摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法,例如大型语言模型 (LLM),在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此,人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战,重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势,但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制,我们引入了一个框架,用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法,当链接到大量通用 KG 时,适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强,Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中,从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现,这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
勃起功能障碍(ED)被定义为阴茎持续无法实现和/或保持勃起的性生活,是泌尿科中最常见的疾病之一(1)。尽管Ed不会对生命构成威胁,但它对社会构成了重大的安全隐患。 它不仅会影响患者的身心健康,而且会给性伴侣带来极大的困扰,从而导致患者及其伴侣的生活质量下降,家庭中的不和谐,更认真地,工作生产力的下降,家庭暴力的提高以及医疗负担的增加。 与心血管危险因素高度相关,例如高脂血症,糖尿病和血压异常。 先前的研究发现,ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的,均以血管内皮功能障碍为中心,最终导致血管性动脉粥样硬化(2-4)。 因此,ED和心血管疾病具有共同的危险因素。 脂质,包括总胆固醇(TC),甘油三酸酯(TG),低密度脂蛋白(LDL)和高密度脂蛋白(HDL),在此过程中起着至关重要的作用。 烟酸,他汀类药物,纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症(5-8)。 有临床证据表明,降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能(9,10)。 几个荟萃分析也显示了相似的结论(11,12)。 近年来,药物靶标MR分析已成为有效的工具。尽管Ed不会对生命构成威胁,但它对社会构成了重大的安全隐患。它不仅会影响患者的身心健康,而且会给性伴侣带来极大的困扰,从而导致患者及其伴侣的生活质量下降,家庭中的不和谐,更认真地,工作生产力的下降,家庭暴力的提高以及医疗负担的增加。与心血管危险因素高度相关,例如高脂血症,糖尿病和血压异常。 先前的研究发现,ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的,均以血管内皮功能障碍为中心,最终导致血管性动脉粥样硬化(2-4)。 因此,ED和心血管疾病具有共同的危险因素。 脂质,包括总胆固醇(TC),甘油三酸酯(TG),低密度脂蛋白(LDL)和高密度脂蛋白(HDL),在此过程中起着至关重要的作用。 烟酸,他汀类药物,纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症(5-8)。 有临床证据表明,降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能(9,10)。 几个荟萃分析也显示了相似的结论(11,12)。 近年来,药物靶标MR分析已成为有效的工具。与心血管危险因素高度相关,例如高脂血症,糖尿病和血压异常。先前的研究发现,ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的,均以血管内皮功能障碍为中心,最终导致血管性动脉粥样硬化(2-4)。因此,ED和心血管疾病具有共同的危险因素。脂质,包括总胆固醇(TC),甘油三酸酯(TG),低密度脂蛋白(LDL)和高密度脂蛋白(HDL),在此过程中起着至关重要的作用。烟酸,他汀类药物,纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症(5-8)。有临床证据表明,降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能(9,10)。几个荟萃分析也显示了相似的结论(11,12)。近年来,药物靶标MR分析已成为有效的工具。但是,一些学者发现,高脂血症的患者在使用降低脂质药物期间可能会降低睾丸激素水平,这反过来又可能导致ED发生。此外,一些研究表明他汀类药物可能通过影响自主神经功能或心理因素而间接导致ED的发生(13)。随机对照试验(RCT)是确定药物效率和不良反应的标准方法。但是,目前缺乏降脂药物和ED之间的大规模随机对照试验。降低脂质药物对ED和性激素水平的发生的影响尚不清楚,需要进一步探索。随着全基因组关联研究(GWAS)的日益普及,门德尔随机化(MR)可能是用于解决问题的RCT研究的有效替代方法。由于遗传变异(等位基因)是在减数分裂过程中随机分配的,因此MR研究的参与者根据等位基因的存在“随机”。这类似于随机对照试验,该试验将参与者随机分配到实验治疗组或对照组(14、15)。因此,MR分析的优点是,与其他研究方法相比,MR分析不易受到混杂因素的影响。它用于推断针对蛋白质编码基因,拮抗剂,激动剂或抑制剂对疾病风险的药物的影响(16)。该工具对破译药物治疗的潜力和促进药物开发非常有帮助。
抽象背景:需要更好地了解患者不遵守2型糖尿病药物以设计有效的干预措施来解决此问题。目标:(1)估计不遵守糖尿病药物的患病率; (2)检查其对血糖控制和胰岛素启动的影响; (3)开发和验证不遵守的字典模型。方法:我们根据电子健康记录的数据进行了纵向队列研究。我们包括在巴利阿里群岛(西班牙)的卫生服务中注册的成年患者,在2016年1月至2018年12月之间开始了非胰岛素降糖药物的新处方。我们在12个月的随访中计算了不遵守性,被定义为用药比率(MPR)80%。我们拟合了多变量回归模型,以检查不遵守性与血糖控制与胰岛素起始的关联以及不遵守的预测指标。结果:在鉴定出12个月后随访后发现的18,119名患者中,有5,740(31.68%)是非依附者。与非依从性的粘附患者相比,HBA1C水平较低(平均差异¼-0.32%; 95%CI¼-0.38%; -0.27%),启动胰岛素的可能性较小(AOR¼0.77; 95%CI¼0.63; 0.63; 0.94; 0.94; 0.94)。一个预测模型解释了22.3%的变化,并提出了令人满意的性能(AUC¼0.721; Brier得分¼0.177)。不遵守的最重要预测因素是:非西班牙国籍,目前工作,对先前药物的依从性低,吸收了Biguanides,吸烟者和缺乏高血压。结论:大约三分之一的患者不遵守其非胰岛素降糖药物。在考虑其在常规临床实践中实施之前,需要进行更多的研究来优化预测模型的性能。
- 马尼拉酒店自豪地拥有著名的“ Grub Badge的监护人”,这是由尊敬的废物和资源行动计划(WARAP)提出的杰出荣誉,这是一家总部位于英国的慈善机构,致力于解决全球食品废物。酒店对此原因的承诺是由其确切的食品废物废料管理系统所阐明的。严格的测量结果为变质模式提供了宝贵的见解,从而使未来菜单的精确策划旨在最大程度地减少废物。每个部分都经过周到的审查,以与实际的消费保持一致,强调这种做法超出了仅仅效率。它表示对支持可持续性和负责任的用餐的深刻承诺。
视觉问题回答(VQA)是一项具有挑战性的任务,需要通过关系推理对图像和问题进行跨模式理解,从而导致正确答案。为了弥合这两种方式之间的语义差距,以前的作品着重于所有可能对的单词区域对齐,而无需更多地关注相应的单词和对象。同样处理所有对,而无需考虑关系一致性,这是模型的性能。在本文中,为了对齐关系对并整合VQA系统的解释性,我们提出了一个跨模式的关系构建网络(CRRN),以掩盖不一致的注意力图,并突出相应单词对的全部潜在比对。具体来说,我们提出了两个相关性掩码,用于模式间和模式内突出显示,从而推断出图像中句子或区域中越重要的单词。可以通过掩盖未对齐的关系来增强一致对的关注相互关系。然后,我们提出了两个新颖的损失L CMAM和L SMAM,并具有明确的超级视觉,以捕获视觉和语言之间的细粒度相互作用。我们进行了彻底的实验来证明有效性并实现了GQA基准的竞争性绩效,以达到61.74%。
电气调节深脑的设备已使神经和精神疾病的管理中的重要突破。此类设备通常是厘米尺度,需要手术插入和有线供电,从而增加了每日活动期间出血,感染和损害的风险。使用较小的远程材料可能导致侵入性神经调节较少。在这里,我们提出了能够无线传输电信号的磁电纳米电极,以响应于外部磁场。这种调节机制不需要对神经组织的遗传修饰,允许动物在刺激过程中自由移动,并使用非共振载体频率。使用这些纳米电极,我们在体内表现出神经元调节的体外和深脑靶标。我们还表明,局部亚乳头调制促进了通过基底神经节电路连接的其他区域的调制,从而导致小鼠行为变化。磁电材料提出了一种多功能平台技术,可用于侵入性较小的深脑神经调节。
已有20多年了,我有幸与国家统计机构,数据档案,国际组织,研究中心,用户和其他团体合作。我的最初背景和热情是信息技术,但随着时间的流逝,我成为数据管理方面的专家,尤其是数据生产,出版,共享,质量,隐私,更重要的是元数据。最重要的是,我了解了对我们地球,社会和个人更大利益的数据的重要性和需求,作为推动研究和创新的基本工具,支持基于证据的决策,评估对地面上的政策和行动的影响,并衡量我们国家的健康。以下关于我认为的三个相互交织的主题的简短思考和建议,这些主题是数据研究基础架构和实践的现代化和未来的基础。技术在过去30年中发展的快速步伐对数据界产生了巨大影响。许多组织和统计系统都在努力调整和保持步伐,尤其是在公共部门,从本质上讲,该公共部门无法适应变化。在未来十年中,这可能会变得更容易,因为我们将管理指挥棒传递给了下一代数据科学家和信息技术人员,他们天生对我们的新环境具有自然的亲和力,并且受到对未知数的恐惧的限制。我们目前的角色和责任是支持和促进这种过渡。
Abe Woo 1,Alessandro Gibertin 2,Joseph Ansong 3,Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心,加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代(UTC+1))Abe Woo 1,Alessandro Gibertin 2,Joseph Ansong 3,Loreta Cornacchia 4 1-加纳大学海洋和沿海研究中心,加纳大学3-加纳大学4-荷兰大学星期四 - 荷兰大学 - 荷兰分区 - 所有时间都是当地时代(UTC+1)
但是,水的潜力 - 地球表面上最大的资源 - 在我们清洁能源未来中发挥作用,继续吸引活动。在过去的十年中,加拿大一直在建立MRE行业。公共部门已经投资了约1.25亿美元,而公共部门又吸引了约2.25亿美元的私营部门投资。这些投资在该国的农村和偏远地区创造了新的就业机会和业务。研究人员和学术机构为增进有关影响部门发展的环境,技术和社会问题的知识做出了贡献。技术已经进行了测试,完善和进步,更接近商业生存能力。加拿大的供应商和研究人员已经出口了从早期项目到国际市场所获得的专业知识。总体而言,加拿大在该领域被广泛认为是全球领导者 - 即使在早期阶段,项目尚未商业或电力系统的主要贡献者。
