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nusadialogue：对话摘要和代表性不足和极低的农产品语言
开发针对巨大低资源语言的对话摘要是一项挑战任务。我们介绍了Nusadialogue，这是马来语 - 波利尼西亚语言家族中三种代表性不足语言的对话摘要数据集：Minangkabau，Balinese和Buginese。nusadialogue coverers 17个主题和185个子主题，由73位母语人士提供了注释。另外，我们使用中型印尼特异性语言模型（LMS）进行了精细调整，并对各种多语言大型语言模型（LLMS）进行了零和少数学习。结果表明，对于诸如Minangkabau，Balinese和Buginese之类的极低的资源语言，微调方法的性能与零射击提示相比，其性能明显更高，即使在LLMS具有相当大的Parame-Parame-Parame-ter尺寸时，也会产生更高的提示。我们在https://huggingface.co/ datasets/prosa-text/nusa-dialogue un- der cc-by-sa 4.0许可证中公开发布nusadia-logue数据集。
对Guselkumab的持续反应不管活跃的银屑病性关节炎患者的基线特征和对TNF抑制剂的反应不足的基线特征：3B期COSMOS临床试验的结果
抽象的目的是对前瞻性评估Guselkumab至48周的影响，在牛皮癣关节炎（PSA）患者亚组中的各种临床结果以及对肿瘤坏死因子抑制剂（TNFI-IR）的反应不足的各种临床结果中的影响。亚组是由基线人口统计学，疾病特征和先前/持续疗法定义的。有活性PSA（招标关节计数（TJC）和肿胀关节计数（SJC）和TNFI-IR的方法随机2：1随机分配2：1，在第4周，第4周，然后每8周至第44周，或者在第44周或与Guselkumab 100 mg的16周（早期逃生）（计划）（计划）（计划）（计划）（计划）244（24（24））（244周）接收Guselkumab 100 mg。guselkumab对关节的影响（美国风湿病学院（ACR）20/50/70，肠炎，脑炎，脑炎），皮肤（牛皮癣区域和严重程度指数90/100，研究者的全球评估0/1），患者报道的脉络（PROS）（PROS）（PROS）（PROS）和慢性病治疗，健康疾病，健康疾病，慢性病，慢性病，治疗，健康疾病，慢性病，健康评估，慢性病，术语，慢性病，慢性病。通过基线患者年龄，性别，体重指数，SJC，TJC，PSA持续时间，％身体表面积，C反应性蛋白质，疼痛视觉模拟量表，先前的TNFI和先前的TNFI和不连续的原因以及常规的合成疾病 - 疾病 - 疾病 - 抗病抗抗病药物的状态来评估措施（PSA疾病活性评分较低的疾病活性，最少的疾病活动））评估。结果仅是描述性的。结果基线特征在Guselkumab（n = 189）和安慰剂（n = 96）组之间相似。在所有亚组中都观察到了Guselkumab比安慰剂比安慰剂比安慰剂的益处（主要终点； 50％vs 28％）和ACR 50（23％vs 8％）响应。此外，Guselkumab组的响应率在几乎所有亚组中的第24周到第48周之间都提高了。在第24周和通过各种临床结果中观察到相似的反应模式。结论Guselkumab每8周都会通过关节，皮肤，Pro和
使用基于上的咽部皮瓣来手术管理肠咽部咽喉不足：一项队列研究
咽咽功能不全是根据言语病理学家的正式评估来诊断的。诊断既涉及感知语音评估，又涉及咽咽功能的动态评估。通过鼻腔内镜检查进行了咽咽功能的动态评估，该功能可以直接可视化尾咽括约肌闭合。观察到的尾咽闭合模式又可以用来指导算法方法选择手术技术。2–6传统上，对于冠状闭合模式，粘膜移动良好，但咽壁效果不佳，括约肌咽部成形术是为了保留现有的pa骨移动性的努力。相反，对于矢状或圆形闭合图案，侧壁移动良好，但绒毛效率不佳，咽瓣受到青睐，以保留现有的横向壁迁移率。
供应商 - 不足的深度学习图像在脑计算机断层扫描中Denoising denoising：多扫描仪研究
Matter-White物质分化（GM-WM），人工制品，清晰度和诊断信心。客观分析包括对噪声，对比度比率（CNR），signal-noise比率（SNR）的评估，后窝的伪影指数。结果进行了主观图像质量评估，与所有读者的所有类别中的FBP相比，与FBP相比，DLD与FBP相比持续出色。客观的图像质量分析显示，使用DLD用于所有扫描仪的噪声，SNR和CNR以及伪影指数的显着改善（p <0.001）。结论供应商深度学习deNoising al-gorithm在亚置以及与FBP重建相比的较小头部创伤的papaptigent的NCCT图像中提供了明显优于较高的结果。在所有五个扫描仪中都产生了这种效果。
NASDAQ股东权益不足的合规计划
3鉴于持续列表标准的不同，努力保持符合纳斯达克全球市场上的清单标准或纳斯达克全球选择市场的依从性的公司通常希望将其列表转移到纳斯达克资本市场，以增加纳斯达克股票上剩余列表的可能性。4 NASDAQ清单规则5550（b）（1）
睡眠不足后注意力不集中代表脑脊液流动的时刻
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证下可用（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 11 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.11.15.623271 doi：bioRxiv 预印本
16岁年轻人从代表性不足的背景中发展到STEM
在我们的第一个方面，我们回顾了有关英格兰STEM教育发展的现有文献以及16年以后的STEM参与驱动力。我们确定了参与的三个关键驱动力 - 途径，先前的资格和偏好 - 构成“三个P”模型。发现这三个驱动因素会通过学生特征在进展率上产生差异。我们在整个报告中关注性别，种族和社会经济劣势的差异。事先达成通常是最大的驱动因素，特别是对于低社会经济地位学生而言。性别差异也许是最好的理解，特别是由组成主题，生命和“硬”科学之间的进展方式有所不同。我们还强调了学校的专业教师短缺，这是先前成就结果和偏好的潜在驱动力。
如何引用本文 Gaddis JM、Arellano E、Pulido K 等人。（2024 年 9 月 24 日）医疗服务不足的里约热内卢糖尿病负担
CMS 在“医疗保险差异映射工具，技术文档” [12] 中定义了分析中使用的指标。患病率是使用医疗保险受益人索赔中《国际疾病分类 - 第九修订版》（1CD-9）和《国际疾病和相关健康问题统计分类：第十修订版》（ICD-10）[13,14] 中的特定诊断代码确定的，而平均主要成本是与该特定疾病相关的主要诊断的各种索赔类型所有费用的年平均值 [12] 。急诊就诊率确定为每 1,000 名受益人一年内特定收入中心代码的急诊就诊次数，使用住院和门诊数据，无论患者随后是否住院 [12] 。住院率是根据医疗保险行政索赔中的主要诊断代码，每年每 1,000 名受益人的住院出院人数计算得出的 [12] 。糖尿病筛查率取决于医疗保险受益人使用医疗保健通用程序编码系统代码 82947、82950 和 82951 所含预防服务的频率 [12] 。
利用人工智能驱动的金融知识和税务合规解决方案促进服务不足社区的经济增长
1 独立研究员，拉各斯，尼日利亚 2 独立研究员，阿布贾，尼日利亚 3 Newcross 勘探与生产有限公司，尼日利亚 ___________________________________________________________________________ 通讯作者：Adeyelu Oluwatobi Opeyemi 通讯作者电子邮箱：nhiephemie@gmail.com / ewimsomto@gmail.com 文章收稿日期：15-05-24 接受日期：09-09-24 发表日期：24-10-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性 4.0 许可证 ( http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/ ) 分发，允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，但需注明原始作品的归属，如期刊开放获取页面上所指定。 ___________________________________________________________________________
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
摘要目的：本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状，以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法：研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的，其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果：研究结果表明，人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段，在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金，这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性：本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍，考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献：本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果：本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词：人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式：Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志，4(2)，109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量，其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注，尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理，有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程，改善公共资源管理，并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务，以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供