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美国商务部将 37 个中国实体列入实体名单，理由是这些实体支持中国量子和航空航天计划，并协助俄罗斯侵略乌克兰
实体名单（EAR 第 744 部分补充第 4 条）列出了有合理理由相信（基于具体和可说明的事实）的实体，这些实体（包括企业、研究机构、政府和私人组织、个人和其他类型的法人）曾经参与、正在参与或面临参与或即将参与违反美国国家安全或外交政策利益活动的重大风险。实体名单上的各方需遵守单独的许可要求和政策，这些要求和政策是对 EAR 其他部分内容的补充。
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
摘要：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时，对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的，而近年来，由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势，因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能，但我们的试点研究表明，现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中，提出了一个多个关注框架，该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性，我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布，然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息，我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意，并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系，并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息，该方法可以学习和了解更多实体边界信息，从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验，包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明，我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
polynere：一种新颖的本体论和语料库，用于聚合物科学领域中指定的实体识别和关系提取
抽象聚合物被广泛用于不同的领域，并且对提取和组织信息的有效方法的需求正在增加。使用机器学习的自动化方法可以准确地从科学论文中提取相关信息，从而为使用带注释的培训数据提供了一种有希望的解决方案，以自动化信息提取。在本文中，我们引入了一个与聚合物相关的本体论，该本体论具有至关重要的实体和关系，以增强聚合物科学领域的信息提取。我们的本体论是可以自定义的，以适应特定的研究需求。我们提出了Polynere，一种高品质的命名实体识别（NER）和关系提取（RE）语料库，其中包括使用我们的本体学注释的750个聚合物摘要。Polynere的独特特征包括多种实体类型，关系类别，对各种NER设置的支持以及在不同层面上主张实体和关系的能力。Polynere还通过支持证据来促进RE任务中的推理。我们的最新高级方法实验取得了令人有希望的结果，但挑战持续将NER和RE从摘要调整为全文段落。这强调了在聚合物域中需要强大的信息提取系统的需求，这使我们的语料库成为未来发展的宝贵基准。
韩国生物医学语料库（KBMC）用于医学命名实体识别
特定于领域的命名实体识别（NER）的意义，尤其是在法律和医学等领域，要求进行更深入的研究和实现。NER在医疗NLP中的作用如下：首先，NER有助于处理医学术语。医学ner使语言模型能够识别和处理医疗术语和行话。接下来，它有助于从非结构化数据中提取信息。实际上，Pearson等。（2021）已经执行了NER来重新移动或从非结构化医疗数据集中编码信息。此外，NER有助于敏感的患者特定信息的匿名性（Catelli等人，2021）。但是，医疗数据集不足是有问题的。这个问题变得更加具有挑战性，因为特定领域的NER任务需要广泛的标签，尤其是对于疾病，身体和治疗等特定实体类别。由于需要专家级知识，因此难以进一步放大。数据稀缺问题在诸如韩文等相对低资源的语言中会恶化。没有开源医疗数据集的韩国人证明了问题的严重性。为了解决数据稀缺问题，我们介绍了KBMC（韩国生物医生），这是第一个针对韩国的开源医疗数据集。我们利用chatgpt 1进行有效的句子创建。随后，我们注释了与生物格式下的疾病名称，身体部位和治疗相对应的实体。增加数据集并检查一般文本中的性能，
未控制的糖尿病患者发生广泛性慢性上颌骨骨髓炎：罕见疾病的综合病例管理
摘要 骨髓炎的特点是进行性骨质破坏和死骨形成。在原有疾病如糖尿病中，骨髓炎会变得严重并加剧病情。口腔颌面外科医生必须理解其复杂的医疗和外科治疗才能彻底根除疾病。本文旨在报道一例罕见的糖尿病未控制的广泛性上颌骨髓炎病例及其综合治疗。患者为一名 58 岁的男性，左上颌区域疼痛和肿胀，并伴有脓液排出。全身性疾病被确诊为未控制的糖尿病，并且有 1 年前左上磨牙拔除后伤口不愈合的病史。计算机断层扫描结果显示右侧广泛性死骨形成和骨质破坏延伸至左上颌骨。微生物培养结果是肺炎克雷伯菌和摩根氏菌。随后，在糖尿病得到控制后，对受累颌骨和牙齿进行大面积死骨切除术和多次拔除术。对口腔和鼻腔黏膜进行悬吊缝合以避免形成死腔。未控制的糖尿病合并上颌骨髓炎的综合围手术期管理包括死骨切除术、基于培养结果的确定性抗生素治疗和糖尿病调节，以提高此病例的成功管理。
登记者门户 Medi-Cal 管理式医疗计划 (MMCP) 实体
注意：将发送第三封电子邮件，其中包含学习管理系统 (LMS) 的培训登录信息。只需 PC 即可完成培训。培训大约需要 30 分钟才能完成，无需考试。注册后，PC 将收到一封电子邮件，其中包含有关如何访问新 LMS 培训帐户的进一步说明。
第7章量化了土地使用变化的温室气源和下沉
REID Miner，国家空中和溪流改善委员会，加利福尼亚空气资源委员会亚当·莫雷诺（Adam Moreno），贝特尼·穆尼兹·德尔加多（BethanyMuñozdelgado），美国农业部，自然资源保护服务局Mindy Selman，USDA，首席经济学家霍莉·蒙罗（Holly Munro）办公室，全国空气和流媒体委员会，美国国际空间和溪流改善委员会，USDA，USDA，USDA的首席经济司令部，Emill Fight of Emill of Emill Fight of Emill Field，kicka经济学家Jeffrey Privette，国家海洋与大气管理局Maya Patel，USDA，首席经济学家Kristan Reed办公室，康奈尔大学Abigail Edwards，USDA，USDA，首席经济学家Charles Rice办公室，堪萨斯州州立大学G. Philip Robertson，密歇根州州立大学Joe Rudek，Matthew Willial sallc sallc sallc sallc， USDA，农业研究服务Marty Schmer，USDA，农业研究服务Edie Sonne Hall，三棵树咨询，Kimberly Stackhouse lawson，科罗拉多州立大学克里斯汀·斯特芬，科罗拉多州立大学约翰大学，约翰·斯特勒，美国环境保护局，科罗拉多州环境保护局，科罗拉多州立大学，科罗拉多州立大学，科罗拉多州立大学。堪萨斯州立大学Tristram West，美国能源部汤姆·沃思，美国环境保护局Zhiliang Zhu，美国地质调查局REID Miner，国家空中和溪流改善委员会，加利福尼亚空气资源委员会亚当·莫雷诺（Adam Moreno），贝特尼·穆尼兹·德尔加多（BethanyMuñozdelgado），美国农业部，自然资源保护服务局Mindy Selman，USDA，首席经济学家霍莉·蒙罗（Holly Munro）办公室，全国空气和流媒体委员会，美国国际空间和溪流改善委员会，USDA，USDA，USDA的首席经济司令部，Emill Fight of Emill of Emill Fight of Emill Field，kicka经济学家Jeffrey Privette，国家海洋与大气管理局Maya Patel，USDA，首席经济学家Kristan Reed办公室，康奈尔大学Abigail Edwards，USDA，USDA，首席经济学家Charles Rice办公室，堪萨斯州州立大学G. Philip Robertson，密歇根州州立大学Joe Rudek，Matthew Willial sallc sallc sallc sallc， USDA，农业研究服务Marty Schmer，USDA，农业研究服务Edie Sonne Hall，三棵树咨询，Kimberly Stackhouse lawson，科罗拉多州立大学克里斯汀·斯特芬，科罗拉多州立大学约翰大学，约翰·斯特勒，美国环境保护局，科罗拉多州环境保护局，科罗拉多州立大学，科罗拉多州立大学，科罗拉多州立大学。堪萨斯州立大学Tristram West，美国能源部汤姆·沃思，美国环境保护局Zhiliang Zhu，美国地质调查局
ASI实体GHG途径方法（2024年2月）1
a。建立温室气体排放量减少计划，并确保使用ASI认可的方法在可用的情况下使用ASI认可的方法，以与1.5 O C变暖方案一致。b。确保温室气体减少途径包括一个涵盖不超过五年的周期的中间目标，这是：i。解决了所有直接和间接的温室气排放。II。 是使用ASI认可的基于科学的方法（如果有）开发的。 iii。 公开披露。 c。每年审查温室气体减少计划。II。是使用ASI认可的基于科学的方法（如果有）开发的。iii。公开披露。c。每年审查温室气体减少计划。
用语言体现的可执行策略学习 -
使用所有这些不同的数据源，可以提供可以为不同处理方法提供支持的格式至关重要。知识图是一种灵活的格式，可以与这些来源中的所有差异相同。这些图可以在文档的不同级别上容纳不同的注释，并能够集成到一个已经存在的，已经存在的半网络生态系统中。要将这些数据转换为信息，我们仍然需要应用自然语言处理（NLP）技术，例如命名的实现识别（NER）和关系发现（RD）。在过去的几年中，NLP领域由于模型（例如卷积神经网络（CNN））的出现而实现了很大的飞跃（Krizhevsky等人。，2012年）和双向长短期记忆（BI-LSTMS）（Lample等人，2016年），最近，使用了经过训练的模型，例如Bert（Devlin等人，2019年）或巴特（Lewis等人，2020年），再加上Others技术，进一步改善了最新技术的状态。但是，作为（Battaglia等人的作者），2018年）注意到，为了使这些模型进一步改善，有必要能够概括其经验，当前的模型依靠关系假设来做出正确的预测。这是可以使用图形和Graphml的使用来改善场（Battaglia等人。，2018年）。这些方法可以处理广泛的概率和数据类型，甚至可以与先前的技术合并。，2021; Cetoli等。，2017年； Madan等。，2023）在不同的领域。几项作品已经为NLP任务或将它们与其他深度学习（DL）技术合并为自己探索的图形网络（Carbonell等人。在这项工作中，我们对葡萄牙语识别（NER）的葡萄牙语技术进行了首次评估。我们处理Wikiner的葡萄牙部分（Nothman等人。，2013）具有通用依赖项（UD）的数据集（de Marneffe
胸膜肌瘤由链球菌Intermedius和fusobacterium nucleatum引起：胸膜感染的独特实体
1挪威卑尔根Haukeland大学医院微生物学系； 2挪威卑尔根卑尔根大学临床科学系； 3挪威卑尔根Haukeland大学医院胸部医学系； 4挪威洛伦斯科格阿克胡斯大学医院肺部医学系； 5医学和实验室科学系，挪威奥斯陆奥斯陆大学临床医学研究院学院； 6挪威阿克什斯阿克胡斯大学医院的微生物和感染控制系； 7挪威Stavanger Stavanger大学医院肺部医学系； 8挪威Stavanger Stavanger大学医院微生物学系； 9挪威卑尔根Haraldsplass Deaconess医院医学系； 10挪威特隆德海姆医院圣奥拉夫医院胸科医学系； 11挪威特隆德海姆的Trondheim大学医院圣奥拉夫医院医学微生物学系； 12挪威Førde中央医院医学系； 13挪威FørdeFørde中央医院微生物学系； 14挪威卑尔根Haukeland University Hospital的颌面外科系；和15位卫生科学学院，挪威北极大学，挪威，挪威