渐降低扩散率和在健康对照组中的分数各向异性增加，在BD组中发现了与年龄相关的趋势线，并在高风险组中观察到了中间的发育率。call体和电晕辐射中的较大径向扩散率与较短的响应时间显着相关，该响应时间较短，表明BD组的冲动性较高，而健康对照组在健康对照组中没有发现这种相关性。这项工作证实了小儿BD的渐进性，并表明与情感调节和对冲动敏感的WM微结构破坏可能是小儿BD进展的生物标志物。
投资者介绍 - Q2FY25.pdf - | Protean
资料来源：2022 年私营企业以及州和地方政府工人的退休计划 (1) 印度的养老金制度从 2022 年开始改善：报告 - 经济时报 (indiatimes.com) (2) AMFI_AnnualMFReport.pdf (amfiindia.com) (3) 养老金基金下的总资金超过 110 万亿卢比：PFRDA 主席 (businessinsider.in) (4)
R-BERT-CNN：从...中提取药物-靶标相互作用
摘要 — 在本研究中，我们介绍了我们参与 BioCreative VII 挑战赛的 DrugProt 任务的工作。药物-靶标相互作用 (DTI) 对于药物发现和重新利用至关重要，通常是从实验文章中手动提取的。PubMed 上有超过 3200 万篇生物医学文章，从如此庞大的知识库中手动提取 DTI 具有挑战性。为了解决这个问题，我们为 Track 1 提供了一个解决方案，旨在提取药物和蛋白质实体之间的 10 种相互作用。我们应用了一个集成分类器模型，该模型结合了最先进的语言模型 BioMed-RoBERTa 和卷积神经网络 (CNN) 来提取这些关系。尽管 BioCreative VII DrugProt 测试语料库中存在类别不平衡，但与挑战赛中其他提交的平均水平相比，我们的模型取得了良好的表现，微 F1 得分为 55.67%（BioCreative VI ChemProt 测试语料库为 63%）。结果显示了深度学习在提取各种类型 DTI 方面的潜力。
跟踪和映射使用CRISPR-CAS系统进行研究的使用
摘要科学家已经在基于CRISPR的基因组编辑研究中提出了“ Sputnik 2.0”技术种族的“ Sputnik 2.0”技术种族。对2010年至2020年之间发表的文章的定量分析表明，基于中国的研究中心成功地使基于CRISPR的基因组编辑成为标准工具。摘要中包含首字母缩写CRISPR的18,863个学术文件的语料库表明，尽管基于中国的研究机构开始出版CRISPR，但他们现在已经超过了位于欧盟（EU）的机构的出版率。虽然总部位于美国的机构在基础研究中一直保持领先地位，但基于中国的研究已成为与农业相关的领域的重要地位。因此，这种语料库说明了自人类基因组项目以来，生命科学研究的国际景观发生了多大的影响，主要是为了达到中国的优势。
改进行进立方体算法的修改规则代表3D
摘要：行进立方体是3D重建的最广泛使用的等曲面算法。在案例研究中，本文使用了来自大脑图像的MRI的医学数据，尤其是在call体（CC）部分中，以及来自Stagbeetle数据集的音量数据。选择此案例研究以突出3D图像可视化的临床重要性。这项研究可以通过显示固体解剖形状和位置来帮助，这可以指导脑损伤的位置，而小于1 mm的较小误差；因此，它可以支持和最大程度地减少脑外科手术的风险。案例研究是称为call体的大脑的一部分，通常用作脑部手术的参考。对于输入数据，本文使用深度学习方法使用2D分割来获得CC段。本文使用120名患者，培训80％，在国家医院进行测试20％。本文发现了11个矢状切片，其中包含每位患者的166个切片中的call体。这项工作提出了一种改进的MC算法，为现有规则增加了20个新规则，加强了Voxel代表的规则，并将原始的Martinging Cubes算法的15条规则增加到35。因此，3D重建模型覆盖了大孔，使其在很大程度上固体。拟议的3D可视化实现了来自国家医院的数据集的零开放边缘。结果表明，应用改进的行进立方体算法产生了一个3D表示，其结果更好，更健壮，这证明了存在更多的顶点和三角形以及不存在开放边缘的情况。高级游行立方体是拆除开放边缘的好方法。
基于模型的互操作性：评估...
本研究旨在对现有的基于模型的互操作性的方法进行详尽的审查，同时还提出了一个比较框架，以根据数字连续性的新挑战来评估这些方法。比较分析将在图1中概述的过程的每个阶段进行，主要关注识别关键方法并定义比较标准。从参考语料库传达结构化，半结构化或非结构化形式以及隐式知识的明确知识开始，对于“结构结构信息语料库”，尤其是必要的知识（Lezoche等人，2012年）至关重要（Lezoche等人，2012年），以确保互操作性，使不同的系统能够无缝地连接起来，尽管它们具有内在的差异，但它们可以无缝地工作。实现这一目标涉及解决技术，语义和组织挑战，并提出了各种方法和框架来组织互操作性所需的知识，以确保模型在整个开发过程中充当信息的主要信息载体。这些模型可以采用知识图，本体论或数据模型的形式。他们的定义可以通过各种方法来实现，并取决于
户外通道和负责任的娱乐战略计划 bnr ...
作为州信托土地的管理者，DNR 负有法定的受托责任：• 永久地为每个信托产生收入和其他利益 • 保存信托的本金 • 运用合理的谨慎和技能 • 谨慎行事以降低信托的损失风险 • 对受益人保持忠诚 • 对当前和未来的受益人采取公正的行动