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polyie：从聚合物中提取信息的数据集...
旨在自动从科学文献中提取信息的科学信息提取（Sciie）比以往任何时候都变得更加重要。但是，没有用于聚合物材料的Sciie数据集，这是我们日常生活中普遍使用的重要材料类别。为了弥合这一差距，我们介绍了P oly IE，即用于聚合物材料的新科学数据集。p oly IE是从146个全长聚合物学术文章中提出的，这些文章用不同的命名实体（即材料，性质，瓦斯，条件）以及域专家的n个关系进行注释。p oly IE提出了由于实体的多种词汇格式，企业之间的歧义和可变长度关系所带来的独特挑战。我们评估了最先进的实体提取和关系提取模型，即分析其优势和劣势，并突出了这些模型的一些困难案例。据我们所知，P oly IE是第一个用于聚合物材料的Sciie基准，我们希望它将导致社区从事这项挑战任务的更多研究。我们的代码和数据可在以下网址提供：https：//github.com/jerry3027/polyie。
使用沉浸式虚拟现实设计太阳能系统
摘要 — 随着对可再生能源的需求不断增加，太阳能正成为一种越来越受欢迎的选择。因此，有效的太阳能系统设计和操作培训对于确保太阳能技术的成功实施至关重要。为了让来自不同背景的广泛人群都能接受这种培训，开发有效且引人入胜的培训方法非常重要。沉浸式虚拟现实 (VR) 已成为加强太阳能培训和教育的有前途的工具。在本文中，我们提出了一种独特的方法来评估沉浸式 VR 体验对太阳能系统设计培训的有效性，使用多模块方法和对用户参与度的详细分析。为了更好地了解这种 VR 体验的有效性，我们将实验分为几个场景，并使用了一系列传感器，包括眼动追踪和无线可穿戴传感器，以准确评估用户在每个场景中的参与度和表现。我们的结果表明，沉浸式 VR 体验能够有效提高用户对太阳能系统设计的理解以及执行复杂任务的能力。此外，通过使用传感器测量用户参与度，我们确定了需要改进的特定领域，并为增强未来太阳能系统设计 VR 培训体验的设计提供了见解。我们的研究强调了沉浸式 VR 作为增强太阳能培训和教育的工具的潜力，对研究和实践都有影响。
文本情感分析基于智能系统的深度学习技术的改进的元启发式学
由于概括和建模一系列大脑信号的复杂性，发现感官残障人士的情绪仍在继续挑战。因此，使用大脑 - 计算机界面技术来研究基于大脑信号的人的情绪和行为。情绪分析是一种广泛使用且可靠的数据挖掘分析方法。它提供了一个绝佳的机会，可以监视，评估，确定和理解消费者对产品或服务的情感。然而，即使以前的研究已经提出了使用机器学习方法对感官残障人士的情绪分类，但尚未评估视觉症患者的情绪识别模型。因此，这项研究引入了一种新的SALP群算法，该算法具有深层的基于神经网络的文本情感分析（SSADRNN-TEA）技术，该技术针对残疾人。SSADRNN-TEA技术的主要目的是专注于对社交媒体内容中存在的情绪的检测和分类。在这项工作中，SSADRNN-TEA技术经历了预处理，以使输入数据与处理和BERT单词嵌入过程的后一个阶段兼容。此外，还利用了深层复发神经网络（DRNN）模型。最后，SSA被利用以最佳调整DRNN超参数。广泛的实验涉及模拟SSADRNN-TEA方法的实时性能。实验值揭示了SSADRNN-TEA技术在几个评估指标方面的性能提高。
巩固非洲的经济自由
在1950年代和1960年代，许多非洲人认为，独立会改变快速经济增长和发展的前景。首先，独立性暗示着殖民主义的终结及其专制，剥削性和压制性机构。第二，随着欧洲人的消失，非洲人现在可以从事民主（人为驱动，派遣和包容性的）宪法制定，以提供自己的习俗，现实，信仰，宣传，文化和愿望。第三，公共政策将集中于最大化土著人民的目标。第四，现在由非洲人控制的新政府将为有效管理种族多样性的机构环境提供促成机构环境。第五，新的独立政府被提出，以应对历史不公正，并为所有个人，团体和社区提供充分有效地参与经济增长和发展的范围。 最后，预计新政府将重组财产权，尤其是在环境资源中，并在剥削中实现平等分配和可持续性。 一般的信念是，新领导人将能够重组关键领域，尤其是财产权，并建立新的，更有效的激励结构。第五，新的独立政府被提出，以应对历史不公正，并为所有个人，团体和社区提供充分有效地参与经济增长和发展的范围。最后，预计新政府将重组财产权，尤其是在环境资源中，并在剥削中实现平等分配和可持续性。一般的信念是，新领导人将能够重组关键领域，尤其是财产权，并建立新的，更有效的激励结构。鉴于这些国家的贫困水平很高，至关重要的是，新政府提供鼓励土著企业家精神的激励结构，以及充分限制公务员和政治人物的机构，从而无法从事收入和财富的效率低下。鉴于这些国家的贫困水平很高，至关重要的是，新政府提供鼓励土著企业家精神的激励结构，以及充分限制公务员和政治人物的机构，从而无法从事收入和财富的效率低下。
使用轻梯度提升机和类别增强模型的混合合奏学习方法，用于基于生活方式的II型糖尿病预测
解决分类和预测挑战，树木集成模型已获得了重要的重要性。促进集合技术是用于预测II型糖尿病的综合技术。光梯度提升机（LightGBM）是一种以其叶片生长策略，减少损失和增强的训练精度而闻名的算法。但是，LightGBM容易过度拟合。相比之下，Catboost使用了称为决策表的平衡基础预测值，该预测值可以减轻过度适应风险，并明显提高测试时间效率。catboost的算法结构抵消了梯度增强偏见，并结合了过度拟合的检测器以尽早停止训练。本研究的重点是开发一种混合模型，该模型结合了LightGBM和Catboost，以最大程度地减少过度拟合并通过降低方差改善效果。为了找到与基础学习者一起使用的最佳超级仪表，使用了贝叶斯超级参数操作方法。通过微调正则化参数阀，混合模型有效地降低了方差（过拟合）。针对LightGBM，Catboost，Xgboost，Deciest Crey，Random Forest，Adaboost和GBM算法的比较评估表明，混合模型具有最佳的F1得分（99.37％），召回率（99.25％）和准确性（99.37％）。因此，拟议中的框架对医疗保健行业的早期糖尿病有望有望，并显示出与糖尿病共享相似性的其他数据集的潜在适用性。
中性粒细胞与淋巴细胞比是小儿种群创伤性脑损伤的预后标记？
摘要。- 目的：中性粒细胞与膜细胞比率（NLR）用于以炎症过程为特征的疾病的预言。本研究旨在讨论小儿创伤性脑损伤病例中的长期结局和NLR。患者和方法：这项研究投资于18岁以下的脑损伤患者。患者分为5组。初始入院格拉斯哥昏迷量表（GCS）瓣膜，神经检查，学生条件，心肺复苏（CPR）施用和癫痫发作。neu-trophil计数和淋巴细胞计数，这些计数是从患者入院前8小时内获得的全血数（CBC）值得出的，用于计算NLR值。结果：在研究中评估了150名患者，54名（36％）的患者和96名（64％）男性。最常见的事故类型是从高度[84例患者（56％）]掉落的。GCS，Anisocoria，Surgical Procedure和中性粒细胞计数在GOS评分之间有很大差异。GOS和NLR之间没有统计学上的显着差异（p = 0.400）。根据CPR，癫痫发作和脑损伤类型的NLR值有显着差异（P <0.05）。
EEG 有效连接网络用于注意力任务...
一种有效的网络视角，侧重于在需要警觉的持续注意力任务期间测量不同皮质区域脑电图的方向性相互作用。一种称为动态部分定向相干性的新测量方法用于基于图论映射警觉的认知状态。在右顶枕区，该面积明显高于其他感兴趣区域（出度和入度的面积分别为 0.601 和 0.632）。在右额中央区进行的类似分析揭示了不同认知状态的显著差异。在六个感兴趣区域中，在右额中央和右顶枕区观察到基于入度和出度的 alpha 带的显著差异（P < 0.05）。使用不同的基于网络的锁相值、部分定向相干性和动态部分定向相干性，将性能与支持向量机的性能进行了比较。结果表明，动态部分定向相干性可以提供更多关于方向（与锁相值相比）和准确性（与部分定向相干性相比）的信息。图论分析表明，基于有效网络的动态部分定向相干性具有小世界特性，可以同步大脑区域之间的神经活动。此外，与其他频带相比，alpha 波段与认知状态有很好的相关性。
量子计算算法的实时 Krylov 理论
量子计算机提供了获取难以在传统硬件上模拟的系统的基态和激发态特性的替代途径。使用实时演化生成的子空间的新方法已显示出提取特征态信息的效率，但此类方法的全部功能仍未得到理解。在最近的工作中，我们开发了变分量子相位估计 (VQPE) 方法，这是一种使用量子硬件提取特征值的紧凑而高效的实时算法。在这里，我们在此基础上从理论和数值上探索了一种广义 Krylov 方案，其中 Krylov 子空间是通过参数化的实时演化构建的，适用于 VQPE 算法以及其他算法。我们建立了一个错误界限，证明了我们的谱近似的快速收敛性。我们还推导出如何通过实时子空间对角化来抑制与高能本征态的重叠，并可视化了在特定本征能量下显著相位抵消的过程。我们研究了各种算法实现，并考虑了当以谱统计形式将随机性添加到目标哈密顿量时的性能。为了证明这种实时演化方法的实用性，我们讨论了它在量子计算的基本问题中的应用，例如强关联系统的电子结构预测。
使用沉浸式虚拟现实设计太阳能系统
摘要 — 随着对可再生能源的需求不断增加，太阳能正成为一种越来越受欢迎的选择。因此，有效的太阳能系统设计和操作培训对于确保太阳能技术的成功实施至关重要。为了让来自不同背景的广泛人群都能接受这种培训，开发有效且引人入胜的培训方法非常重要。沉浸式虚拟现实 (VR) 已成为加强太阳能培训和教育的有前途的工具。在本文中，我们提出了一种独特的方法来评估沉浸式 VR 体验对太阳能系统设计培训的有效性，使用多模块方法和对用户参与度的详细分析。为了更好地了解这种 VR 体验的有效性，我们将实验分为几个场景，并使用了一系列传感器，包括眼动追踪和无线可穿戴传感器，以准确评估用户在每个场景中的参与度和表现。我们的结果表明，沉浸式 VR 体验能够有效提高用户对太阳能系统设计的理解以及执行复杂任务的能力。此外，通过使用传感器测量用户参与度，我们确定了需要改进的特定领域，并为增强未来太阳能系统设计 VR 培训体验的设计提供了见解。我们的研究强调了沉浸式 VR 作为增强太阳能培训和教育的工具的潜力，对研究和实践都有影响。
使用沉浸式虚拟现实设计太阳能系统
摘要 — 随着对可再生能源的需求不断增加，太阳能正成为一种越来越受欢迎的选择。因此，有效的太阳能系统设计和操作培训对于确保太阳能技术的成功实施至关重要。为了让来自不同背景的广泛人群都能接受这种培训，开发有效且引人入胜的培训方法非常重要。沉浸式虚拟现实 (VR) 已成为加强太阳能培训和教育的有前途的工具。在本文中，我们提出了一种独特的方法来评估沉浸式 VR 体验对太阳能系统设计培训的有效性，使用多模块方法和对用户参与度的详细分析。为了更好地了解这种 VR 体验的有效性，我们将实验分为几个场景，并使用了一系列传感器，包括眼动追踪和无线可穿戴传感器，以准确评估用户在每个场景中的参与度和表现。我们的结果表明，沉浸式 VR 体验能够有效提高用户对太阳能系统设计的理解以及执行复杂任务的能力。此外，通过使用传感器测量用户参与度，我们确定了需要改进的特定领域，并为增强未来太阳能系统设计 VR 培训体验的设计提供了见解。我们的研究强调了沉浸式 VR 作为增强太阳能培训和教育的工具的潜力，对研究和实践都有影响。