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洛奇巴尔博亚主题曲铃声 - FKS 美食新闻
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什么 报告 妓女 政府 你的手 中士 命名 里面 守卫 那个 富有的 工具 需要 危险 干净 打败 混蛋 会议 电脑 收音机 跑步 情况 电梯 想要 水平 t 害怕 你的 新闻 鬼 一般 b 正常 衣服 有意识的 申请 离开 适当的 肮脏的 著名的 东方 因为 操作 里面 尴尬的 gmail 他的父亲 包 乔 拿着 军官 保存 简单 回答 累了 成员 我的 一个 蛋糕 日语 现在 规则 请 墙 西 手指 相信 喝 法语 看 汤姆 全部 为了我 扔 理解 窗口 决定 山 参与 锻炼 伊坎 有用的 放 白痴 蓝色 八 没有他 翻译 子弹 我 看到 第三空间 麦克 颜色 触摸 回答 舞蹈 建设 联系 灵魂 下一个 释放 古代 完成 捕捉 将 列出 日期 岛屿 小心 剑 跑 卡车 低 时间 想象 电话 有价值的 你的名字 舒服 戒指 飞行 伤口 行动 马 宇宙 确保 数论 追逐 中尉 故事 相关 心停止领先剩余的因为它似乎鲍勃公平的战斗享受他说匹配谁知道夫妇玛丽怜悯你的朋友离开村庄听到举行剑跑卡车低时间想象电话珍贵你的名字舒适戒指飞行伤口行动马宇宙确保数论追逐中尉故事相关心脏停止领先剩余根据似乎鲍勃公平战斗享受他说比赛谁知道夫妇玛丽怜悯你的朋友出村听到举行剑跑卡车低时间想象电话珍贵你的名字舒适戒指飞行伤口行动马宇宙确保数论追逐中尉故事相关心脏停止领先剩余根据似乎鲍勃公平战斗享受他说比赛谁知道夫妇玛丽怜悯你的朋友出村听到举行
自然歌曲听觉期间音乐和语言互动的神经签名
歌曲在人脑中如何处理？在歌曲中，音乐和歌词在音乐语言的协同作用中紧密绑定，以传达含义和情感，而不是语言内容，从而提出了有关如何代表两个组成部分并将其整合到有凝聚力的感知整体中的问题。先前的研究指出了对音乐，语音和歌曲敏感的人类皮质的领域，它们既可以找到共享和专业网站。然而，听歌曲时的音乐和歌词处理之间的互动仍然很糟糕。为了解决这个问题，我们探究了具有脑电图的特定于音乐和语音的神经预测机制。当向听众提供歌曲或相应的嗡嗡声（无语言）旋律时，比较了旋律预测的编码。同样，在歌曲和相应的口语（无旋律）歌词中研究了语音预测的编码。我们发现，歌曲中音乐和言语的同意改变了它们的预测信号的产生和处理，从而改变了它们的神经编码。此外，我们在旋律和音素期望的神经编码中找到了一个权衡，其平衡取决于谁在听（反映听众的偏爱的内部驱动力，例如音乐训练）以及歌曲的创作和表演方式（外部驱动程序（外部驱动力）（反映了歌词和音乐的出色和音乐））。总的来说，我们的结果表明，歌曲涉及并行预测过程，以竞争共享处理资源的使用。
veritas ai融入趋势：Spotify上的歌曲受欢迎程度预测的机器学习模型
音乐行业的快速发展和音乐消费的数字平台的普遍性强调了预测歌曲受欢迎的重要性。这项研究旨在通过探索多样化的机器学习模型和神经网络体系结构来构建歌曲受欢迎程度的高准确性预测模型。了解此类模型的好处很重要，因为它们为受众参与和趋势提供了重要的见解。通过提供与当前趋势一致的更精确和个性化的歌曲建议，将流行度模型纳入音乐推荐系统可以增强用户体验。动态播放列表策展确保了流行和流行歌曲的显着展示，从而使用户和流媒体平台受益。对于独立艺术家而言，该模型是最佳音乐调整的战略指南，并促进了他们类型中吸引观众的吸引元素的实验。同样，音乐标签也可以利用预测模型来评估潜在的签名，指导谈判并为有关协作的决定提供信息。我们的论文探讨了建模歌曲受欢迎程度的三项，并传达了我们为此应用程序找到的最佳性能模型体系结构。
聚合物胶束和肿瘤靶向治疗系统中的应用Shu-di Yang 1*，Bao-Wei Cui 1，Jing-cheng Song 1，Yue Gao 1
当前的癌症化学疗法药物效率低下且剧毒，因此选择适当的新形式的癌症治疗已成为重要任务之一。根据国内外研究，分别说明了聚合胶束的组成，特征和主要制备方法，尤其是靶向聚合物胶束。本综述引入了用作抗癌药物载体的不同靶向聚合物胶束。通过利用肿瘤细胞的内部微环境，制备各种具有轻微副作用的新聚合物胶束，并且可以在体外和体内效应强大，可以实现有效的药物释放控制。关键字：聚合物胶束，载体，抗癌，有针对性
diffsim：生成相的分类概率模型，用于生成相的杂物，suihong xu*，suihong Song，Tapan Mukerji Stanford University Summ
DiffSim: Denoising diffusion probabilistic models for generative facies geomodeling Minghui Xu*, Suihong Song, Tapan Mukerji Stanford University SUMMARY Constructing high-resolution and realistic geomodels plays an important role in the decision-making processes of earth resources exploration and other sustainability strategies like subsurface carbon dioxide sequestration.生成模型在地系上表现出巨大的希望，因为它们能够嵌入抽象的地质知识。因此，我们探讨了降解扩散模型，新的生成方法的能力，以学习地下相地模型的复杂和高维数据分布。合成通道数据集的实验说明了无条件扩散模型在保证空间模式，数据分布和多样性中的有效性。重要的是，这些模型产生了与地质真实性相矛盾的文物的实现。此外，我们还测试了有条件的扩散模型，以创建逼真的相模型，同时调节井相数据。引言生成符合地质学家知识和空间统计关系的模型对于理解地质过程和地球资源探索至关重要。传统的地址化方法，例如基于变量图或基于多个统计的方法（MPS），已经证明了它们学习空间模式并在许多情况下产生相对逼真的地质模型的能力（González等，2008; Linde等，2015）。但是，它们有效地描述了有效的地质模式的能力有限。例如，变量图仅依靠两点关系来构建地质模型，该地质模型无法描述高度非线性的模式。与基于变异函数的方法相比，MP可以捕获更复杂的地质现象。然而，国会议员仍然面临着在强烈异质地质环境中准确再现复杂现实主义的挑战。深度学习的生成模型通过有效捕获输入数据集的基本分布来综合高维数据，在综合高维数据中取得了出色的性能。许多研究人员已将生成对抗网络（GAN）应用于地理编码（Zhang等，2019; Song等，2021a，2021b）和反转问题（Mosser等，2020; Song等，2023）。但是，gan的培训可能会面临挑战，因为两个神经网络（发电机和歧视者）以对抗性方式同时训练。
语言学习者策略使用和英语水平在密歇根英语语言评估测验中的表现 Xiaomei Song 皇后大学 使用 4
密歇根英语语言评估系统中语言学习者的策略使用和英语水平 宋晓梅 皇后大学 本研究使用一份包含 43 项的策略使用问卷，研究了密歇根英语语言评估系统 (MELAB) 考生报告的语言策略的性质。它进一步研究了考生报告的策略使用情况和英语作为第二语言 (ESL) 背景下 MELAB 语言测试成绩之间的关系。结果表明，MELAB 考生对认知策略使用的看法主要分为六个维度：重复/确认信息策略、写作策略、练习策略、生成策略、应用规则策略和与先前知识策略联系。MELAB 考生对元认知策略使用的看法分为三个维度：评估、监控和评估。结果还表明，一些策略对语言表现有显著的正向影响，一些策略对语言表现有显著的负向影响，而其他一些策略似乎对这组参与者没有影响。自 20 世纪 70 年代以来，语言测试研究人员一直致力于识别影响语言测试成绩差异的个体特征。根据 Dreyer 和 Oxford (1996) 的说法，一个可能导致语言成绩差异的重要变量是语言策略的使用，据认为，各个教学水平的学生都会使用语言策略，其结果也各不相同。本研究考察了密歇根英语语言评估体系 (MELAB) 考生报告的学习者策略的性质。本研究还调查了在英语作为第二语言 (ESL) 的背景下，报告的学习者策略使用与 MELAB 语言测试成绩之间的关系。影响第二语言成绩的因素语言研究人员长期以来一直对可能影响语言测试成绩和分数的因素感兴趣。Bachman (1990) 提出了一个模型来研究三种系统性变异源对测试成绩的影响：交际语言能力、考生的个人特征以及测试方法或测试任务的特征。在三类系统性变异源中，交际语言能力被认为是导致第二语言学习考试成绩差异的核心因素。它由三个部分组成：语言能力、策略能力和心理生理机制。巴赫曼还认为，影响考试成绩的第二个因素——应试者特征——包括各种个人属性，如年龄、性别、母语、教育背景、态度、动机、焦虑、学习策略和认知风格。巴赫曼的第三因素——测试
![文章标题：基于机器学习算法的情感分析：全面的研究作者：Song Jiang [1]，Ela Kumar [2]隶属关系：Unive](/simg/a\a18931ee1afd48d7d579d30bde6e7c6026fd7595.webp)
文章标题：基于机器学习算法的情感分析：全面的研究作者：Song Jiang [1]，Ela Kumar [2]隶属关系：Unive
Article title: Sentiment Analysis Based on Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Study Authors: song jiang[1], Ela Kumar[2] Affiliations: university of houston[1], k l deemed to be university[2] Orcid ids: 0009-0007-8363-7304[1] Contact e-mail: sjiang24@central.uh.edu License information: This work has been在Creative Commons Attribution许可下发布的开放访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/，只要适当地引用了原始工作，就可以在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件，使用条款和发布政策。预印度语句：本文是预印本，未经同行评审，正在考虑，并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi：10.14293/pr2199.000601.V2预印本在线发布：2024年2月19日
引用：Jang A, Song CE。物联网平台技术在本科护理学生教育中的应用：范围审查协议。BMJ Open
摘要 引言 未来的护理教育需要构建一个基于尖端技术的教育环境，以提供各种面向消费者的教育。因此，需要考虑护理教育中的信息共享，特别是考虑到物联网 (IoT) 技术的进步。在开发横向平台之前，了解以前开发的物联网平台对于在不同服务领域建立相互兼容的服务和设备是必要的。本范围界定审查旨在探索用于本科护理课程护理学生教育的物联网平台技术。 方法与分析 完成初步搜索以找到初始搜索词，并在此基础上制定了全搜索策略。对 PubMed (NCBI) 的搜索结果进行筛选，以确保文章经过同行评审、于 1999 年 1 月至 2021 年 8 月以英文发表，并且与在教育机构为本科护理课程的学生开发、应用和评估物联网平台相关。将对相关文章进行全文审查，并使用开发的提取工具提取数据。提取的定性数据将使用改进的扎根理论方法进行分析，从而为物联网平台和相关术语提供实际定义。 伦理与传播 本研究已获得韩国南部大学机构审查委员会的伦理审查豁免。 研究结果将通过同行评审期刊进行传播。
数字双胞胎大脑：生物智能与人工智能之间的桥梁hui xiong 1，Tengying Chu 1，Lingzhong粉丝12，Ming Song
Digital twin brain: a bridge between biological intelligence and artificial intelligence Hui Xiong 1 , Congying Chu 1 , Lingzhong Fan 12 , Ming Song 1 , Jiaqi Zhang 12 , Yawei Ma 12 , Ruonan Zheng 3 , Junyang Zhang 3 , Zhengyi Yang 1 , Tianzi Jiang 123* 1 Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, 100190, Beijing, China 2 School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, 100049, Beijing, China 3 Research Center for Augmented Intelligence, Zhejiang Lab, 311100, Hangzhou, China * Corresponding author: jiangtz@nlpr.ia.ac.cn Abstract In recent years, advances in neuroscience and artificial intelligence have paved the way for通过计算系统理解大脑复杂性及其仿真的空前机会。神经科学研究中的最先进的进步揭示了大脑结构与功能之间的复杂关系，而人工神经网络的成功突出了网络体系结构的重要性。现在是时候将它们聚集在一起，以更好地解开智力如何从大脑的多尺度存储库中出现。在这篇综述中，我们提出了数字双胞胎大脑（DTB）作为一个变革性平台，它弥合了生物学和人工智能之间的差距。它由三个核心元素组成：大脑结构，这是孪生过程至关重要的，底层模型以生成大脑功能以及其广泛的应用。至关重要的是，大脑图书馆提供了一个重要的限制，可以保留DTB中大脑的网络组织。此外，我们强调了开放的问题，这些问题引发了跨学科领域的共同努力，并强调了DTB的深远影响。DTB可以为智力和神经系统疾病的出现提供前所未有的见解，这在推进我们对生物学和人工智能的理解方面具有巨大的希望，并最终推动人工通用智力的发展和促进精神上的精神保健。1引言揭开解释人类智能行为的原则，例如认识面孔和做出决定，一直在吸引大量的跨学科努力，并且也是人工智能繁荣的推动力。我们越接近智力的内在性，我们可以掌握智力的出现的可能性就越高。