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导论：文学伦理批评、脑文本与世界文学新解读
作者简介 尚碧武是上海交通大学英语系教授，也是德格鲁伊特出版社《叙事研究前沿》杂志的主编。他的研究兴趣包括当代英国小说、叙事学和文学伦理批评。他是《追寻叙事动力》（彼得朗，2011 年）、《当代西方叙事学：后古典主义视角》（人民文学出版社，2013 年）和《跨越边界的非自然叙事：跨国界和比较视角》（劳特利奇，2019 年）的作者。他的作品发表在《比较文学研究》、《批评：当代小说研究》、《部分答案》、《Neohelicon》、《文学语义学杂志》、《符号学》、《比较文学与文化》、《文学跨学科研究》和《阿卡迪亚》等期刊上。
戒断肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮抑制剂对COVID-19患者死亡率的影响
1。Crowley SD，Gurley SB，Oliverio MI等。 通过肾素 - 血管紧张素系统调节血压调节肾脏和全身组织的不同作用。 J Clin Invest。 2005; 115：1092 --- 9。 2。 Wan Y，Shang J，Graham R等。 武汉新型冠状病毒的受体识别：基于SARS冠状病毒的十年结构研究的分析。 J Virol。 2020; 94：1 --- 9。 3。DeSimone G. ESC委员会在ACE抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂上的升高委员会的立场声明； 2020 https://www.escardio.org/councils/council-on-hypertension-（cht）/news/news/position/position-statement-of-the-esc-council-on-- hypertension-on-ace beas-ace-ace n-ace-ace un-ace un-ace and-ace and-ace and-ang ang ang ang ang ang ang ang [访问16.3.20]。 4。 Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。 肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。 n Engl J Med。 2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。 1056/nejmoa2006923。Crowley SD，Gurley SB，Oliverio MI等。通过肾素 - 血管紧张素系统调节血压调节肾脏和全身组织的不同作用。J Clin Invest。2005; 115：1092 --- 9。 2。 Wan Y，Shang J，Graham R等。 武汉新型冠状病毒的受体识别：基于SARS冠状病毒的十年结构研究的分析。 J Virol。 2020; 94：1 --- 9。 3。DeSimone G. ESC委员会在ACE抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂上的升高委员会的立场声明； 2020 https://www.escardio.org/councils/council-on-hypertension-（cht）/news/news/position/position-statement-of-the-esc-council-on-- hypertension-on-ace beas-ace-ace n-ace-ace un-ace un-ace and-ace and-ace and-ang ang ang ang ang ang ang ang [访问16.3.20]。 4。 Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。 肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。 n Engl J Med。 2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。 1056/nejmoa2006923。2005; 115：1092 --- 9。2。Wan Y，Shang J，Graham R等。 武汉新型冠状病毒的受体识别：基于SARS冠状病毒的十年结构研究的分析。 J Virol。 2020; 94：1 --- 9。 3。DeSimone G. ESC委员会在ACE抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂上的升高委员会的立场声明； 2020 https://www.escardio.org/councils/council-on-hypertension-（cht）/news/news/position/position-statement-of-the-esc-council-on-- hypertension-on-ace beas-ace-ace n-ace-ace un-ace un-ace and-ace and-ace and-ang ang ang ang ang ang ang ang [访问16.3.20]。 4。 Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。 肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。 n Engl J Med。 2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。 1056/nejmoa2006923。Wan Y，Shang J，Graham R等。武汉新型冠状病毒的受体识别：基于SARS冠状病毒的十年结构研究的分析。J Virol。2020; 94：1 --- 9。3。DeSimone G. ESC委员会在ACE抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂上的升高委员会的立场声明； 2020 https://www.escardio.org/councils/council-on-hypertension-（cht）/news/news/position/position-statement-of-the-esc-council-on-- hypertension-on-ace beas-ace-ace n-ace-ace un-ace un-ace and-ace and-ace and-ang ang ang ang ang ang ang ang [访问16.3.20]。4。Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。 肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。 n Engl J Med。 2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。 1056/nejmoa2006923。Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。n Engl J Med。2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。1056/nejmoa2006923。
国家环境局组织结构（2023 年 11 月 1 日）
首席技术官兼主任 (环境科技与工业发展部) 信息技术部 Elaine Phang 首席信息官 联合运营部 Vincent Koh 主任 (联合运营部) 转型与标准部 Lee Wee Kuang 主任 (转型与标准部) - Tan Eng Kim 集团主任 (企业服务集团) 财务部 Christine Liang 首席财务官 人力资源与组织发展部 Selena Huynh 主任 (人力资源与组织发展部) 采购与行政服务部 Tang Li Shang 主任 (采购与行政服务部) 新加坡环境研究所 Aw Eng Lim 主任 (新加坡环境研究所) - Andrew Low 集团主任 (小贩中心集团) 运营商管理部 Tan Kian Ann 主任 (运营商管理部)
AI驱动的慢性疾病管理中的预测分析：监管和道德考虑
预测分析涉及使用历史数据，统计算法和机器学习技术来确定基于过去模式的未来结果的可能性。在慢性疾病管理中，预测分析可以分析大量患者数据以预测疾病进展，预测潜在的并发症和量身定制个性化治疗计划（Chintala，2023； Nenova＆Shang，2022）。AI通过提供更准确和及时的预测来增强这些功能，从而发现人类分析可能遗漏的复杂模式，并不断学习并适应新数据。将AI整合到医疗保健系统中，具有改变慢性疾病管理的巨大希望，使能够更加主动，更精确的护理，最终改善患者的结果并降低医疗保健成本（El-Rashidy，El-Rashidy，El-Sappagh，Islam，M. Elbakry和Abdelrazek，2021年）。
巴拉圭的生物技术治理方法
生物技术产品的调节是一个复杂的过程，涉及各种具有不同保护目标的机构，以确保其安全性和效率（Wolt and Wolf，2018）。因此，必须拥有一个合理的调节框架来监视和评估生物技术发展及其应用（Xue and Shang，2022）。这项研究介绍了Paraguay目前针对重组DNA衍生产品，疫苗和生物药物的生物技术调节框架的汇编。它研究了该国为创建一个与国际标准保持一致的监管环境的努力，同时适应快速的生物技术进步。即使任何试图总结和分析法规都有不完整和过时的风险，我们也表明，它可以作为政策制定者，研究人员和其他利益相关者来理解和浏览这一复杂的监管环境的资源。我们旨在对这个监管框架进行分析，重点关注所涉及的各个政府机构的角色和责任（表1）。最后，我们旨在强调利益相关者改善和协作的潜在领域。
PandaX-4T 实验中轴矢量和赝标量介导的 WIMP-原子核相互作用的限制
周黄 a 、陈成汉 a 、阿卜杜萨拉姆·阿卜都克里木 a 、子浩博 a 、陈伟 a 、陈迅 a,t 、陈云华 h 、陈成 o 、程兆堪 p 、崔相宜 m 、范英杰 q 、方德清 r 、毛昌波 、付孟廷 g 、耿力生 b,c,d 、卡尔·吉博尼 a 、顾林辉 a 、郭旭源 a 、何昌达 a 、何金荣 h 、黄迪 a 、黄彦林 s 、侯汝泉 t 、吉向东 l 、军永林 、李晨翔 a 、李家福 、李明传 h 、林淑 n 、李帅杰 m 、清林 e,f 、刘江来 a,m,t,1 、陆晓英 j,k 、罗灵隐克,罗云阳 f , 马文波 a , 马尔玉刚 , 毛亚军 g , 孟跃 a,t , 宁旭阳 a , 宁春齐 h , 钱志成 a , 香香任 j,k , Nasir Shaheed j,k , 尚松 h , 尚晓峰 a , 沉国芳 b , 林斯 a , 孙文亮 h , 谭安迪 l , 陶毅 a,t , 安庆王 j,k , 王萌 j,k , 王秋红 r , 王少波 a,1 , 王四光 g , 王伟 o , 王秀丽 n , 王周 a,t,m , 魏月欢 p , 吴萌萌 o , 吴伟豪 a , 夏经凯 a , 肖孟娇 l , 肖翔 o , 谢鹏伟 m , 严彬彬 a,t , 严希宇 s ,杨吉军 a 、杨勇 a 、于春旭 q 、袁居民 j,k 、袁哲 r 、曾新宁 a 、张丹 l 、张敏珍 a 、张鹏 h 、张世波 a 、张舒 o 、张涛 a 、张迎新 j,k 、张媛媛 m 、李赵 a 、郑其斌 s 、周吉芳 h 、宁周 a,t, * ,周小鹏 b , 周勇 h , 周玉波 a
成人大脑的神经元接线图
Sven Dorkenwald 1,2 , Arie Matsliah 1 , Amy R Sterling 1,3 , Philipp Schlegel 4,5 , Szi-chieh Yu 1 , Claire E. McKellar 1 , Albert Lin 1,6 , Marta Costa 5 , Katharina Eichler 5 , Yijie Yin 5 , Will Silversmith 1 , Casey Schneider-Mizell 7 , Chris S. Jordan 1 , Derrick Brittain 7 , Akhilesh Halageri 1 , Kai Kuehner 1 , Oluwaseun Ogedengbe 1 , Ryan Morey 1 , Jay Gager 1 , Krzysztof Kruk 3 , Eric Perlman 8 , Runzhe Yang 1,2 , David Deutsch 1,9 , Doug Bland 1 , Marissa Sorek 1,3 , Ran卢 1 , Thomas Macrina 1,2 , Kisuk Lee 1,10 , J. Alexander Bae 1,11 , Shang Mu 1 , Barak Nehoran 1,2 , Eric Mitchell 1 , Sergiy Popovych 1,2 , Jingpeng Wu 1 , Zhuan Jia 1 , Manuel Castro 1 , Nico Kemnitz 1 , Dodam Ih 1 , Alexander Shakeel Bates 4,5,12,13 , Nils Eckstein 14 , Jan Funke 14 , Forrest Collman 7 , Davi D. Bock 15 , Gregory SXE Jefferis 4,5 , H. Sebastian Seung 1,2 * , Mala Murthy 1 *, FlyWire 联盟 +
金属玻璃纤维面料：一种新型的柔性，超级...
这是以下文章的同行评审版本：Shang，Jian； Yu，Wancheng；王，雷； Xie，Chuan； Xu，冰雹； Wang，Wenshuo；黄，Qiyao； Zheng，Zijian（2023）。金属玻璃 - 纤维织物：一种新型的灵活，超轻质和3D电流电池的收集器。高级材料，35（26），已在https://doi.org/10.1002/adma.202211748上以最终形式出版。本文可以根据Wiley使用自算版版本的条款和条件来将其用于非商业目的。未经Wiley的明确许可或根据适用立法的法定权利的明确许可，本文可能不会增强，丰富或以其他方式转化为衍生作品。版权声明不得删除，遮盖或修改。该文章必须链接到Wiley在Wiley在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方通过平台，服务和网站提供任何嵌入，框架或以其他方式提供其文章或页面。
![arXiv:2209.01646v3 [cs.CL] 2023 年 10 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b7e6a9ae6b38ee9c06b20450fe2c26f4763d6541.webp)
arXiv:2209.01646v3 [cs.CL] 2023 年 10 月 24 日
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
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Sven Dorkenwald 1,2 , Arie Matsliah 1 , Amy R Sterling 1,3 , Philipp Schlegel 4,5 , Szi-chieh Yu 1 , Claire E. McKellar 1 , Albert Lin 1,6 , Marta Costa 5 , Katharina Eichler 5 , Yijie Yin 5 , Will Silversmith 1 , Casey Schneider-Mizell 7 , Chris S. Jordan 1 , Derrick Brittain 7 , Akhilesh Halageri 1 , Kai Kuehner 1 , Oluwaseun Ogedengbe 1 , Ryan Morey 1 , Jay Gager 1 , Krzysztof Kruk 3 , Eric Perlman 8 , Runzhe Yang 1,2 , David Deutsch 1,9 , Doug Bland 1 , Marissa Sorek 1,3 , Ran卢 1 , Thomas Macrina 1,2 , Kisuk Lee 1,10 , J. Alexander Bae 1,11 , Shang Mu 1 , Barak Nehoran 1,2 , Eric Mitchell 1 , Sergiy Popovych 1,2 , Jingpeng Wu 1 , Zhuan Jia 1 , Manuel Castro 1 , Nico Kemnitz 1 , Dodam Ih 1 , Alexander Shakeel Bates 4,5,12,13 , Nils Eckstein 14 , Jan Funke 14 , Forrest Collman 7 , Davi D. Bock 15 , Gregory SXE Jefferis 4,5 , H. Sebastian Seung 1,2 * , Mala Murthy 1 *, FlyWire 联盟