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如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
GrameStation：使用图表指定游戏*
计算机科学 (CS) 对日常生活的影响无可否认，这促使人们做出巨大努力，让每个人都能接受计算机科学教育。随着 CS 教育的进步，人们逐渐认识到计算不仅仅是编码，而应该注重解决问题的技能。科学界这一进步的一个里程碑是回顾“计算思维 (CT)”一词的观点，并主张它包括每个人都应该学习的通用技能，而不仅仅是 CS 专业人士 [Wing 2006]。一些流行且成功的教授/学习 CS 和培养 CT 技能的方法包括可视化编程活动 [Hu et al. 2021]；游戏化编程环境/编程游戏 [Lindberg et al. 2019]。它们通常与创客文化相一致，将学习者视为创造者，而不仅仅是消费者 [Martin 2015]。
在印度瓦多达拉地区的初级卫生保健中心评估可访问性，可及性和需求
心血管疾病（CVD）占印度所有死亡人数的近四分之一（24.8％）。引起CVD引起的危险因素（例如使用烟草）的负担正在上升，而普遍的CVD病例可能会大大增加[1,2]。CVD和CVD风险因素的发生率随印度的地理和社会人口统计学特征而变化很大（3）。心血管疾病的不断增加的负担要求技术增长来应对相关的挑战。可以通过使用心电图（ECG）早期诊断来满足这些需求[4]。考虑到其无创，易于使用且廉价的性质，它正确地是心脏病管理中最广泛使用的一线调查之一[5]。在这种诊断方式的丰富历史背景下，这些因素在心血管医学中的重要性证明并确保了心电图在心血管医学中的重要性，而这种诊断方式的悠久历史非常优雅地接受了时间的考验。
引用出版版本（APA）：Hudiță，A.
1 Bucharest大学生物化学与分子生物学系，91–95 Splaiul Independentei Street，050095罗马尼亚布加勒斯特； ariana.hudita@bio.unibuc.ro（A.H.）; marieta.costache@bio.unibuc.ro（M.C。） 2个高级聚合物材料组，布加勒斯特大学Politehnica，1-7 GH。 Polizu Street，011061罗马尼亚布加勒斯特； ionut.radu@upb.ro（i.c.r。 ）; catalin.zaharia@upb.ro（C.Z. ）; l.andreeacristina@yahoo.com（A.C.I.） 3手术系，“ sf。 ioan”紧急临床医院，罗马尼亚布加勒斯特市维坦·巴尔塞斯蒂街13号； octav.ginghina@umfcd.ro 4 II二世，牙科医学院，“卡罗尔·达维拉（Carol Davila）”医学与药房大学布加勒斯特大学（University Bucharest luminita.marutescu@bio.unibuc.ro 6 I.C. Coltea Clinical Hospital的常规外科部门 罗马尼亚布加勒斯特市第3区，第3区，br非街； florin_gramma@yahoo.com 7毒理学和法医科学系，克里特岛大学医学院，希腊71003 Heraklion； tsatsaka@uoc.gr 8材料与生产系，奥尔堡大学，Skjernvej 4a，9220 Aalborg，丹麦； lg@mp.aau.dk *通信：bianca.galateanu@bio.unibuc.ro1 Bucharest大学生物化学与分子生物学系，91–95 Splaiul Independentei Street，050095罗马尼亚布加勒斯特； ariana.hudita@bio.unibuc.ro（A.H.）; marieta.costache@bio.unibuc.ro（M.C。）2个高级聚合物材料组，布加勒斯特大学Politehnica，1-7 GH。Polizu Street，011061罗马尼亚布加勒斯特； ionut.radu@upb.ro（i.c.r。）; catalin.zaharia@upb.ro（C.Z.）; l.andreeacristina@yahoo.com（A.C.I.）3手术系，“ sf。ioan”紧急临床医院，罗马尼亚布加勒斯特市维坦·巴尔塞斯蒂街13号； octav.ginghina@umfcd.ro 4 II二世，牙科医学院，“卡罗尔·达维拉（Carol Davila）”医学与药房大学布加勒斯特大学（University Bucharest luminita.marutescu@bio.unibuc.ro 6 I.C. Coltea Clinical Hospital的常规外科部门br非街； florin_gramma@yahoo.com 7毒理学和法医科学系，克里特岛大学医学院，希腊71003 Heraklion； tsatsaka@uoc.gr 8材料与生产系，奥尔堡大学，Skjernvej 4a，9220 Aalborg，丹麦； lg@mp.aau.dk *通信：bianca.galateanu@bio.unibuc.ro
更新发现针对关键优先级革兰氏阴性细菌的外排泵抑制剂
摘要：抗菌耐药性（AMR）已成为公共卫生中的一个主要问题，导致2019年估计有495万人死亡。由大量和反复使用抗生素引起的选择性压力导致细菌菌株部分甚至完全抵抗已知的抗生素。amr是由多种机制引起的，其中多种液体的（过度）表达泵的（过度）表达起着核心作用。多泡液泵是跨膜转运蛋白，自然地通过革兰氏阴性细菌表达，能够挤出并赋予对几类抗生素的耐药性。针对它们将是恢复各种治疗选择的有效方法。文献中已经描述了许多EF伏特泵抑制剂（EPS）；但是，迄今为止，尚未参加临床试验。本评论介绍了八个对Escherichia Coli或铜绿假单胞菌的活跃家庭。结构 - 活性关系，化学合成，体外和体内活性以及药理特性。还对其结合位点及其作用机理进行了相对分析。
引用出版物（APA）：Moye，A。J.，＆Vag，M。K.（2021）。计算模型或集中注意冥想及其转移到
OHBM COBIDAS MEEG报告了像许多其他科学社区一样，神经影像社区正在积极从事开放科学实践，旨在提高科学发现的可重复性和可复制性1。OHBM通过其在数据分析和共享方面的最佳实践委员会（Cobidas; https：//www.humanbrainmap-ping.org/i4a/pages/index.cfm?pageID = 3728），促进和分布式和分布式的实践疗法，以实式化的术语来促进和分布，并在其他方面进行正式化的术语，并在其他方面进行了术语，并在其他方面促进和分布。OHBM开发了Cobidas报告2，3，以介绍特定神经成像方法的最佳实践，提出了一种标准化的科学语言，用于报告和促进数据和方法的有效共享。这些报告对（i）准备手稿的研究人员很有用，（ii）编辑和审稿人，（iii）神经成像教育者以及（iv）具有专业知识的人，他们试图熟悉另一种神经图像。从这个角度来看，我们专注于Cobidas Meeg 3报告，强调了一些主要问题并随之而来的推荐委员会产生了建议。我们的目的是更好地了解某些获取参数，设计，分析和报告选择如何影响可重复性。除此之外，许多其他问题还在推荐中找到了自己的方式（框1和2和表1-3）。因此，这些建议表示要报告的最低要求，以确保可重现的MEG和EEG（MEEG）研究，并且可以在Cobidas报告本身中找到每个建议的全部详细信息。同时，这些看似基本的建议中的许多是有争议的。在文学上进行了大量讨论，我们的建议是一种共识，它采用并扩展了大脑成像数据结构中使用的术语（bids;
gram root分解多项式环
基于晶格的密码系统（Kiltz等，2018; Bos等，2018; Fouque等，2020）被选为NIST Quantum加密后（PQC）Standards（Alagic等，2022）。Lattice-based schemes, including the PQC standards, are often based on polynomial rings i.e., NTRU (Hoffstein et al., 1998; Fouque et al., 2020), Ring-LWE (Stehl´e et al., 2009; Lyubashevsky et al., 2010) and Module-LWE (Brak- erski et al., 2011; Langlois and Stehl´e, 2015年），以提高效率。离散的高斯概率分布（定义2.2）是晶格cryp-图表中的重要对象，更普遍地是晶格的数学效果。例如，对晶格问题的计算硬度的分析（Regev，2005; Micciancio和Regev，2007; Gentry等，2008; Peikert，2009; Brakerski等，2013）依赖于离散高斯人的有用特性。此外，许多基于高级晶格的Crypsystems，例如基于身份的加密（Gentry等，2008; Agrawal等，2010）和功能
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。