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比较医学概念表示和患者轨迹预测的神经语言模型
医学概念的有效表示对于电子健康记录的次要分析至关重要。神经语言模型在自动从临床数据中得出医学概念表示方面已显示出希望。但是，尚未对不同语言模型的比较性能，用于创建这些经验表示形式及其编码医学语义的程度，尚未得到广泛的研究。本研究旨在通过评估三种流行语言模型的有效性 - word2vec，fastText和手套 - 在创建捕获其语义含义的医学概念嵌入中的有效性。通过使用大量的数字健康记录数据集，我们创建了患者轨迹，并用它们来训练语言模型。然后，我们通过与生物医学术语进行明确比较来评估学到的嵌入式编码语义的能力，并通过预测具有不同级别可用信息的患者结果和轨迹来隐含。我们的定性分析表明，FastText学到的嵌入的经验簇与从生物医学术语获得的理论聚类模式表现出最高的相似性，分别在0.88、0.80和0.92的经验簇和0.92之间的诊断，过程和医疗代码分别为0.88、0.80和0.92之间。相反，为了预测，Word2Vec和Glove倾向于优于快速文本，而前者的AUROC分别高达0.78、0.62和0.85，分别用于现场长度，再入院和死亡率预测。在预测患者轨迹中的医疗法规时，手套在诊断和药物代码（分别为0.45和0.81）的最高级别上达到了语义层次结构的最高性能（AUPRC分别为0.45和0.81），而FastText优于其他模型的过程代码（AUPRC为0.66）。我们的研究表明，子词信息对于学习医学概念表示至关重要，但是全球嵌入向量更适合于更高级别的下游任务，例如轨迹预测。因此，可以利用这些模型来学习传达临床意义的表示形式，而我们的见解突出了使用机器学习技术来编码医学数据的潜力。
企业家经济
研究企业家精神的一种方法集中在企业家的行动上。这种方法搁置了经济机构的差异，以分析给定机构中的企业家行为。本文采用了不同的方法，搁置了个人企业家的行动差异，以关注研究机构对企业家精神的影响。某些机构比其他机构更有利于企业家精神，本文提出了这样一个观念，即企业家精神主要是由经济机构驱动的，这些经济机构诱使个人成为企业家，而不是由企业家个人的行为。企业家行为是由企业家制度引起的，这些企业家的行为是这些机构的影响。人们对激励措施做出反应，而某些机构环境比其他机构为企业家提供了更多的激励措施。虽然这两种方法不是相互排斥的 - 当然值得研究企业家的行为 - 从经济角度来看，有充分的理由将更多地关注机构，而不是企业家，如果一个人想了解企业家对经济的影响，即使有人想了解企业家的影响，也是如此。也许可以通过向潜在的企业家提供有关知识和技能促进企业家精神的潜在企业家的信息来鼓励企业家精神，但是机构的差异对企业家活动的影响更大。肯定，个人之间存在差异，使某些人比其他人更具创业性。经济中最企业家的个人不是接受过企业家精神的正规培训的人；他们是对销售市场知识渊博的人。更愿意承担风险的人，更具想象力，更具敏感性，或者（可能是出于已经列出的原因）具有教育背景的人，使他们赋予他们人力资本以促进企业家精神，更可能是企业家。骑士（1921）认为，企业家有卓越的判断力，使他们能够发现机会。但是，他们获得的人力资本很少是企业家领域。人们倾向于创业，因为实施创造价值的创新有所回报。经济理论在第二十纪念日的下半年已经发展出来，引起了企业家活动的关注。Samuelson（1947）说的一般平衡框架说，经济分析的基础，描绘了
b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。它们在可见的光谱区域和近红外表现出很强的吸收，而由自组装的卟啉分子组成的有序聚集体可能会导致超快速的能量和电子转移，因为与本地化的\ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x933 \ x933 \单体。卟啉及其衍生物，例如卟啉三合会，液体\ XE2 \ x80 \ x93crystalline卟啉已被广泛用作光动力学，光热疗法（PTT和PDT）中的光敏剂（PTT和PDT）和染料敏化细胞（DSSCSCS），含有液体的材料，适用于液体的材料，适用于液体材料。 （OSC），以及在OSC和钙钛矿太阳能电池（PSC）中作为电荷运输材料。该特刊的目的是突出其合成，功能化，结构修饰和潜在应用的各个方面，重点是光动力疗法，光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。They exhibit a strong absorption in the visible spectral region and near- infrared, while ordered aggregates consisting of self- assembled porphyrin molecules may enable ultra-fast energy and electron transfer because of the delocalized excited states present in the aggregates as compared to the localized \xcf\x80\xe2\x80\x93\xcf\x80 transitions within单体。Porphyrins and their derivatives, such as porphyrin triads, liquid\xe2\x80\x93crystalline porphyrins have been widely used as photosensitizers in photodynamic, photothermal therapy (PTT and PDT) and dye-sensitized solar cells (DSSCs), as fluorescent materials in chemical sensors as light harvesting elements in organic solar细胞（OSC），以及在OSC和钙钛矿太阳能电池（PSC）中作为电荷传输材料。该特刊的目的是突出其合成，功能化，结构修饰和潜在应用的各个方面，重点是光动力疗法，光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
博士课程的公共竞赛公告...
如果您已经毕业：最终成绩以三十十年代表示 - 如果您毕业于意大利：上传文凭补充剂或自我表达（遵循意大利D.P.R.否。445/2000）表示授予学位和考试 - 如果您毕业了：上传通过考试的文凭补充或最终学位证书，则通过考试编写（必须用意大利语，德语或英语编写文件）（文档）（文档），并颁发了最低级别的最终级别的最高级别，并获得了最高级别的最高级别，并获得了最高级别的最高成绩，并获得了最高级别的最高成绩）信息：最终成绩，考试通过年级和通过日期，学分，科学领域（后者仅用于意大利资格）。如果您尚未毕业：三十年代表达的大学考试的平均年级 - 如果您将在意大利毕业：您必须宣布您已经获得了至少140个学分（ECT）的原产地。请使用应用程序门户中可用的Excel文件； - 如果您要在国外毕业：您必须声明您已经获得了原产过程的至少140个学分（ECT）。请使用应用程序门户中可用的Excel文件；您还必须上传意大利语，德语或英语记录的成绩单以及富富大学授予的成绩的比例（迹象表明最低成绩以获得资格和最高最终成绩）。教师保留在必要时要求对单一课程和/或教学时间进行描述的权利。
DOF转录抑制剂 - 吉布贝罗林反馈环路在调节光独立的种子发芽
植物已经发展了几种应对不断变化的环境的策略。一个例子是通过种子发芽给出的，当环境条件适合植物寿命时，必须发生这种情况。在模型系统中，拟南芥种子发芽是由光引起的。但是，在自然界中，无论这种刺激如何，几种植物的种子都可以发芽。虽然对光引起的种子发芽的分子机制有充分的理解，但在黑暗中管理发芽的分子机制仍然含糊不清，这主要是由于缺乏合适的模型系统。在这里，我们采用了氨基甲胺（Arabidopsis的近亲）作为强大的模型系统，以发现独立于光的发芽的分子机制。通过比较氨基胺和拟南芥，我们表明，维持促膜激素吉布雷素（GA）水平的维持促使豆蔻种子在黑暗和光条件下发芽。使用遗传学和分子生物学的特性，weshowththatthatthe cardamine dof转录反向doF影响发芽1（CHDAG1），与拟南芥转录因子Dag1同源，与该过程功能有关，从而通过负调节Ga Biosynthetic Genes chgaGaGA33Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA33Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox1和CHGA333Ox。我们还证明，这种机制可能在其他能够在黑暗条件下发芽的胸腺科中保存，例如鳞翅目sativum和Camelina sativa。我们的数据支持氨基胺作为适合研究光独立发芽研究的新模型系统。利用这一系统，我们还解决了一个长期存在的问题，该问题是关于控制植物中光依赖发芽的机制，为未来的研究打开了新的边界。
自动群体前prepreg处理
本章的目的是概述 - 高压釜（OOA）预处理的处理方面。本章是针对工具定义，装袋配置和处理条件的设计指南，用于制作OOA预处理。第一部分概述了OOA材料，包括其应用，树脂和纤维。OOA预处理浸渍技术，并总结OOA复合材料的典型特性。第二部分涵盖了OOA预处理特征方法，测量树脂浸渍的技术，热化学，外部时间，渗透性和批量因素。第三部分描述了用于治愈OOA预处理的基础架构，例如烤箱，加热系统，工具和过程诊断工具。第四部分提供了基本的处理指南，涵盖了包装配置，删除方法和治疗周期以制造简单的单片OOA层压板，而第五和第六部分则提供了三明治面板和复杂形状层压板的处理指南。在第七节中对使用OOA预处理进行制造过程的成本分析。最后，第八节讨论了OOA预处理材料和过程的未来发展。
鼠标决策中先验信息的大脑范围表示
查尔斯·休伯特（Charles Hubert）1，国际大实验室，丹尼尔·伯曼（Daniel Birman），安妮·K·苏克兰（Anne K Surchland）8，杨丹9，埃里克·埃吉·侯赛斯（Eric Ej Husser）7，Sounds B Miska 12，Thomas D Men-Flogel 12，Jean-Paul圣诞节4，Kai Nylund 5，Kai Nylund 5，Pan-Vazquez的Alegenro； Paninski 16，乔纳森枕头10； Yanliang Shi 11，Noam Roth 5，Michael Shitner 1 Carolina Z Socha 7，Steven Jon West 12，Anthony Zador 10，Anthony Zador 14，Peter Dayan 13，Alexander
评估调节基因组学预训练的DNA语言模型的代表性
基因组语言模型（GLM）的出现提供了一种无监督的方法，用于学习非编码基因组中的广泛的顺式调节模式，而无需湿LAB实验产生的功能活动标签。先前的评估表明，可以利用预训练的GLM来提高广泛的监管基因组学任务的预测性能，尽管使用了相对简单的基准数据集和基线模型。由于这些研究中的GLM在对每个下游任务的重量进行微调时进行了测试，从而确定GLM表示是否体现了对顺式调节生物学的基本理解仍然是一个悬而未决的问题。在这里，我们评估了预训练的GLM的代表性，以预测和解释跨越DNA和RNA调控的细胞类型特异性功能基因组学数据。我们的发现表明，与使用单热编码序列的常规机器学习方法相比，探测预训练的GLM的表示没有实质性优势。这项工作强调了当前GLM的主要差距，从而在非编码基因组的常规培训策略中提出了潜在的问题。
在精神病的连续体中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我识别受损：荟萃分析
LaylaLavallé，ClémentDondé，lukaszgawęda，JéromeBrunelin，Marine Mondino。在精神病的束缚中没有表现出没有成熟精神病症状的个体的自我认识受损：荟萃分析。心理医学，2020，51（16），第2864-2874页。10.1017/S003329172000152X。hal-04440333