XiaoMi-AI文件搜索系统
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Primer AI 的首字母缩略词识别和消歧系统
歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解，因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法：我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上，我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比，我们的两个系统都实现了显着的性能提升，并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练，我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题，并形成了 SciAD 的去重版本，我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集，并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。
A 铝和铝合金，14、21-28、31、32、35、41 ...
电化学技术，5，43 实验室研究，20 量级，21 巴拿马运河区，94 预测，5 点蚀，14，102-112，152 铝金属耦合排名，25 测试，5 理论考虑，33 地下，81 地下电力电缆，69 焊接材料，66 电偶耦合（另见异种金属）铝合金，4130 钢，14，23，31 铝 2024，铜，35 铝 6061，金属和合金，26，102-112 铝 7075，镉，23，32 铝 7075，铜，22，28 铝 7075，Ti-6A1-4V， 22, 102-112 铝 7075，锌，23, 32 铝 7075，304 型不锈钢，22, 110 大气，94 阴极保护，33, 67, 105, 112, 150 铜，碳钢，11, 48 铜，铁，15 铜，304 型不锈钢，16 铜，409 型不锈钢，11 铜，430 型不锈钢，11, 16 镁 AZ31 的组合，316 型不锈钢，4340 钢，6061 和 7075 铝，360 黄铜，400
十月 – 十一月 - 澳大利亚巡航游艇俱乐部
IMS 比赛是 CYCA 决定创建速度相似的船只组别，从而为整个北方带来一些激动人心的近距离比赛。 同样重要的是，自从 CYCA 决定不再需要 IMS 证书才能进入性能障碍类别以来，进入 PHS 组的游艇（超过 50 艘）的实力也很重要。对于 CYCN 1996/97 蓝水冠军 Atara（Roger Hickman 和 John Storey）来说，领航员 Denise Richards 不断监测风向变化，船员随时准备转帆以获得优势 - 尽管条件恶劣且存在相关风险 - 还是获得了回报。“这是我们参加过的最好的比赛之一，也是最艰难的比赛之一，”IMS 总冠军奖杯获得者、船长 Roger Hickman 说道：CYCNs 蓝水积分赛的竞争非常激烈，其中包括悉尼至黄金海岸帆船赛，这是 1997-98 系列赛的第一场比赛，Farr 50 Ragamuffin 在没有船主 Syd Fischer 的情况下参赛。Ragamuffin 为缺席的 Fischer 和船长 Tony Ellis 赢得了出色的第二名（IMS），而 David Fuller 和 Hugo van Kretschmar 则驾驶他们的 Sydney 36 Bash-ful/ 获得了第三名。
山上的心理健康日比以往任何时候都要大
最近的一项研究发现，接受辩证行为疗法（DBT）患有躁郁症的年轻人比接受标准心理治疗的年轻人的自杀率显着少。匹兹堡大学的研究招募了100名12-18岁的年轻人，他们与双极光谱疾病相关，他们在特殊的精神病学院门诊诊所接受治疗。所有人都受到精神科医生的照顾，并根据标准治疗算法接受药物治疗。两组的青年在挤压，低狂热和躁狂症的症状中表现出模拟降低。但是，收到DBT的年轻人报告说，自杀企图的次数大大减少。DBT疗法是一种基于循证的治疗，侧重于情绪调节。它可以帮助人们识别，标记和更好地管理有助于表现，焦虑和自杀思维的情绪激活因子。许多研究发现，DBT疗法在治疗情绪失调障碍的人方面非常有效，包括边缘性人格障碍，自我伤害，饮食失调和自然思维。这项研究发现，它还可以有效地减少双相情感障碍的年轻人的自杀行为。
飞机在所有高度（例如 6. alr 在内部故障或低位）
理论认为，机械变量指示的数值接近飞机在任何高度的真实垂直速度（见图 6）。参考1 和 2）。任何错误都是由于空气在内部泄漏处粘度的变化或空气通过时泄漏与外部大气之间的差异造成的。这些影响也可能导致爬升和下降的不同结果，因为下降过程中从大气中流入的空气的稳定性并不一定意味着上升过程中从容器中流出的空气的稳定性，其他条件相同。然而，这些影响可以通过建筑设计最小化，并且出于实际目的，可以使用现代航空器爬升率指示器来显示标准大气中的真实垂直速度。PZI 滑翔机变速计的实验室校准现在也不受其特性限制，尽管工厂条件不能产生适当的大气参数。就目前的目的而言，将假设机械变速计确实显示真实的垂直速度，当然，前提是在海平面上进行精确校准。
肥胖和糖尿病-Thieme Connect
许多研究证明了体重减轻的治疗和预先预期的有效性。许多研究证明了体重减轻治疗和预防2型糖尿病的治疗和预防。在“芬兰预防研究”中，通过生活方式干预，将糖尿病前期到2型糖尿病的转化减少了58％[1]。模拟结果是在“预防糖尿病计划”中获得的[2]。一项英语研究表明，在诊断为2型糖尿病后的第一年，每1千克体重减轻，预期寿命增加了3-4个月[3]和Williamson等人。[4]表明，重量的重量10 kg可将2型直径的人的总体死亡率降低25％。此外，减轻体重不仅可以提高血糖水平，而且还可以改善糖尿病的所有合并症（高血压，脂肪肝病，抑郁症，阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSA）等）。但是，当减轻至少5％的重量时，这些影响似乎特别强烈[5]。2型糖尿病治疗中的体重增加会使心血管危险因素恶化，并且与脑血性事件和死亡率的增加有关[6]。
回顾 TNF 抑制剂和托珠单抗的优缺点...
摘要 大血管炎 (LVV) 包括巨细胞动脉炎 (GCA) 和高安动脉炎 (TAK)。即使相似，这两种疾病在治疗和结果方面也有所不同。高剂量的糖皮质激素 (GC) 仍然是治疗这两种疾病的首选。然而，建议对特定患者进行辅助治疗，以降低复发风险和与 GC 相关的副作用。肿瘤坏死因子 α 抑制剂 (TNFis) 和托珠单抗 (TCZ) 用于治疗 LVV，但存在一些差异。在 GCA 中，TCZ 已被证明在诱导缓解方面有效且安全，但仍存在一些悬而未决的问题，而关于 TNFis 的数据稀少且没有定论。相反，在 TAK 中，TNFis 或 TCZ 似乎能够控制难治性形式的症状和血管造影进展。然而，它们在治疗管理中的地位仍需明确，因此美国风湿病学会和 EULAR 指南在何时开始治疗和开始何种治疗方面的建议略有不同。因此，本综述的目的是研究 TNF 和 TCZ 在 LVV 中的使用证据，概述这两种疗法的优缺点。
对塞拉利昂疟疾病例的预测模型的比较评估
疟疾仍然是一项重大的公共卫生挑战，需要准确的预分辨率模型，以告知塞拉利昂的有效干预策略。本研究比较了Holt-Winters的指数平滑，谐波和人工神经网络（ANN）模型的性能，该数据使用2018年1月至2023年12月的数据进行了比较，并结合了塞拉利昂健康管理信息系统（HMIS）的历史案例记录，以及包括湿度，沉淀和温度的气象学变量。ANN模型表现出卓越的性能，在包括气候变量之前达到了4.74％的平均绝对百分比误差（MAPE）。随着气候变量的包含，这将进一步降低至3.9％，它超过了传统模型，例如Holt-Winners and Harmonic，分别产生了22.53％和17.90％的MAPES。ANN的成功归因于其在数据中捕获复杂的，非线性关系的能力，当时与相关的气候变量增强时特别是。使用优化的ANN模型，我们预测了接下来24个月的疟疾病例，预测从2024年1月到2025年12月的稳定增加，季节性峰值。这项研究强调了在流行病学建模中的机器学习方法，特别是ANNS的潜力，并突出了将环境因素整合到疟疾预测模型中的重要性，推荐ANN模型，以告知更有针对性，有效的疟疾控制策略以改善Sierra Leone和Sirra和Sim-sim-erilra-cil-ial-cil-ial-ial-ial-ial-ial-ial-ial-ial-cor-ial-for。关键字
磷酸盐1介导的磷酸盐从根到射击的易位调节植物的花卉过渡磷酸盐1介导的磷酸盐从根到射击的易位调节植物的花卉过渡
磷营养很长时间以来一直在影响植物的花卉转变，但潜在的机械主义尚不清楚。拟南芥磷酸转运蛋白磷酸盐1（PHO1）在从根到芽的磷酸转移中起关键作用，但是它是否以及如何调节花卉转变是未知的。在这里，我们表明PHO1的敲除突变延迟在长期和短期条件下开花。Pho1突变体的晚开花可以通过玫瑰花结或射击顶点的Pi补充来部分挽救。嫁接测定法表明，PHO1突变体的晚开花是磷酸盐从根到芽的磷酸易位受损的结果。SPX1和SPX2的基因敲除突变，这是两个磷酸盐饥饿反应的两个负调节剂，部分挽救了PHO1突变体的晚期流动。pho1在开花时间调节中对Pho2（Pho2的负调节剂）表示同义。损失PHO1会抑制某些花卉激活剂的表达，包括编码佛罗里语的FT，并在芽中诱导某些花卉阻遏物的表达。遗传分析表明，至少对于PHO1突变体的晚开花，至少部分缩进的茉莉酸信号传导。此外，我们发现pho1的水稻pho1; 2，Pho1的同源物在花卉过渡中起着类似的作用。这些结果表明PHO1整合了磷营养和开花时间，并且可以用作调节植物中磷营养介导的开花时间的潜在目标。
删除：识别设备机器学习模型窃取和重复使用移动应用程序中的漏洞
移动应用程序已通过装饰机学习（ML）技术提供人工智力（AI）服务而受欢迎。与在远程服务器上实现这些AI服务不同，这些在当地AI服务所需的这些设备技术敏感信息可以减轻远程数据收集的敏感数据收集的严重问题。但是，这些设备技术必须推动ML专业知识的核心（例如，，模型）到本地智能手机，这些智能手机仍在远程云和服务器上受到模拟漏洞的影响，尤其是在面对模型窃取攻击时。为了防止这些攻击，开发商采取了各种保护措施。毫无意义地，我们发现这些保护仍然不足，并且可以在移动应用程序中的设备ML模型提取和重复使用而无需限制。为了更好地证明其保护性不足和此攻击的可行性，本文提出了Dimistify，该摘要在应用程序中静态定位ML模型，切成相关的执行组件，并最终自动生成脚本以成功地移动应用程序以成功地窃取和重复使用目标ML模型。为了评估Dimistify并证明其适用性，我们将其应用于1，511顶级移动应用程序，使用设备ML专业知识基于其Google Play的安装数字来为几种ML服务，而Demistify可以成功执行1250个（82。73％）。此外，还进行了深入研究，以了解移动应用程序中的设备ML生态系统。