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全球结核病报告2023 -Iris Home
The Global Tuberculosis Report 2023 was produced by a core team of 13 people in the global bubercu- losis programme: Taghreed Adam, Annabel Baddeley, Mathieu Bastard, Saskia Den Boon, Anna Dean, Dennis Fazon, Katherine Floyd, Nebiat Gebreselassie, marek lali, irwin law, peter nguhiu, hazim timimi和Yamanka Takuya。球队由凯瑟琳·弗洛伊德（Katherine Floyd）领导。过度 - 全球结核病计划主任Tereza Kasaeva提供了所有监督。数据收集表是由Hazimmi开发的，由员工通过WHO全球块茎结核病计划的投入。hazim Timimi领导和组织数据和代码管理的所有方面，包括在Simone Gigli和Viemalla TheVie的支持下，在215个县和地区的2023年全球Bumburculosis（TB）数据收集的Web系统的准备和实施。Data were reviewed by the following people at who headquarters: Annabel Baddeley, Mathieu Bastard, Saskia Den Boon, Annemieke Brands, Anna Dean, Den- Nis Fazon, Medea Gegia, Licé Gonzalez Angulo, Avinash korobitsyn, Marek Lalli, cecily miller, Francis Mhimbibira, Carl-Michael Nathanson, peter NGU- Hiu, Linh Nguyen, Leana Omanezova, Cicilia CIILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CIICILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA 融资数据也由Andrew Siroka（独立咨询）审查。 欧洲区域办公室和欧洲疾病预防与控制中心（ECDC）收集并验证了欧洲地区的数据。 审查和验证结核病/艾滋病毒数据都是与UNAIDS StaffF合作进行的。Data were reviewed by the following people at who headquarters: Annabel Baddeley, Mathieu Bastard, Saskia Den Boon, Annemieke Brands, Anna Dean, Den- Nis Fazon, Medea Gegia, Licé Gonzalez Angulo, Avinash korobitsyn, Marek Lalli, cecily miller, Francis Mhimbibira, Carl-Michael Nathanson, peter NGU- Hiu, Linh Nguyen, Leana Omanezova, Cicilia CIILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CICILIA CIICILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA CILIA融资数据也由Andrew Siroka（独立咨询）审查。欧洲区域办公室和欧洲疾病预防与控制中心（ECDC）收集并验证了欧洲地区的数据。审查和验证结核病/艾滋病毒数据都是与UNAIDS StaffF合作进行的。联合国艾滋病毒/艾滋病联合计划（UNAIDS）从国家艾滋病计划中管理了数据收集过程，并提供了对TB/HIV数据集的访问权限。WHO死亡率和疾病团队负担的Div> Doris Ma Fat提供了来自WHO凡人数据库的数据，这些数据库用于估计HIV阴性人群的结核病死亡率；朱莉安娜·达赫（Juliana Daher）和玛丽·马希（Mary Mahy）（UNAIDS）提供了流行病学数据，用于估计艾滋病毒患者的结核病发生率和死亡率。该报告旨在优化基于Web或基于应用的访问和使用，并具有三个主要组件：核心报告文档，重点介绍主要发现和
利用生成式人工智能自动注释化学文档及其评估
[1] Takahiro Arima、Tomoko Okuma 和 Tatsuya Dewa。从技术文档中提取材料信息以探索新应用。自然语言处理协会第 29 届年会论文集，第 512-515 页，2023 年。[2] Annemarie Friedrich、Heike Adel、Federico Tomazic、Johannes Hingerl、Renou Benteau、Anika Marusczyk 和 Lukas Lange。SOFC-exp 语料库和神经方法在材料科学领域的信息提取。在计算语言学协会第 58 届年会论文集，第 1255-1268 页。ACL，2020 年。[3] Shu Huang 和 Jacqueline M. Cole。使用飞行数据提取器自动生成的电池材料数据库。科学数据，第 5 卷7，第1号，第2052-4463页，2020年。[4] Fabrizio Gilardi、Meysam Alizadeh和Maël Kubli。Chatgpt在文本注释任务中的表现优于众包工作者。美国国家科学院院刊，第120卷，第30期，第e2305016120页，2023年。[5] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel Ziegler、 Jeffrey Wu、Clemens Winter、Chris Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskevser 和 Dario Amodei。语言模型是少样本学习器。载于《神经信息处理系统进展》，第 33 卷，第 1877-1901 页。Curran Associates, Inc.，2020 年。[6] Md Tahmid Rahman Laskar、M Saiful Bari、Mizanur Rahman、Md Amran Hossen Bhuiyan、Shafiq Joty 和 Jimmy Huang。在基准数据集上对 ChatGPT 进行系统研究和全面评估。载于《计算语言学协会研究结果：ACL 2023》，第 1877-1901 页。 431–469。ACL，2023 年 7 月。[7] Bart lomiej Koptyra、Anh Ngo、Lukasz Radli´nski 和 Jan Koco´n。Clarin-emo：使用人类注释和 chatgpt 训练情绪识别模型。在国际计算科学会议上，第 365–379 页。Springer，2023 年。[8] Taiki Watanabe、Akihiro Tamura、Takashi Ninomiya、Takuya Makino 和 Tomoya Iwakura。使用化合物释义进行化学命名实体识别的多任务学习。在 2019 年自然语言处理经验方法会议和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 的论文集上，第 6244–6249 页。ACL，2019 年。[9] Amalie Trewartha、Nicholas Walker、Haoyan Huo、Sanghoon Lee、Kevin Cruse、John Dagdelen、Alexander Dunn、Kristin A. Persson、Gerbrand Ceder 和 Anubhav Jain。量化领域特定预训练在材料科学命名实体识别任务中的优势。Patterns，第 3 卷，第 4 期，第 100488 页，2022 年。[10] Gupta Tanishq、Zaki Mohd 和 NM Krishnan。Matscibert：用于文本挖掘的材料领域语言模型