Ilaria Greco ID 1 *,Lyelic Beaudrot 2.3,Chris Sutherland 4,Simone Tenan 5,Syone 2.3,Daniel Gorzynski 6,Ahumada 13,Rajan Amin 14,Megan Baker-Watton 1 Cremonesi 1 Cremonesi 1 Cremonesi 1 Cremonesi 1 Cremonesi 23:Adeline Fayolle 22:28,Adeline Fayolle 22:28,Davy Fonty Harry 31 22 Alys Granados 32.33,Patrick A. Jansen 34.35,Jayasilan Mohd-Azlan 11,Caspian Johnson Marcelo Magio 21:41,42,Emanuel H. Martin 43,Adriano Martinole版本28,Patrics C. Wright C. Wright C. Wright 25.50,C.
根据印度名字对性别进行分类,这对国家的巨大文化,语言和地区多样性提出了独特的挑战。现有的方法经常难以解决由宗教,家族和语言影响塑造的命名惯例的复杂性,从而导致不一致和不准确的分类。为了应对这些挑战,这项研究开发了一种文化多样的数据集,分别是313万名男性和女性名称以及杠杆先进的机器学习(ML)和性别分类的深度学习(DL)技术。这些名称来自印度选举数据,使用自定义脚本生成的合成名称以及网站上的公开名称以确保多样性。评估了十二个ML模型,并具有前四个卷积神经网络(CNN),长期短期记忆(LSTM),门控复发单元(GRU)和XGBOOST,以详细分析。
1 1智能医学电子电子学中心,电子工程系,信息科学技术学院,富丹大学,上海,上海,2号,2 2号电气工程系,纳马尔大学米安瓦利,米安瓦利,米安瓦利,巴基斯坦,巴基斯坦3号上海,中国上海,中国5号新生儿学系,中国上海,上海,中国,伯明翰伯明翰大学电子,电气和系统工程系6,英国伯明翰大学,7人类现象学院,上海,上海,上海,中国,中国,8号,生物培训学院1智能医学电子电子学中心,电子工程系,信息科学技术学院,富丹大学,上海,上海,2号,2 2号电气工程系,纳马尔大学米安瓦利,米安瓦利,米安瓦利,巴基斯坦,巴基斯坦3号上海,中国上海,中国5号新生儿学系,中国上海,上海,中国,伯明翰伯明翰大学电子,电气和系统工程系6,英国伯明翰大学,7人类现象学院,上海,上海,上海,中国,中国,8号,生物培训学院
2025 年 1 月 28 日——智能和可持续交通领域的全球领导者阿尔斯通赢得了一份价值 1.44 亿欧元(约合 1285 亿印度卢比)的合同,为 17 辆 Vande Bharat 卧铺列车(408 辆车)提供 Mitrac 牵引部件和其他电气设备。这些系统将供应给位于钦奈的印度铁路综合客车厂 (ICF)。该合同还包括在保修期结束后的五年内,在各个铁路站场对牵引和主要电气设备进行预防性和纠正性维护以及支持服务。这些设备将安装在 Vande Bharat 平台的 24 辆车卧铺列车上,设计最高时速为 180 公里/小时,服务速度为 160 公里/小时。鉴于此次合同的中标,阿尔斯通印度公司董事总经理 Olivier Loison 表示:“Vande Bharat 列车代表了印度轨道交通的现代面貌,我们很自豪能够再次与印度铁路公司合作,进一步实现他们的愿景。阿尔斯通拥有铁路行业最广泛的零部件组合,这些产品组合是数十年来在全球范围内提供铁路解决方案的经验的结晶。我们在印度拥有强大的制造和工程实力,这将使我们能够提供世界一流的产品并优化维护。”
细胞内氧化应激,特别是通过活性氧 (ROS),在牵张成骨 (DO) 过程中的骨骼重塑中起着关键作用,DO 是一种广泛用于骨骼修复和再生的骨科技术。本研究旨在阐明 ROS 在促进骨形成和骨吸收方面的双重作用,重点研究其对成骨细胞和破骨细胞活动的影响。利用体外和体内模型,我们测量了 DO 不同阶段(潜伏期、牵张和巩固)的 ROS 水平,并分析了它们对细胞功能和信号通路的影响。结果表明,牵张阶段的中等 ROS 水平可增强成骨细胞分化和骨矿化,而过度的氧化应激则促进破骨细胞活动和骨吸收。组织学和生化分析表明,ROS 不仅影响 Wnt/β-catenin 和 NF- κB 通路,而且还与炎症和血管生成过程相互作用,进一步影响骨愈合结果。这些发现强调了维持最佳 ROS 平衡以最大程度提高治疗效果和减少 DO 并发症的重要性。此外,该研究还强调了抗氧化剂疗法调节 ROS 水平的潜力,为改善骨再生的临床结果提供了新策略。这项研究弥补了对骨生物学氧化应激理解的关键空白,并为有针对性的干预措施以增强骨骼愈合铺平了道路。
摘要。本文重点研究历史手写结婚记录中的信息提取。传统方法依赖于两个连续任务的顺序流水线:在命名实体识别之前应用手写识别。最近,人们研究了同时处理这两个任务的联合方法,并取得了最先进的成果。然而,由于这些方法已在不同的实验条件下使用,因此尚未对它们进行公平比较。在这项工作中,我们对基于相同基于注意的架构的顺序和联合方法进行了比较研究,以量化可归因于联合学习策略的收益。我们还研究了三种基于多任务或多尺度学习的新联合学习配置。我们的研究表明,依靠联合学习策略可以使完整识别分数提高 8%。我们还强调了多任务学习的兴趣,并展示了基于注意的网络对信息提取的好处。我们的工作在 Esposalles 数据库上的 ICDAR 2017 信息提取竞赛中以行级实现了最先进的性能,无需任何语言建模或后处理。
摘要 — 我们提出了一种基于电荷准静态模型的显式小信号石墨烯场效应晶体管 (GFET) 参数提取程序。通过对 300 nm 器件进行高频(高达 18 GHz)晶圆上测量,精确验证了小信号参数对栅极电压和频率的依赖性。与其他只关注少数参数的工作不同,这些参数是同时研究的。首次将有效的程序应用于 GFET,以从 Y 参数中去除接触电阻和栅极电阻。使用这些方法可以得到提取小信号模型参数的简单方程,这对于射频电路设计非常有用。此外,我们首次展示了本征 GFET 非互易电容模型与栅极电压和频率的实验验证。还给出了测量的单位增益和最大振荡频率以及电流和功率增益与栅极电压依赖性的精确模型。
摘要生物关系网络包含丰富的信息,以了解基因,蛋白质,疾病和化学物质等实体关系背后的生物学机制。生物医学文献的广泛增长提出了更新网络知识的重大挑战。最近的生物医学关系提取数据集(Biored)提供了有价值的手动注释,从而促进了机器学习和预训练的语言模型方法的发展,以自动识别新颖的文档级别(阶段上下文)关系。尽管如此,其注释缺乏实体角色的方向性(主题/对象),这对于研究复杂的生物网络至关重要。在这里,我们注释了关系中关系的实体角色,随后提出了一种具有软提交学习的新型多任务语言模型,以共同识别关系,新发现和实体角色。我们的结果包括具有10,864个方向性注释的富集生物库。此外,我们提出的方法超过了现有的大型语言模型,例如最先进的GPT-4和Llama-3在两个基准测试任务上。我们的源代码和数据集可在https://github.com/ncbi-nlp/bioredirect上找到。联系人:zhiyong.lu@nih.gov
作为面向全球南方国家(尤其是非洲)的行动导向型研究、学习和政策中心,CSST 开展了开创性的研究,研究领域包括结构转型、产业动态和经济多元化战略,以及如何使这些战略在环境和社会上可持续。CSST 突破了研究孤岛,提出了一个综合框架,重点关注四个相互关联的研究和产业政策领域:能源转型、关键矿产、供应链重组和新基础设施建设。