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NLU-STR在Semeval-2024任务1：基于生成的增强和基于编码器的语义文本相关性评分
语义文本相关性是语义相似性的更广泛的影响。它衡量了两个文本传达相似含义或主题或共享相关概念或上下文的范围。这种相关性概念可以在各种应用中（例如文档聚类和汇总）中提出。SEMREL-2024是Semeval-2024中的共享任务，旨在通过为包括阿拉伯语在内的14种语言和方言提供数据集来减少语义相关性任务中的差距。本文介绍了我们参与轨道A（阿尔及利亚和摩洛哥方言）和轨道B（现代标准阿拉伯语）的参与。在监督轨道（a）中对基于BERT的模型进行了精心调整，而基于BERT的CONINE相似性则用于无监督的轨道（B）。我们的系统在Semrel-2024中对MSA排名第1，Spearman相关得分为0.49。，我们为摩洛哥排名第5位，而阿尔及利亚的排名分别为0.83和0.53。
严重支气管肺发育不良中的胸部计算机断层扫描：比较定量评分方法
莫德纳大学和雷吉奥·埃米利亚大学学科研究生院，意大利摩德纳市Berasmus mc -Sophia儿童医院，鹿特丹大学医学中心，儿科学系，呼吸医学和过敏症科，鹿特丹，荷兰，荷兰，医疗中心，牛排，托特斯特姆Mc MC，大学医学中心鹿特丹，荷兰鹿特丹流行病学系，荷兰E Erasmus mc-索菲亚儿童医院，鹿特丹大学医学中心，鹿特丹大学，鹿特丹新生儿科，鹿特丹新生儿科，荷兰，荷兰MC，鹿特丹大学医学中心，鹿特兰大学，鹿特兰大学，鹿特兰大学，鹿特兰大学。意大利Cagliari的Cagliari
药品短缺：评估和优先考虑加拿大药品临床重要性的评分系统
药品短缺是一个持续存在的全球健康问题，对政策制定者和医疗保健提供者构成重大挑战。1-6 药品短缺可能由各种因素造成，包括供应链中断、需求意外增加和全球化，并可能对患者结果产生负面影响。1-7 药品短缺还可能产生重大的直接和间接财务影响，主要是由于与确定和获取治疗替代品相关的药物采购和人员支出增加。4-6,8 虽然某些类型的药物更容易出现短缺，但各种不同的药物都出现短缺，任何一种药物都有可能面临风险。4,5,7,9,6,7 2022 年至 2023 年间，加拿大卫生部 (HC) 收到 2,700 多起药品短缺报告，平均持续时间为 98 天。7 因此，HC 成立了健康产品短缺理事会，以确定如何更好地解决健康产品短缺问题。6
COVID-19 患者肺部超声评分的人机间一致性
此次全球大流行是由导致 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的新型严重急性呼吸综合征冠状病毒 (SARS-CoV-2) 引发的。1 这种急性传染病可引起各种症状，从无症状或中度流感样疾病到严重肺炎、多器官衰竭甚至死亡。2 由于超声 (US) 检查广泛可用且成本低廉，与其他成像技术 (X 射线和计算机断层扫描) 相比，超声 (US) 检查具有显著优势，包括实时成像和使用非电离辐射 3,4，有效地让更多患者受益于这种类型的肺部成像。5 此外，在过去二十年中，肺部超声 (LUS) 已成为一种快速评估肺部疾病的非侵入性方法。6 这项技术使医生能够在床边轻松检查患者，
期权的流动性美国
摩根士丹利（Morgan Stanley）保留了大厦，以对其对纽约市法令一致的八倍模型的使用进行偏见审核。八倍模型在其简历上的信息符合工作要求方面的申请人分数。为了进行偏见审核，摩根士丹利（Morgan Stanley）向BLDS提供了申请人记录，该记录在6/1/2023至6/1/2024期间，代表每个申请人的工作。总共大楼分析了254,539个申请的记录。在进行偏见审核时，大楼计算了纽约市条例要求的所有类别的申请人的影响比，以及纽约市消费者和工人保护部采用最终规则（最终规则）的通知。bld遵循了最终规则中规定的方法，根据分数的比较（将法律定义为中位数高于中位数的申请人的百分比）根据性别，种族/种族/种族/族裔和所有申请人的交叉类别来计算影响比。
利用可分离卷积神经网络处理脑电信号，自动评分睡眠阶段
如今，在深度学习研究中，有一种趋势是开发具有数百万个可训练参数的网络。然而，这种趋势有两个主要缺点：过度拟合和资源消耗，因为这些网络提取的特征质量低下。本文介绍了一项专注于睡眠脑电信号评分的研究，以衡量通过不同技术减少特征数量而增加特征压力是否会带来好处。这项工作还研究了增加输入信号数量以允许网络提取更好特征的便利性。此外，值得一提的是，所提出的模型实现了与最先进技术相当的结果，但可训练性降低了 1000 倍，并且所提出的模型使用了整个数据集，而不是已发表文献中的简化版本。
评估脱靶和靶评分算法并整合到向导 RNA 选择工具 CRISPOR 中。
结果：我们首次对 CRISPR/Cas9 预测进行了独立评估。为此，我们收集了八项 SpCas9 脱靶研究的数据，并将它们与流行算法预测的位点进行了比较。我们在一项实施中发现了问题，但发现基于序列的脱靶预测非常可靠，可以识别出大多数突变率高于 0.1% 的脱靶，而通过切断脱靶分数可以大大减少假阳性的数量。我们还根据可用数据集评估了靶向效率预测算法。预测与向导活性之间的相关性差异很大，尤其是对于斑马鱼。结合我们实验室的新数据，我们发现最佳靶向效率预测模型在很大程度上取决于向导 RNA 是从 U6 启动子表达还是体外转录。我们进一步证明，最佳预测可以显著减少向导筛选所花费的时间。
通过封闭式CT
冠状动脉钙评分（CCS）可以通过用于筛查心血管疾病（CVD）的非门控或门控计算机断层扫描（CT）进行量化。和非门控的CT用于常规冠状动脉钙（CAC）筛查，原因是其可负担性。但是，非门控CT成像的伪影对自动评分构成了重大挑战。为了应对由工件引起的评分偏见，我们开发了一种新颖的语义提示得分暹罗（SPSS）网络，用于非门控CT的自动CC。在SPSS中，我们建立了一个共享网络，该网络具有回归监督学习和语义监督学习。我们通过混合不带CAC掩模的非门控CT并用CAC掩模将CT训练SPS。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。 我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。 通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。 此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。在回归监督学习中，该网络经过培训，可以预测非门控CT的CC。为了打击运动伪像的影响，我们引入了语义范围的学习。我们利用门控CT来训练网络以学习更准确的CAC语义功能。通过整合回归监督学习和语义监督学习，语义信息可以促使重新调查监督的学习，以准确预测非门控CT的CC。通过在公开可用的数据集上进行广泛的实验，我们证明SPS可以减轻像素化文物标签引入的潜在评分偏差。此外，我们的实验结果表明，SPSS建立了最先进的性能。
方法论放射学评分（指标）：Eusomii认可的放射线研究质量评分工具
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
麻醉家猫急性出血严重程度评分系统的开发：CABSS 评分
2016；Hanson 等人 2017）。大多数健康动物可以耐受 10% 的急性循环血容量损失而无需进行容量复苏。有几种方法可以估算术中失血量，包括测量抽吸罐中的血液量、计数浸血的拭子（海绵）和估算手术单上的血容量损失（Jutkowitz 2004）。用于评估出血的间接方法包括测量血红蛋白 [(Hb) 或血细胞比容 (Ht)]、白蛋白或总血清固体（Jutkowitz 2004）。然而，这些间接方法仅适用于评估发生代偿性液体转移后的失血量，而代偿性液体转移发生在急性出血事件后至少 2 小时（Jutkowitz 2004）。因此，对于出现严重出血的猫，容量复苏可能会延迟。此外，健康猫的血容量相对较小，范围从 52.6 ± 6.8 到 59.6 ± 5.8 mL kg e 1 ，这使确定失血量成为一个挑战（ Groom 等人，1965 年；Mott，1968 年）。另外，当胸腔和腹腔内出现被上覆器官掩盖的隐匿性出血或视野受限（胸腔镜检查和腹腔镜检查）时，确定失血量尤其具有挑战性。猫的术中出血可能未被充分认识，并且是许多已报告的心血管相关围麻醉期死亡的一个潜在风险因素（ Brodbelt，2010 年）。目前，尚无评分系统可用于辅助检测或量化清醒或麻醉伴侣动物的急性出血（Reineke 2018），但它们在人类医学中很常见（Pons 等人 1985；Baskett 1990；Yucel 等人 2006；Chico-Fernandez 等人 2011；Ogura 等人 2014；Callcut 等人 2016）。在人类医学中应用的评分系统用于识别出血性休克患者，指导复苏或作为早期输血触发因素，通常是在患者送往医院之前（Terceros-Almanza 等人 2019）。我们推测理想的评分系统应该是：1）易于计算，2）利用反映出血早期反应的生理变量，3）包括反映血液成分变化的变量，和 4）仅由在怀疑急性出血后在某个时间点可获得的变量组成。本研究的目的是确定是否有任何可立即量化的生理、血液学、生化或电解质变量可用于猫急性出血评分系统 (CABSS) 预测家猫的急性严重出血事件。我们假设在轻度或重度出血事件之前获得的任何变量值都不会与在麻醉猫中事件后测得的值不同。