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ner:-L - Theatrecrafts.com
重建的主要目的之一是将皇家芭蕾舞团纳入其中，该公司之前曾占据伦敦西部的一座独立建筑。最终的建筑项目占地 2.5 英亩，不仅仅是一座剧院，更是一个巨大的歌剧和芭蕾舞制作村。除了可容纳 2,257 人的主礼堂外，还有一个可容纳 420 人的工作室剧院、一个可容纳 200 人的芭蕾舞工作室剧院、两个全尺寸歌剧排练室（可用于前期制作工作的完整布景）和另外六个工作室。在科文特花园上演的混合歌剧和芭蕾舞剧不仅需要通常的戏剧部门，还需要更专业的行业 - 例如男士和女士歌剧鞋，以及内部假发制作人。对于观众来说，除了在礼堂增加空调外，优雅的花厅（以前用作主要布景商店）也进行了重建，并且设施和建筑通道得到了极大改善。
NER 300 资格预评估问卷
‣ 风能 ‣ 光伏 ‣ 聚光太阳能/太阳能热电 ‣ 地热 ‣ 海洋 ‣ 水力发电 ‣ 能源储存，包括电池，但仅与使用额外的可再生能源有关 ‣ 智能能源系统，包括智能电网，但仅与安装额外的可再生能源容量有关的智能电网活动 ‣ 可再生供暖和制冷 ‣ 生物能源 ‣ 可再生燃料 ‣ 可再生氢和燃料电池 ‣ 碳捕获和储存（CCS） ‣ 碳捕获、利用和储存（CCUS），但仅与安装额外的可再生能源发电相结合 3. 您的项目需要哪种类型的演示？
ti-nermerger：用于在网络安全中集成NER数据集的半自动化框架
摘要：最近的进步突出了高质量数据在开发准确的AI模型中的关键作用，尤其是在称为实体识别（TI-NER）的威胁智能中。这项技术自动化了广泛网络报告中信息的检测和分类。但是，缺乏可扩展的注释安全数据集阻碍了TI-NER系统的开发。为了克服这一点，研究人员经常使用数据增强技术，例如合并多个带注释的NER数据集以提高品种和可扩展性。整合这些数据集面临着挑战，例如保持一致的实体注释和实体类别以及对标准化标记方案的影响。手动合并数据集在大规模上很耗时且不切实际。我们的论文介绍了Ti-Nermerger，这是一个半自动化的框架，将各种Ti-NER数据集集成到可扩展的，合规的数据集中，与Stix-2.1等网络安全标准对齐。，我们通过使用DNRTI和APTNER数据集将框架的效率和效率进行了比较，从而验证了该框架的效率和有效性，从而产生了增强APTNER（2aptner）。结果表明，手动劳动减少了94％以上，在短短几分钟内节省了几个月的工作。此外，我们应用了高级ML算法来验证集成NER数据集的有效性。我们还提供公开访问的数据集和资源，支持威胁情报和AI模型开发的进一步研究。
DBJ 53 东北经济.pdf - NER 数据库 - NEDFi
2024 年 2 月 18 日 — I&II)、(24) 食品加工 (第 III 和 IV 部分)、(25) 东北地区经济 (第 I、II 和 III 部分)、(26)。地区概况 - 阿萨姆邦、(27) 农业、...
2025会计年度循环基金价格表
Investigation Type Price TL Forensic Molecular Genetic Investigations Nesep Determination and Stain Revelation of Blood Nesep Determination (through DNA examination, per capita) 8.181,82 Nesepal determination in oral swapta (DNA examination) 8.181,82 Blood and blood stain DNA examination and blood stretch (per person) DNA examination from stain and identification (per person) 7.272,73 DNA examination from oral swapt and identification (per capita) from 7.272,73 Tissue examination (per capita) 4.227,27 Bone tissue examination (per person) 4.954,45 hair tissue examination (per person) 4.227,27 4.227,27 4.27,27 Mitochondrial DNA typing (per capita) 8.790,00 Blood, saliva, semen determination (for each example) from各种污渍（对于每个示例）1.500,00父亲及其他亲属关系以及档案检查和意见（至少）6.590,80 DNA-STR水平（骨髓移植，每8,181,82 y-STR加上5.409,00 x-STR 5.409,00 x-STR 5.409,00其他类型的分析（至少）估计（至少）估计了4.727,727，27 eytimate and and and ant and ant and ant and and and and ant and ant and and and and ant and型（and）。至少（至少）（至少）具有9,045,40个Indel Locuses（至少）4.727.27Investigation Type Price TL Forensic Molecular Genetic Investigations Nesep Determination and Stain Revelation of Blood Nesep Determination (through DNA examination, per capita) 8.181,82 Nesepal determination in oral swapta (DNA examination) 8.181,82 Blood and blood stain DNA examination and blood stretch (per person) DNA examination from stain and identification (per person) 7.272,73 DNA examination from oral swapt and identification (per capita) from 7.272,73 Tissue examination (per capita) 4.227,27 Bone tissue examination (per person) 4.954,45 hair tissue examination (per person) 4.227,27 4.227,27 4.27,27 Mitochondrial DNA typing (per capita) 8.790,00 Blood, saliva, semen determination (for each example) from各种污渍（对于每个示例）1.500,00父亲及其他亲属关系以及档案检查和意见（至少）6.590,80 DNA-STR水平（骨髓移植，每8,181,82 y-STR加上5.409,00 x-STR 5.409,00 x-STR 5.409,00其他类型的分析（至少）估计（至少）估计了4.727,727，27 eytimate and and and ant and ant and ant and and and and ant and ant and and and and ant and型（and）。至少（至少）（至少）具有9,045,40个Indel Locuses（至少）4.727.27
SCL-RAI：基于跨度的对比学习与检索增强推理，用于 NER 中未标记实体问题
命名实体识别是自然语言处理中的一项基本任务，旨在对文本中的命名实体进行定位和分类。由于大规模且经过良好注释的数据集，基于深度学习的方法（Li et al.，2022b；Devlin et al.，2019）取得了巨大成功。然而，在具有 112 个细粒度命名实体标签的真实数据集（如 Ling 和 Weld（2012））中，大量的实体类别可能会导致不可避免的注释缺失。此外，在实际场景中，为了获得大型 NER 数据集，远程监督方法（Ren et al.，2015；Fries et al.，2017）可能会使这个问题更加严重，因为实体词典无法覆盖所有实体。前人的研究（Li et al.，2021；Shang et al.，2018）发现这个问题严重阻碍了NER模型的性能，并将这个问题命名为无标记实体问题。如图1所示，未标记的第二个“NBA”可能会混淆模型并引入不必要的噪音。为了解决这个问题，人们从不同的角度提出了几种尝试。受到启发
软组织肉瘤中核苷酸 - 分离修复（NER）途径的作用：综述和关注其作为治疗靶标的潜力
核苷酸切除修复（NER）途径涉及三十多个蛋白质 - 蛋白质相互作用，并去除化学疗法药物引起的DNA加合物。NER的关键基因通常在癌细胞中过度表达，该途径的改变负责增加或降低对特定治疗剂的敏感性。这在软组织肉瘤（STS）中特别相关，稀有间充质原始肿瘤的潜在机制仍然缺乏理解。完全可以是STS中潜在的治疗靶标。NER活性的微妙调节可能在临床上与替代预后标记或预测对化学疗法剂的敏感性有关。应进一步对NER进行进一步的预期评估以解决这个问题。摘要
Lucas Poßner*、Matthias Laukner、Florian Wilhelmy、Dirk Lindner、Uwe Pliquett、Bojana Petkovic、Marek Ziolkowski、Thomas R. Knösche 和 Konstantin Wei
对于实际测量，我们使用了图 1 中所示的设置。它包括：(i) 一台笔记本电脑，用于控制信号生成和数据采集；(ii) 一台 USB 示波器（TiePie Handyscope HS5-540），带有集成的任意波形发生器。从神经刺激器记录的波形被发送到任意波形发生器，示波器用于拾取来自 (iii) 的测量信号；(iii) 测量前端，包含：- 电压控制电流源，用于将刺激脉冲施加到电极和组织，- 差分放大器，用于测量电极和组织之间的电压，- 差分放大器，用于测量刺激电流作为传感电阻器两端的电压降 [8]；(iv) 连接到电压控制电流源的双极同轴脑刺激电极（Inomed BCS 45mm 30°）。电极是一个带有非绝缘外导体的开放式同轴探头。其末端弯曲 30°，长 45 毫米。电缆长度为 3 米。由于其长度，它会产生不必要的寄生电容。如果导体略微不呈圆形，就会发生这种现象 [5]。在补偿电极阻抗时，需要考虑这一点。然而，在本文的背景下，提出一个原理证明，这是可以忽略不计的。
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，
从零到英雄：在零和几射击上下文中利用生物医学命名实体识别的变压器
在生物医学领域中监督的命名实体识别（NER）取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的，而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类，并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练，这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。，我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44％，单发NER为50.10％，10-Shot NER的平均F1得分为69.94％，在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上，100-SHOT NER的平均F1得分为79.51％。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体，优于先前的变压器方法，并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。