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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，
测试引力在测量时是否充当量子实体
经典系统的一个定义特征是“原则上可测量”且不受干扰：量子系统明显违反了这一特征。我们描述了一个多干涉仪实验装置，原则上，如果测量重力引起不可约扰动，该装置可以揭示空间叠加源重力场的非经典性。当一个干涉仪产生场时，其他干涉仪用于测量叠加产生的重力场。这既不需要任何特定形式的非经典重力，也不需要在任何阶段产生任何相关自由度之间的纠缠，从而将其与迄今为止提出的实验区分开来。当将此测试添加到最近的基于纠缠见证的提议中时，扩大了用于测试重力的量子公理的范围。此外，所提出的测试为任何有限速率的退相干产生了量子测量引起的扰动的特征，并且与设备无关。
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。
战略地图在战略医疗实体管理中的作用
为了将战略地图用作战略管理工具，有必要创建一个连贯的、相互关联且具有因果关系的战略目标体系。将战略地图用作记分卡基础的前提是组织中拥有高效的战略规划体系。如图1所示，在制定战略地图之前，应先确定使命和愿景，并制定组织战略。值得注意的是，在某些实体中，实施 BSC 需要启动或安排战略规划过程 [26]。医疗机构的战略是一组关于从设施当前状态过渡到未来期望状态的假设。战略地图将这些假设分为四个视角，并通过它们之间的因果关系将它们组合成一个连贯的整体 [26]。
IEEE Power and Energy Society实体年度报告2024
1。重大成就：1）IEEE PES卫星技术委员会-DC Power System DC传输控制和保护小组委员会①与IEEE EEEE PES STC合作，以成功举办DC技术和系统的第一次IEEE国际会议，主持DC传输控制和保护技术小组，并提供7套特殊报告和5套纸面阅读的报道和5套纸的报道。②2024年10月19日，举行了一次替换DC传输控制和保护小组委员会的工作会议，并举行了第三个小组委员会的第一次会议，总结了第二个小组委员会的工作完成，完成了第三个子委员会更换的调整，并报告了第三个子委员会的替换，并报告了20225的主工作和计划。
通过对比学习统一双空间嵌入以实现实体对齐
实体对齐 (EA) 旨在匹配不同知识图谱 (KG) 中的相同实体。基于图神经网络的实体对齐方法在欧几里得空间中取得了良好的效果。然而，KG 通常包含复杂的局部和层次结构，难以在单个空间中表示。在本文中，我们提出了一种名为 UniEA 的新方法，它统一了双空间嵌入以保留 KG 的内在结构。具体而言，我们同时学习欧几里得空间和双曲空间中的图结构嵌入，以最大化两个空间中嵌入之间的一致性。此外，我们采用对比学习来减轻由相似实体引起的错位问题，其中相似相邻实体的嵌入变得太近。在基准数据集上进行的大量实验表明，我们的方法在基于结构的 EA 方法中实现了最佳性能。我们的代码可以在https://github.com/wonderCS1213/UniEA上找到。
聚合物生物降解性信息的零射击实体识别：polybd上的gpt-4O
分类，并为政策和工业实践提供信息。开发用于提取聚商生物降解性数据的自动化工具可以大大提高现有研究的效率，可访问性和适用性，从而加速科学的进步和实践实施。与物质领域专家合作进行的这项研究旨在促进知识整合以增强材料循环。为了支持准确的，特异性模型的开发，我们提出了PolyBD，这是一种在聚合物生物降解性上进行的进行进行的数据集。数据集由100篇研究文章组成，记录了微生物或酶和聚合物之间的相互作用。每篇文章都被手动分割成句子并在实体级别注释，捕获聚合物，细菌，真菌和酶（见图1）。为了改善域专家注释的效用，在多个层次级别注释实体。，例如，如图1所示，“粘膜杆菌”（物种）和“铬细菌”（属）均被注释。未来的注释效果将这些细菌实体与其相应的本体论条目联系起来。在关系注释过程中，聚合物“聚合物聚合物”将与属和物种水平的注释相结合，从而使对聚合物 - 细菌相互作用有全面的了解。polybd包含大量嵌套的象征 - 图1中包含的实体，例如“ Chro-mobacterium”和“ Rhizopus” - 在提取方面面临着相当大的挑战。能够解决嵌套命名实体识别（NER）的方法很少，尤其是在专用域中[5]。鉴于此任务的知识密集型性质 - 区分
提交可注册养老金实体审计财务报告的副本
受托人的最终母公司Inmignia Financial Ltd已向受托人的官员支付或同意支付保险费，以支付截至2024年6月30日的财政年度的责任，法律费用，保险合同和此类保险合同的保费。此类保险合同对受托人或曾经是受托人官员的人保证某些责任（符合规定的排除责任）。涵盖负债的性质的详细信息或已支付的保费金额尚未包括在内，因为合同条款禁止此类披露。
基于对比度学习的基于跨度的统一命名实体识别框架
传统命名实体识别（NER）模型通常是为特定于域的数据集而设计的，并且仅限于固定的预定义类型，这是难以推广到新域的困难。最近，基于及时的生成方法可以通过在不同的数据集上共同培训模式，并通过及时说明提取指定的实体，以减轻这种约束。但是，由于自回旋结构，这些方法无法直接建模实体跨度，并且会遭受缓慢的分解。为了解决这些问题，我们通过对比度学习（SUNER）提出了一个基于新颖的S基础的Unified Ner框架，该框架将文本跨度和实体类型表示在共享的语义空间中保持一致，以并行提取实体。具体来说，我们首先提取跨度，而无需考虑实体类型以更好地概括跨数据集。然后，通过利用构图的学习和精心设计的实体标记结构的力量，我们将候选人跨度及其textual类型描述映射到相同的矢量代表空间中，将其映射到跨多个方面的区分实体。对监督和零/少数拍摄设置进行了广泛的实验表明，与以前的最先进的统一NER模型相比，实现的Suner模型可实现更好的性能和更高的效率。
卷II：ACA管理实体系统安全和隐私计划
本卷II卷取代了Mars-Ev。2.0文档套件的II卷，第III卷和第四卷，日期为2015年11月。此Mars-Ev。2.2是一个临时发布，反映了国家，卫生与公共服务部（HHS）（HHS）（HHS）和CMS级别的安全性和隐私政策和标准指南的最新消息，包括CMS可接受的风险保障（ARS）v。3.1，2017年11月21日，2017年11月21日。在继续为ACA环境保留自定义时，此临时版本使安全性和隐私控制参数保持一致，以与CMS ARSv。3.1一致。它集成了针对个人身份信息（PII）和云服务提供商环境的特定实施规范，并提高了评估安全性和隐私控制实现有效性的灵活性。