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解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
石榴作为天然染料的抗菌、抗分枝杆菌和抗真菌特性
石榴在人类历史上占有重要地位，是最古老的栽培农产品之一。众所周知，石榴的原产地是地中海、西亚和伊朗，如今在美国（加利福尼亚和亚利桑那）、阿根廷、中国、阿富汗、印度、阿拉伯、智利和墨西哥北部都有种植。1、2 石榴是石榴科中最重要的植物。石榴的名称来源于 Malum granatum，在拉丁语中意为“颗粒状的苹果”。1 石榴有多个多刺的枝条，叶子是椭圆形的；可食用的果实是一种浆果，由白色或红色单花的子房产生，里面有种子和果肉。3 石榴的 50% 由可食用部分组成，50% 由果皮组成（Fawole 和 Opara）。4
自然界中端粒相关序列的分布
关于端粒区的结构，一个共同的主题正在出现。染色体末端带有多个串联重复的简单卫星状 DNA（2）。除了染色体末端的简单序列外，端粒附近的区域通常还带有长段中间重复 DNA（1、10、13、15、18、24）。在酿酒酵母中，染色体以 200 到 600 个碱基对的不规则序列 C1_3A 结束（17、23；图 1）。此外，在 DNA 末端附近发现了两个中间重复元素，称为 X 和 Y'（8、9）。Y' 是一个高度保守的元素，长度为 6.7 千碱基（kb）（8、9）。 X 是一种比 Y' 保守性更低的元件，大小范围为 0.3 至 3.75 kb，位于 Y' 的着丝粒附近（8, 9）。C1_3A 重复序列的内部序列以及 DNA 复制的推定起点（自主复制序列）与 X 和 Y' 相关（7, 21）。这些特性与端粒相关序列在复制、重组或端粒区域修复中发挥作用相一致。已经开发出凝胶系统，可以分离完整的酵母染色体 DNA 分子（4, 16）。已记录了菌株 YNN281、A364a、DCO4 和 AB972（5）中每条染色体在一个系统（正交场交替凝胶电泳 [OFAGE]）中的行为。通过改良的凝胶插入法 (16) (5) 从这些菌株中制备 DNA，并进行 OFAGE 处理。将 DNA 转移到硝酸纤维素上并与 X 和 Y' 特异性探针杂交 (20)（图 2）。通过琼脂糖凝胶分离 1.7 kb NcoI 片段，从 YRp12O (9) 制备 X 特异性探针。通过分离 1.7 kb BglII 片段，从 YRpl31b (9) 制备 Y' 特异性探针，该片段被亚克隆到 BamHI 消化的 M13 mpl8 中。从 pYtl03 (17) 切下 125 碱基对 HaeIII-MnlI 片段，其中包含 82 碱基对 C1_3A 重复序列。杂交探针来自据报道不含 C1_3A 重复序列的 X 和 Y' 区域。这一点已通过以下事实得到证实：源自 pYtl03 的真正的 C1_3A DNA 既不与 X 也不与 Y' 探针杂交。为探针选择的 X 区域在不同的 X 元素中是保守的 (8, 9)。表 1 中显示的数据是从 17 种不同的凝胶中汇编而来的，这些凝胶的切换间隔范围为 20 到 80 秒。每个菌株的 X 和 Y' 分布模式不同（图 2 和 3）。每个菌株中至少有三条最小染色体中有一条不与 Y' 探针杂交，在三个菌株中，五条最小染色体中的两条不与 Y' 探针杂交
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
农村支付机构年度报告和帐户2023 ...
gov.uk（www.gov.uk）（www.gov.uk）（NPPF）需要极大的重视来保护和增强良好自然美景（已知为国家景观），国家公园以及在整个范围和规模范围内的良好自然美景（已知称为国家景观）内的景观和风景优美。第183段需要表现出特殊情况，以证明指定景观中的重大发展是合理的，并规定了在考虑相关发展建议时应应用的标准。《 2023年左旋与再生法》第245条（立法.gov.uk）赋予相关当局（包括地方规划机构）的义务，以寻求进一步的法定目的，在英格兰行使其职能方面的国家公园，广阔或杰出的自然美景领域。 这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。《 2023年左旋与再生法》第245条（立法.gov.uk）赋予相关当局（包括地方规划机构）的义务，以寻求进一步的法定目的，在英格兰行使其职能方面的国家公园，广阔或杰出的自然美景领域。这项职责还适用于指定区域以外的建议，但会影响其自然美景。
使用自然语言分析金融新闻...
金融市场瞬息万变，实时更新和分析至关重要。这些市场容易受到全球事件和现象的影响，例如贸易战、内乱、创新和科学发现。金融新闻可从多种来源获得，包括在线和离线。这里的在线来源是指可以通过互联网获取的来源，这里的离线来源是指通过其他媒体传播的来源。离线来源包括通过报纸和电视获得的新闻和见解。对于像股票市场一样敏感的金融市场来说，通过报纸获得的新闻已经过时了。电视上的新闻是现场直播的，但这种新闻无法轻松分析。在相关性和分析的简易性方面，在线资源比离线资源更胜一筹。
天然纤维的预处理及其作为聚合物复合材料增强材料的应用——综述
近年来，天然纤维增强复合材料由于其质量轻、耐磨、可燃、无毒、成本低和可生物降解等特性而受到广泛关注。在各种天然纤维中，亚麻、竹、剑麻、大麻、苎麻、黄麻和木纤维尤其受到关注。世界各地对利用天然纤维作为增强材料来制备各种类型复合材料进行了大量研究。然而，缺乏良好的界面黏附力、熔点低和耐湿性差使得天然纤维增强复合材料的使用不那么有吸引力。天然纤维的预处理可以清洁纤维表面、对表面进行化学改性、停止吸湿过程并增加表面粗糙度。在各种预处理技术中，接枝共聚和等离子处理是天然纤维表面改性的最佳方法。天然纤维与乙烯基单体的接枝共聚物可在基质和纤维之间提供更好的粘合性。本文回顾了预处理天然纤维在聚合物基质复合材料中的应用。还讨论了天然纤维表面改性对纤维和纤维增强聚合物复合材料性能的影响。POLYM. ENG. SCI.，49：1253–1272，2009 年。ª 2009 年塑料工程师协会
