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健康教育经常提出问题，2023年8月4日
•组织是有效的结构，包括有效的介绍和结论很明显。组织结构是适当的，并有效地支持控制思想/论文的发展。句子，段落或思想在逻辑上以有目的且高效的方式连接。•证据是特定的，选择了，并且相关的响应包括相关的基于文本的证据，这些证据被清楚地解释并始终如一地支持并发展控制的思想/论文。对于成对的6年级至EII，从这两个文本中得出了证据。响应反映了对写作目的的彻底理解。•思想的表达清晰有效，作者的单词选择是特定的，有目的的，并且可以增强反应。几乎所有的句子和短语都是有效地制定的，以传达作者的想法，并有助于响应的整体质量和信息的清晰度。
通过卷积神经网络混合模型对脑电信号进行抑郁症连续评分
摘要 — 传统上，抑郁评分是通过贝克抑郁量表 (BDI) 测试来确定的，这是一种定性问卷。通过分析和分类预先记录的脑电图 (EEG) 信号，也可以实现抑郁症的定量评分。在这里，我们更进一步，将原始 EEG 信号应用于提出的混合卷积和时间卷积神经网络 (CNN-TCN)，以连续估计 BDI 分数。在本研究中，119 名受试者的 EEG 信号通过连续的闭眼和睁眼间隔被 64 个头皮电极捕获。此外，所有受试者都参加 BDI 测试并确定他们的分数。所提出的 CNN-TCN 在睁眼状态下提供 5.64 ± 1.6 的均方误差 (MSE) 和 1.73 ± 0.27 的平均绝对误差 (MAE)，在闭眼状态下提供 9.53 ± 2.94 的 MSE 和 2.32 ± 0.35 的 MAE，这显著超过了最先进的深度网络方法。在另一种方法中，从连续帧的 EEG 信号中提取常规 EEG 特征，并将它们与已知的统计回归方法结合应用于所提出的 CNN-TCN。我们的方法提供了 10.81 ± 5.14 的 MSE 和 2.41 ± 0.59 的 MAE，在统计上优于统计回归方法。此外，使用原始 EEG 的结果明显优于使用 EEG 特征的结果。
通过计算方法解码蛋白质聚集：蛋白质序列中容易发生区域的识别和评分
该预印本版的版权持有人于2024年6月12日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.11.598423 doi：Biorxiv Preprint
机器学习模型：英语论文文本内容特征提取和自动评分的研究
英语论文是英语学习的关键部分，反映了学生运用英语技能的整体能力。因此，对英语论文的准确评分至关重要[1]。传统的评估方法涉及教师的手动分级，这很耗时，可能无法为每个学生提供个性化评估，尤其是在面对大量学生时[2]。机器学习算法的出现提供了一种自动评分英语论文的方法。自动论文评分的机器学习算法的基本原理是使用大量的预定论文数据集来训练该算法以学习评分模式并将其应用于未知文章。将机器学习应用于自动的英语论文评分可以使评分更加客观和高效，从而节省了教师的时间和精力[3]。但是，在捕获诸如写作样式和上下文之类的主观信息时，将机器学习用于自动评分仍然存在局限性。需要进一步改进算法以说明这些主观元素。McNA-MARA [4]研究了层次分类方法在自动论文评分中的应用，并证明了该方法在论文评分领域的有效性。li [5]提出了一种使用神经网络自动中文论文评分的新模型，该模型应用BERT网络以获取文章的句子向量，然后使用两层双向双向短期内存（BI-LSTM）提取文章向量。实验结果表明，该模型的性能比其他基线方法更好。hao [6]提出了一个加权有限状态自动机系统，并利用了渐进的潜在语义分析来处理大量论文。实验结果验证了系统的有效性。本文简要介绍了用于英语论文的基于XGBoost的自动评分算法，并引入了LSTM语义模型，以从论文中提取语义评分功能，以提高算法的准确性。最后，在模拟实验中，使用五种主题赋予的论文将优化的XGBoost算法与传统的XGBoost和LSTM算法进行了比较。
基因工程生育的婴儿、一无所有的孩子和经过改造的孩子：（高分多基因儿童作为遗传卡米洛特）-先进体外受精和基因检测的合法性和生物伦理学简介
$Q XQSXEOLVKHG SDSHU IRXQG DERXW \HDU DIWHU +H -LDQNXL¶V ³H[SHULPHQW´ UHYHDOV YDULRXV HWKLFDO IODZV SHUSHWUDWHG E\ 'U +H 参见 -DNNL 0DJRZDQ 有关中国基因组编辑婴儿的未发表论文 % ,2 1 (:6 'HF KWWSV ZZZ ELRQHZV RUJ XN SDJHB >KWWSV SHUPD FF $ *0 ' 6-@ FLWLQJ WR 0,7 7HFKQRORJ\ 5HYLHZ 2QH ELRHWKLFLVW ZKR VRXQGHG LQ LQ IDYRU RI DOORZLQJ WKH WHFKQLTXH RQ KXPDQ HPEU\RV VLQFH WKH ULVNV RI JHQRPH HGLWLQJ DUH ³QRZ VR ORZ WKDW LW LV ERWK HWKLFDOO\ MXVWLILDEOH DQG KLJKO\ GHVLUDEOH´ WR GR VR 参见 0DVRQ %R\FRWW 2ZHQ “设计婴儿”可能不如父母期望的那么高或聪明 7 +( 7 (/(*5$3+ 1RY KWWSV ZZZ WHOHJUDSK FR XN QHZV GHVLJQHU EDELHV PD\ QRW VPDUW WDOO SDUHQWV H[SHFW VWXG\ ZDUQV >KWWSV SHUPD FF * * .@ 参见 -XOLDQQD 3KRWRSRXODV 利用 CRISPR 和干细胞技术在小鼠中研究糖尿病 % ,2('*( $SU KWWSV ZZZ ELRQHZV RUJ XN SDJHB >KWWSV SHUPD FF ($ +8-;@ 另见 -D\ 6WRQH CRISPR 有助于发现新的白血病基因 % ,2('*( $SU KWWSV ZZZ ELRQHZV RUJ XN SDJHB >KWWSV SHUPD FF ()' +434@ 参见一般 - (11,)(5 ' 28'1$ 6 $08(/ 6 7(51%(5* $ & 5$&. ,1 & 5($7,21 * (1( ( ',7,1* $1' 7+( 8 17+,1.$%/( 3 2:(5 72 & 21752/ ( 92/87,21 &DURO\Q %URNRZVNL CRISPR 种系伦理声明是否有效？&5,635 - $ IHZ ELRHWKLFLVWV KDYH HYHQ DUJXHG WKDW UHVHDUFK RQ HGLWLQJ KXPDQ HPEU\RV LV D ³PRUDO LP SHUDWLYH ´ VLQFH URXJKO\ RI DOO EDELHV KDYH ³VHULRXV ELUWK GHIHFWV .\OH 3HWHUVRQ 基因编辑器才刚刚起步：$// 6 7 - -XO\ KWWSV ZZZ ZVM FRP DUWLFOHV WKH JHQH HGLWRUV DUH RQO\ JHWWLQJ VWDUWHG >KWWSV SHUPD FF /0= & - @ 另请参阅 $OH[DQGHU :DUH 播客评论：人类令人惊叹、可怕的进化接管 % ,2 1 (:6 0D\ KWWSV ZZZ ELRQHZV RUJ XN SDJHB >KWWSV SHUPD FF + =6 <3)@
身体大脑中心感觉量表（BBCSS）得分文件Stephen W.©2012，2018
开发和心理测量特性中描述的：评估脆弱X综合征中的感觉处理：大脑身体中心感觉量表（BBCSS）的心理测量分析。自闭症与发育障碍杂志，48（6），2187-2202。 https://doi.org/10.1007/s10803-018-3491-3文档上次更新：5月2023年
理解信用评分：技术和与人工智能的区别 在 2023 年 12 月就人工智能达成政治协议之后
了解信用评分：技术和与人工智能的区别 在 2023 年 12 月就人工智能法规达成政治协议之后，金融业代表强调，需要保护正在进行的信用评分业务，以免因围绕“人工智能系统”的商定定义的待定技术细节而造成的潜在中断。信用评分是金融部门的重要组成部分，它提供了一种根据个人的财务历史和行为评估其信用度的方法。这种评估有助于贷方做出明智的信贷或贷款发放决定。重要的是要了解，信用评估依赖于信用评分，信用评分主要使用传统和简单的统计技术制作，包括逻辑回归和决策树等。这些统计技术在信用评分中使用和有效监督了数十年，是基于规则的，使用预定义的算法。它们缺乏与真正的人工智能相关的动态学习能力，旨在透明和可解释。传统的信用评分技术与人工智能有明显的区别：
对艾伯塔省卒中计划自动评分的深度学习模型的临床评估早期CT评分在非对比度CT
摘要背景自动化测量艾伯塔省中风计划早期计算机断层扫描评分（方面）可以支持临床决策。基于深度学习算法，我们开发了一个自动化方面评分系统（Heuron方面），并在预先指定的临床试验中验证了其性能。用于模型训练的方法，我们使用了487例急性缺血性中风患者（AIS）的非对比度计算机断层扫描图像。在临床试验中，招募了326例患者（87例AIS，56例患有其他急性脑疾病，没有脑部疾病的183例）。将启发体方面的结果与两名中风专家使用Bland -Altman协议产生的共识进行了比较。平均差异小于0.35，最大允许差小于3.8被认为是主要结果目标。计算了模型对10个感兴趣区域和二分法方面的敏感性和特异性。结果平均差异为0.03 [95％置信区间（CI）：-0.08至0.14]，一致的上和下限为2.80 [95％CI：2.62至2.99]和-2.74和-2.74和-2.74 [95％CI：−2.92至-2.92至-2.55]，相应地。对于检测10个方面的早期缺血变化的各个方面的计算，敏感性和特异性为62.78％[95％CI：58.50至67.07]和96.63％[95％CI：96.18至97.09]。此外，在二分法分析（方面> 4vs.≤4）中，灵敏度和特异性分别为94.01％[95％CI：91.26至96.77]和61.90％[95％CI：47.22至76.59]。结论当前的试验结果表明，纯种方面可靠地衡量在临床实践中使用的方面。
使用和不使用评估模型来评判航空公司飞行员的表现：两家不同航空公司的评估员评分的比较研究
学术共享引文 学术共享引文 Weber, D. (2016)。使用和不使用评估模型评判航空公司飞行员的表现：对两家不同航空公司的评分员评分的比较研究。航空/航天教育与研究杂志，25(2)。https://doi.org/10.15394/jaaer.2016.1645
次区域综合水管理策略
B.1 Introduction 117 B.2 Option Categories and Intervention Types 118 B.2.1 Data sources and categorisation 118 B.3 Scoring Metrics and Option Screening 120 B.3.1 Scoring criteria and metrics 120 B.3.2 Scoring mechanism 121 B.4 Options Modelled 123 B.4.1 Natural Capital Option 124 B.4.2 Deephams Reuse Option 125 B.4.3 London WRZ Options 126 B.4.4 Metering Option 126 B.4.5 Leakage Reduction Option 127 B.4.6 Reducing Misconnections Option 127 B.4.7 SuDS Option 127 B.5 Options viewed as enablers 128 B.5.1 Benefits of enablers 128 B.5.2 Options included as enablers 128 B.5.2.1 Skills through training 129 B.5.2.2 Engaging communities 129 B.5.2.3 Community partnership officer 129 B.5.2.4 Lea catchment website 129 B.5.2.5 Coordination of development 130 B.5.2.6 Sustainable policy 130