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天然产物对口腔癌的化学预防
简介：口腔癌是全球第六大常见癌症。它导致大量发病率和死亡率，尤其是在社会经济地位较低的群体中。然而，癌症化学预防包括使用特定化合物来抑制肿瘤生长或抑制致癌作用。天然产物已被确定为抗癌剂的最重要来源之一。同时，几种合成药物表现出潜在的细胞毒性，可诱发多种退行性疾病。综述目的：本综述旨在确定具有针对口腔癌细胞的天然化疗剂的各种植物、蔬菜和水果。材料和方法：对从计算机数据库搜索、手动搜索和权威文本中检索到的文章中报告的发现进行全面回顾。纳入数据库包括 PubMed、Medline、Web of Science、Scopus 和 Scientific。排除计算机数据库：维基百科或未知来源。结果：天然产物副作用少、选择性高、毒性低，可消除癌细胞。因此，天然产物作为口服和其他癌症替代疗法的应用最近取得了显著进展。结论：天然产物已广泛应用于口服抗癌药物的开发。这些天然产物中的大多数都具有生物活性化学剂和新的作用机制，例如抑制肿瘤细胞生长、诱导细胞凋亡、DNA损伤和抑制拓扑异构酶I和II。未来，天然产物在口腔癌化学预防领域的成功整合取决于分子靶向、个性化方法的进步以及新型药物输送系统的探索。此外，将临床前研究结果整合到临床试验中对于将研究转化为有影响力的干预措施非常重要。
识别事故诱因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo
研究文章识别事故因果因素...
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的大约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。十、我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并使用事件报告中的文本对其进行微调，以使其更适合我们特定的研究任务。最后，我们构建并训练基于注意力机制的 lo
研究论文：识别事故原因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故的发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。第十，我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并根据事件报告中的文本对其进行微调，使其更适合我们的特定研究任务。最后，我们建立并训练基于注意力的长短期记忆 (LSTM) 模型，以识别每份事件报告中的主要因素和促成因素。我们提出的解决方案具有多标签功能，并且是自动化和可定制的，并且比现有研究中的传统机器学习方法更准确、适应性更强。深度学习算法在事件报告系统中的这种新应用可以有效提高航空安全。
批判性模因阅读器 ii - 网络文化研究所
INC 读者 #15：Chloë Arkenbout、Jack Wilson 和 Daniel de Zeeuw（编辑），《批判性模因读者：病毒图像的全球突变》，2021 年。INC 读者 #14：Geert Lovink 和 Andreas Treske（编辑），《视频漩涡读者 III：Youtube 十年内幕》，2020 年。INC 读者 #13：Miriam Rasch（编辑），《让我们变得有形》，INC 长篇样本 2015-2020，2020 年。INC 读者 #12：Loes Bogers 和 Letizia Chiappini（编辑），《批判性制造者读者：（不）学习技术》，2019 年。INC 读者 #11：Inte Gloerich、Geert Lovink 和 Patricia de Vries（编辑），《MoneyLab 读者 2：克服炒作》， 2018。INC 读者 #10：Geert Lovink、Nathaniel Tkacz 和 Patricia de Vries（编），MoneyLab 读者：数字经济中的干预，2015。INC 读者 #9：René König 和 Miriam Rasch（编），查询社会：对网络搜索的思考，2014。INC 读者 #8：Geert Lovink 和 Miriam Rasch（编），与我们不一样：社交媒体垄断及其替代品，2013。INC 读者 #7：Geert Lovink 和 Nathaniel Tkacz（编），批判观点：维基百科读者，2011。INC 读者 #6：Geert Lovink 和 Rachel Somers Miles（编），视频漩涡读者 II：超越 YouTube 的移动图像，2011。INC 读者 #5：Scott McQuire、Meredith Martin 和Sabine Niederer (eds)，《城市屏幕读本》，2009 年。INC 读本 #4：Geert Lovink 和 Sabine Niederer (eds)，《视频漩涡读本：对 YouTube 的回应》，2008 年。INC 读本 #3：Geert Lovink 和 Ned Rossiter (eds)，《我的创造力读本：对创意产业的批判》，2007 年。INC R
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消费者和策展人：Reddit 上的浏览和投票模式
我们经常依赖匿名用户提供的在线评分作为重要信息来源，以决定购买哪些产品、观看哪些电影、阅读哪些新闻，甚至支持哪些政治候选人。这些在线评分正在逐渐取代传统的关于物品或想法质量的口口相传。大量新信息的产生和消费只会增加个人对匿名人士整理和分类大量信息的能力的依赖。由于涉及经济和内在价值，了解个人如何使用匿名整理的信息并为群体智慧做出贡献非常重要。Digg、HackerNews 和 Reddit 等社交新闻聚合器是允许个人发布新闻和信息供他人查看、投票和评论的系统。与 Facebook 和 Twitter 等在线社交网络不同，社交新闻聚合器通常缺乏强大的用户身份，即用户大多是匿名的，不存在友谊或领导者-追随者等社会关系。由于缺乏社交关系，社交新闻聚合器在决定向用户提供哪些内容时严重依赖用户投票。通过这种方式，新闻聚合器允许信息消费者通过投票充当信息策展人。社交新闻聚合器与传统媒体截然不同，在传统媒体中，新闻组织（即
量子纠缠：自旋 1/2
量子纠缠：自旋 1/2 Masatsugu Sei Suzuki 和 Itsuko S. Suzuki 纽约州立大学宾汉姆顿分校物理系 (日期：2022 年 2 月 7 日) 在这里我们讨论量子纠缠的物理学。起初，本科生如果只想知道量子纠缠的基本点，可能会在理解技术术语的定义时遇到一些困难，例如超距幽灵作用、非局域性、局域性、隐变量理论、可分离性、量子比特等等。这些词的定义在附录中给出（来源：维基百科）。贝尔不等式的推导在数学上并不那么复杂。人们必须从实验的角度验证贝尔不等式不满足量子纠缠现象，并使用纠缠的自旋或光子。到目前为止，已经出版了许多关于量子纠缠、量子信息和量子计算机的书籍。即便我读了这些书，包括量子力学的教科书，我还是没有充分理解超距幽灵行为到底是怎么回事。为了给本科生讲授量子纠缠，我觉得有必要更详细地了解量子纠缠的这种怪异性。当我努力理解爱因斯坦命名的超距幽灵行为时，我有幸读了一本名为《爱因斯坦：他的一生和宇宙》（W. 艾萨克森著）的书。我意识到这本书可以很好地描述量子纠缠行为的怪异性。当然，那些想从数学上了解这种怪异行为本质的物理学家，可能不会满足于艾萨克森给出的简单明了的解释。这里将这本书的内容总结如下。（a）量子力学断言，粒子除了被观察时外，没有确定的状态，两个粒子可以处于纠缠态，因此对一个粒子的观察可以立即决定另一个粒子的性质。一旦进行任何观察，系统就会进入固定状态。（b）这对于微观量子领域来说可能是可以想象的，但当人们想象量子领域与可观察的日常世界之间的交集时，就会感到困惑。（c）EPR 论文未能成功证明量子力学是错误的。但最终确实清楚，量子力学与我们对局域性的常识理解不相容——我们对远距离幽灵般的作用的厌恶。奇怪的是，爱因斯坦显然比他希望的要正确得多。