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在语义知识图中与Oncodashkb中的高级生物医学数据整合，用于在卵巢癌中找到个性化的可行药物
背景：与基因组规模的患者分析数据相结合的生物医学知识越来越多，为个性化肿瘤学提供了前所未有的机会。但是，大量知识和数据需要可扩展的方法来提供可行的信息以支持临床医生决策[1]。目的：开发整合有关患者的所有相关临床和基因组数据的软件和方法，并能够发现最佳的个性化治疗选择，以及支持文献知识和数据。方法：我们利用语义知识图（SKG），这是一种以对象和关系形式代表医学数据的数据库，链接了几个癌症数据库中先前未连接的信息。为了构建此SKG（Oncodashkb），我们使用BioCypher库[2]。然后，我们整合了来自高级浆液卵巢癌患者的临床数据，包括有关Decider项目（https://deciderproject.eu）收集的基因组变化的信息。然后可以查询SKG，以收集将患者特异性改变与可操作药物联系起来的证据路径。结果：我们的方法提供了完全自动化，系统的和可重复的数据集成工作流程，以及使用现有专家制造的本体论来提供互操作性和语义描述。综合数据由分子肿瘤板的专家评估，并允许以视觉上可访问的格式探索相关的临床和基因组患者数据，旨在易于解释临床医生。重要的是，我们希望该系统揭示从多种融合证据到多摩尼克患者数据的强大案例以及对最新临床和实验知识的广泛且自动化的综述。结论：使用图形数据库作为有价值的工具出现的决策支持系统，通过揭示各种患者数据和以易于理解的格式显示的治疗选项之间的新连接。
使用人体内部脑电图从自然语音中解码语义
Camille R. C. Pescatore 1* , Haoyu Zhang 1* , Alex E. Hadjinicolaou 1 , Angelique C. Paulk 1,2 , John D. Rolston 3 , R. Mark Richardson 4 , Ziv M. Williams 4,5,6 , Jing Cai 4† & Sydney S. Cash 1,2,5† 1 Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA.2马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院神经科学中心和神经记录中心。3，杨百翰和妇女医院神经外科部，马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。4马萨诸塞州波士顿哈佛医学院马萨诸塞州综合医院神经外科部。5哈佛大学卫生科学与技术部，马萨诸塞州波士顿。6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。 *这些作者也同样贡献。 †这些作者也同样贡献。 应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu6哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿神经科学计划。*这些作者也同样贡献。†这些作者也同样贡献。应向谁致辞，电子邮件：jcai5@mgh.harvard.edu
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
van Wijngaarden 语法的内在语义
在正式检查程序的（预期）含义时，通常会有很多麻烦，并且会增加复杂性，因为程序的形式语义通常与程序本身以及生成编写程序的编程语言的形式语法无关。相反，van Wijngaarden 语法具有内在语义，即它们的规则包含或表达由它们生成的终端字符串的（预期）含义。这种内在性允许在句法变化和上下文相关条件下保留含义。为了更好地展示 van Wijngaarden 语法语义的内在性，我将它们与属性语法进行了对比，后者是需要对编程语言进行语义分析时（例如在编译中）经常选择的选择。
具身语义和语言的大脑特征
根据具身理论（包括具身、嵌入、扩展、演绎、情境和扎根认知方法），语言表征与我们与周围世界的互动有着内在联系，这反映在语言处理和学习过程中的特定大脑特征中。从具身理论与非模态理论的原始竞争开始，这篇共识论文讨论了一系列精心挑选的问题，旨在确定运动和感知过程何时以及如何参与语言过程，而不是是否参与。我们的研究领域非常广泛，从具身语义的神经生理特征（例如事件相关电位和场以及神经振荡）到语义处理和语义启动对具体和抽象词的影响，到第一和第二语言学习，最后，使用虚拟现实来检查具身语义。我们的共同目标是更好地理解运动和感知过程在语言理解和学习所代表的语言表征中的作用。我们达成共识，基于该领域开展的开创性研究，未来的发展方向是通过承认具体和情境语言和语义过程的多模态性、多维性、灵活性和特质来提高研究结果的外部有效性。
发展性阅读障碍的语义强度和神经相关性
诵读困难是一种神经发育障碍，其特征是阅读和/或拼写学习障碍（国际诵读困难协会，里昂等人，2003 年）。许多关于诵读困难的研究集中在语音处理缺陷（Griffiths 和 Snowling，2001 年；Pennington，2006 年；Vellutino 等人，2004 年），即处理单词的基本声音。尽管在这方面取得了很大进展，但对诵读困难的个体差异和其他认知过程（如语义处理）的研究较少。现有的阅读计算模型强调阅读是正字法、语音和语义处理系统动态交互的副产品。例如，并行分布式处理模型（Seidenberg 和 McClelland，1989 年）强调了这些系统的动态产品的重要性。朗读的双路径级联模型（Coltheart 等，2001）描述了三条阅读路径：非词汇阅读路径（通过字素到音素规则系统）、词汇非语义路径（通过正字法/音位输入词典）和词汇语义路径（通过语义系统）。
校正：基于带注释的像素和点云的弱监督语义分割
在此处给出了完整的确认部分：致谢：这项工作得到了中国国家自然科学基金会（No.62227801和No.UME20B2062，No.62376024）的支持，以及中国国家关键研究与发展计划（20222ZD0117900）。
使用 4D 雷达张量进行自动标记和语义分割
雷达在恶劣天气下的稳健性和提供动态信息的能力使其成为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中摄像头和激光雷达的宝贵补充 [1]。尽管用于 RGB 图像和激光雷达点云 (PC) 的语义分割深度学习方法已经很成熟，但它们在雷达中的应用仍未得到充分探索，尤其是包含额外海拔信息的 4D 雷达数据 [2] [3] [4] [5]。本文通过提出一种直接在距离-方位角-海拔-多普勒 (RAED) 张量上执行语义分割的方法来解决这一研究空白。此外，还引入了一种新颖的自动标记流程来在 RaDelft 数据集中生成逐点多类标签，从而实现使用雷达数据的联合检测和分类。
基于大脑连通性的现实生活创造力预测由语义记忆结构介导
创造力的联想理论认为，创造性认知涉及产生远距离联想的能力，以及在语义记忆中不相关的概念之间建立有用联系的能力。然而，现实生活中的创造性行为是否以及如何依赖于语义记忆结构及其神经基础仍不清楚。我们在参与者接受语义相关性判断任务时获取了多回波功能磁共振成像数据。这些评级用于估计他们各自的语义记忆网络，其属性可显著预测他们现实生活中的创造力。使用连接组预测建模方法，我们确定了基于任务的功能连接模式，这些模式可预测与创造力相关的语义记忆网络属性。此外，这些属性介导了功能连接与现实生活中的创造力之间的关系。这些结果为大脑连接模式如何通过语义记忆结构支持现实生活中的创造性行为提供了新的见解。我们还展示了如何使用计算网络科学来结合行为、认知和神经层面的分析。
Firmanti (2013) 估计，该机构只有 30% 的活动与缓解和预防有关。如果将人员配备作为关注重点的指标，
Firmanti (2013) 估计，该机构只有 30% 的活动与减灾和预防有关。如果将人员配备作为关注 DRR 的指标，则表明该组织存在严重不平衡。该机构共有 300 名员工，其中 DRR 理事会只有 10 名员工 (Amri, 2013)。但必须注意的是，其他理事会也参与了 DRR 活动，例如后勤理事会。计划在年底前将员工人数增加到 20 人，但即使如此，也存在明显的短缺。员工能力也是一个主要问题。员工对 DRR 的认识水平参差不齐，甚至 DRR 理事会的员工也缺乏足够的认识 (Erawan, 2013)。行政和官僚改革部 (PAN) 施加的限制阻碍了员工人数的增加。PAN 限制进一步招聘，直到现有员工的能力建立起来。缺乏工作空间等运营问题也阻碍了招聘更多员工（Erawan，2013 年）。BNPB 和 BPBD 的员工都缺乏倡导 DRR 的能力。BNPB 对 DRR 实施的关注也是一个问题。BNPB 一直犹豫不决是否将实施责任交给地方政府（Rafliana，2013 年）。BNPB 原本要制定一份文件，概述 DRM 参与者的角色和职责，但他们进展缓慢（Park，2013 年）。这样的文件可能会削弱他们的实施权力，因此并未成为该机构的优先事项。Hillman 和 Sagala（2012 年）指出，BNPB“与其他职能部委在 DRR 方面的互动仍然极其有限”。BNPB 认识到与高级部委和拥有专业技能的部门（如公共工程部和卫生部）协调的重要性，但与其他部委和机构的协调则不那么重要（Rafliana，2013 年）。 BNPB 缺乏协调各部委和机构所需的工具。目前，BNPB 尚无工具来跟踪各部委/机构在 DRR 方面的支出，各部委/机构也没有向 BNPB 报告其在 DRR 方面的活动（Park，2013 年）。正如 HFA 进度报告中所述，BNPB“严重缺乏所需的设施和基础设施”（BNPB，2011 年）。BNPB 在领导协调工作时面临的一个问题是，它对其他部委缺乏权威。将该机构定位在与各部委相同的级别有助于提升该机构的重要性，并确保其职责不受特定部委的控制，就像之前的 Bakornas PBP 机构一样（UNDP，2009b）。然而，BNPB 目前被视为三级政府机构，落后于长期存在的一级部委（如公共工程部）和二级部委（如贸易部）（Hadi，2013 年）。这使得印度国家银行协调各部委的职责更加困难。Williams (2011) 指出，既有关系和工作结构的阻力可能会成为 DRR 改革和跨部门合作的障碍。一些部委/部门机构不愿接受 BNPB 的协调，这显然是其中的明显表现。理论上，BNPB 指导委员会的组成（见第 3.2.1 节，第 33 页）应由来自主要部委、军队和警察的代表组成，以提供强有力的