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CUNY PH.D.黑色，种族和种族的MA计划...
细菌基因组的监护人：NER ATPase UVRA的机械见解，DNA受损； V.Cholerae引发剂RCTB与同源oricii DNA
DNA 修复缺陷型着色性干皮病患者皮肤癌的基因组突变图谱
着色性干皮病 (XP) 是一种由核苷酸切除修复 (NER) 途径（AG 组）或跨损伤合成 DNA 聚合酶 η (V) 基因突变引起的遗传性疾病。XP 与皮肤癌风险增加有关，对于某些群体来说，与一般人群相比，风险可高达数千倍。在这里，我们分析了来自五个 XP 组的 38 个皮肤癌基因组。我们发现 NER 的活性决定了皮肤癌基因组间突变率的异质性，并且转录偶联的 NER 超越了基因边界，降低了基因间突变率。XP-V 肿瘤中的突变谱和使用 POLH 敲除细胞系的实验揭示了聚合酶 η 在无错误绕过（i）罕见的 TpG 和 TpA DNA 损伤、（ii）嘧啶二聚体中的 3' 核苷酸和（iii）TpT 光二聚体中的作用。我们的研究揭示了 XP 皮肤癌风险的遗传基础，并对减少一般人群中紫外线诱发的突变的机制提供了见解。
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
摘要：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时，对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的，而近年来，由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势，因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能，但我们的试点研究表明，现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中，提出了一个多个关注框架，该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性，我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布，然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息，我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意，并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系，并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息，该方法可以学习和了解更多实体边界信息，从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验，包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明，我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
首席发展官
Hammer＆ner在一起，是明尼苏达州最大的非营利性住宅服务提供商之一。已有100年的时间，他们的西城地点（Hammer）和50年，他们的东地铁（NER）支持有智力和其他残疾的人，以帮助他们充实地生活。在1923年，创始人Alvina Hammer打开了Hammer的大门，因为她认为残疾人有权生活在充满爱意的家庭环境中，他们可以振奋，发展独立和自我责备。Hammer富有同情心的成人和发育障碍儿童已有100年了。2020年，东北居住地与Hammer住宅接触，因为他们的组织在关心和支持智障人士的组织中具有相同的热情和价值观。 他们认为，如果他们联手，他们都可以在多种方面变得更好。 经过几个月的会议并分享了自己的身份，他们俩都同意一起开始新的旅程。 在2021年，NER被Hammer Residences收购，他们开始共同努力以合并两个组织。 Hammer＆ner现在已经完全联合起来，为人们提供智力和其他残疾人，并有机会充实生活。 从2023年开始，Hammer＆ner of corly成为一个组织，使其成为明尼苏达州最大的非疾病残疾服务之一。 今天，他们继续从创始人对创新服务的热情中汲取灵感。 有关更多信息，请访问Hammer＆Ner的网站。2020年，东北居住地与Hammer住宅接触，因为他们的组织在关心和支持智障人士的组织中具有相同的热情和价值观。他们认为，如果他们联手，他们都可以在多种方面变得更好。经过几个月的会议并分享了自己的身份，他们俩都同意一起开始新的旅程。在2021年，NER被Hammer Residences收购，他们开始共同努力以合并两个组织。Hammer＆ner现在已经完全联合起来，为人们提供智力和其他残疾人，并有机会充实生活。从2023年开始，Hammer＆ner of corly成为一个组织，使其成为明尼苏达州最大的非疾病残疾服务之一。今天，他们继续从创始人对创新服务的热情中汲取灵感。有关更多信息，请访问Hammer＆Ner的网站。首席开发机会首席发展（CDO）负责战略方向，发展，组织，促进，实施，扩张，扩张和评估所有慈善途径，以提高财务支持和组织意识。CDO管理组织筹款计划的各个方面，包括主要礼物，年度捐赠，公司/基金会关系，赠款，赞助，计划的捐赠和特别活动。CDO与首席执行官分享了管理主要慈善关系的责任。作为Hammer＆Ner执行团队的高级成员，CDO负责为组织的整体战略做出贡献并实施组织的运营计划。
如何评估体积传导模型的准确性？立体定向EEG数据的验证研究
Volume conduction models of the head are widely used for source reconstruction of electro- (EEG) and magnetoencephalography (MEG) activity ( Malmivuo and Plonsey, 1995 ; Nunez and Srinivasan, 2006 ; Hansen et al., 2010 ), and are used to understand and optimize the effects of electrical ( Neuling et al., 2012 ; Rampersad et al., 2014 )和磁性脑刺激（Janssen等，2013），用经颅电气，深脑和磁刺激（TES，DBS和TMS）颅内和颅外应用。尽管有许多模型研究可以通过比较不同的模拟模型来量化电势数值的准确性（在EEG情况下）和磁场（在MEG情况下）（在MEG情况下），但研究了较少的研究研究，研究了人类和模拟的Elliss and ush and droissells and and and and and and and and and and eSte and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。 Al。，2017）。体积传导模型的几何，电和数值方面是固有的。例如，BEM假设几何形状由具有同质和各向同性的电导率的嵌套隔室组成，从而导致对三角形的表面网格之间的边界进行几何描述，其中大多数BEM的实现都需要触摸或相交的情况，并且在deSect and triangles不得不触摸或相互交织。另一个例子是白质传导率的假设是各向异性，它将数值方法的选择限制为FEM或FDM。涉及计算机模拟的验证研究中经常采用的策略是将重点放在其中一个或两个因素上，并保持其余方面固定。先前的工作表明，由体积传导模型产生的潜在的准确性取决于许多因素，例如模型的几何代表（Vorwerk等，2014），不同组织的电导率（Oostendorp等，2000，2000; Aydin等，2014; Aydin et al。，2014年），Sensers nermane alser（Cuplmane alser），Etermane et ner ner ner ner ner ner ner ner ner ner ner。 2020a），来源的表示[例如，偶极子（De Munck等，1988）或双梁（Vermaas等，2020b）]，以及用于解决数学问题的方法[例如，具有分析公式（De Munck and Peters，De Munck and Peters，1993; Zhang，1995; Zhang; Mosher et efiment; Mosher等人，2001年; Oostenveld和Oostendorp，2002年； Akalin-Acar和Gençer，2004元素方法（Marin等，1998; Schimpf等，2002; Miinalainen等，2019）]。通过在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，颅骨，血管或dura的骨骼部分需要高分辨率，需要在模型中进行高分辨率，以便在模型中具有足够的地理位置，以使其具有足够的详细信息， 是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk是在模型中包括高分辨率的解剖学细节，例如CSF，紧凑型和海绵状的骨骼部分，以使其具有足够的地理位置的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息，以使其具有足够的详细信息， 进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。 在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk进行了特定的联系。 ; Piastra等人，2018年）。在Nüßing等人中。 （2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。 Piastra等人。 vorwerk在Nüßing等人中。（2016），例如，头部模型的几何形状保持恒定，并且解决了正向问题的数学方法。Piastra等人。vorwerk（2018），更改了数值方法和源模型，而几何形状保持恒定。
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。
印度理工学院
印度理工学院巴特那分校的人工智能-自然语言处理-机器学习 (AI-NLP-ML) 研究小组 (http://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/) 正在招募多个职位，这些职位属于一项着名的研发项目，名为“COIL-D：印度语言数据中心”，由印度政府旗舰项目 Bhasini 资助。该项目旨在创建印度语言之间的机器翻译 (MT) 语言资源、词性标注、NER、ASR、TTS 的基准语料库；开发 NMT 模型，研究 LLM 对 MT 的能力；为包括 MT、NER、NLG、情感和 TTS 在内的各种任务创建排行榜。仅邀请以规定格式申请该研究所开展的纯时间限制研究项目中的以下任务。
421.pdf
印度理工学院巴特那分校的人工智能-自然语言处理-机器学习 (AI-NLP-ML) 研究小组 (http://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/) 正在招募多个职位，这些职位属于一个着名的研发项目，名为“COIL-D：印度语言数据中心”，由印度政府旗舰任务 Bhasini 、Meity 资助。该项目旨在创建印度语言之间的机器翻译 (MT) 语言资源、PoS 标记、NER、ASR、TTS 的基准语料库；开发 NMT 模型，研究 LLM 对 MT 的能力；为包括 MT、NER、NLG、情感和 TTS 在内的各种任务创建排行榜。仅邀请以规定格式申请该研究所开展的纯时间限制研究项目中的以下任务。序号。
