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利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
遗产 TL
备注：佩戴防护手套。选择合适的手套不仅取决于其材质，还取决于其他质量特征，并且不同制造商的手套也有所不同。请注意手套供应商提供的有关渗透性和突破时间的说明。还应考虑使用产品的具体当地条件，例如割伤、磨损的危险和接触时间。突破时间取决于手套的材质、厚度和类型等，因此必须针对每种情况进行测量。如果有任何降解或化学突破的迹象，应丢弃并更换手套。眼睛防护：无需特殊防护设备。皮肤和身体防护：根据类型、危险物质的浓度和数量以及具体工作场所选择身体防护。重新使用前，脱下并清洗受污染的衣服。适当穿戴：防渗透衣服防护措施：技术措施的使用应始终优先于个人防护设备的使用。选择个人防护设备时，请寻求适当的专业建议。
22-780-规格表
KUT-GARD ® POLYESTER OVER DYNEEMA ® / STAINLESS STEEL CORE SEAMLESS GLOVE - HEAVY WEIGHT • Seamless knit construction provides comfort, fit, and dexterity • Multiple strands of stainless steel combined with high strength fibers wrapped in polyester ensures maximum protection • Made from component materials that comply with Federal Regulations for food contact 21CFR, 170-199 • Features patented NSF/ANSI Standard 51 Conformant和FDA和EPA抗菌纤维。抑制与纤维接触的微生物的生长，最高可达99.9％•用Dyneema®包裹的钢纤维纱，可提高手套的性能，而无需牺牲灵活性和敏捷性•CFIA认可
企业计划 - 斯坦福 HAI
HAI 企业计划的优势在于它提供了与众多教职员工和部门进行合作的广泛机会。我们的合作有助于为 IBM 基础研究组合提供战略方向。该计划“钱包”功能的扩展以及 HAI 团队提供的白手套服务将使我们能够增加研究合作并产生更多可衡量的价值。
比较医学概念表示和患者轨迹预测的神经语言模型
医学概念的有效表示对于电子健康记录的次要分析至关重要。神经语言模型在自动从临床数据中得出医学概念表示方面已显示出希望。但是，尚未对不同语言模型的比较性能，用于创建这些经验表示形式及其编码医学语义的程度，尚未得到广泛的研究。本研究旨在通过评估三种流行语言模型的有效性 - word2vec，fastText和手套 - 在创建捕获其语义含义的医学概念嵌入中的有效性。通过使用大量的数字健康记录数据集，我们创建了患者轨迹，并用它们来训练语言模型。然后，我们通过与生物医学术语进行明确比较来评估学到的嵌入式编码语义的能力，并通过预测具有不同级别可用信息的患者结果和轨迹来隐含。我们的定性分析表明，FastText学到的嵌入的经验簇与从生物医学术语获得的理论聚类模式表现出最高的相似性，分别在0.88、0.80和0.92的经验簇和0.92之间的诊断，过程和医疗代码分别为0.88、0.80和0.92之间。相反，为了预测，Word2Vec和Glove倾向于优于快速文本，而前者的AUROC分别高达0.78、0.62和0.85，分别用于现场长度，再入院和死亡率预测。在预测患者轨迹中的医疗法规时，手套在诊断和药物代码（分别为0.45和0.81）的最高级别上达到了语义层次结构的最高性能（AUPRC分别为0.45和0.81），而FastText优于其他模型的过程代码（AUPRC为0.66）。我们的研究表明，子词信息对于学习医学概念表示至关重要，但是全球嵌入向量更适合于更高级别的下游任务，例如轨迹预测。因此，可以利用这些模型来学习传达临床意义的表示形式，而我们的见解突出了使用机器学习技术来编码医学数据的潜力。
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。................................................................................................................. 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。.................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和 Sensor Glove Ultra。左：当前版本，右：旧版本。[73][74].................................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ................................................................................................................ 50 图 3.8：P5 手套。................................................................................................................................. 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 ............................................................. 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 ............................................................................. 52 图 3.11：立体相机。................................................................................................................. 52 图 3.12：深度感知相机 ............................................................................................................. 53 图 3.13：热像仪 ................................................................................................................ 53 图 3.14：基于控制器的手势 ................................................................................................ 54 图 3.15：单个相机。................................................................................................................ 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型。 ........... 55 图 3.17：3D 集成成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器集成。................................ 56 图 5.1：不同的手势。................................................................................................ 70 图 5.2：系统实施框架说明。.............................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。.............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。......................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。........................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。................................................................................ 84 图 5.8：实施框架。................................................................................................ 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ........................................................................ 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
标准操作程序
潜在爆炸性和爆炸性化合物最明显的危害来自可能因飞散的碎片（金属、玻璃、陶瓷等）造成的身体伤害，以及因爆炸伴随或随后发生的火灾造成的烧伤。其中一些化合物还可能导致急性和慢性健康影响。用户必须熟悉他们正在使用的化合物的具体危害和毒性，这些可以在化学品的安全数据表 (SDS) 中找到。SDS 可通过耶鲁大学 EHS 网页 (ehs.yale.edu) 上的安全数据表链接获取。个人防护设备 (PPE) 大学的个人防护设备政策可在 EHS 网站 (ehs.yale.edu) 上找到处理这些化合物时必须佩戴护目镜和面罩。处理 PEC 和爆炸性化合物时必须佩戴手部防护手套。在实验室环境中处理固体或皮肤不太可能与溶液接触时，检查型丁腈手套（厚度至少为 4mil）通常足以处理这些化合物。但是，如果可能与皮肤接触溶液或使用量较大，则应在检查型丁腈手套上戴上实用级手套。在许多情况下，实用级丁腈手套或氯丁橡胶手套是合适的，但请参考化学品的 SDS、手套制造商的选择指南或联系 EHS 进行验证。皮肤和身体防护 长裤或覆盖身体的衣服
