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World File Search System共词
多词和机器学习，用于预防和管理女性生殖健康
女性通常承担哺乳动物的大部分繁殖负担。在人类中，这种负担进一步加剧了，因为大型人类大脑的进化优势以女性生殖健康的巨大成本产生了巨大的代价。妊娠因此在妇女的身体和情感上成为高度要求的阶段，因此需要监测以确保最佳结果。此外，越来越多的社会趋势朝着生殖并发症迈进，部分原因是母亲的年龄增加和全球肥胖大流行需求对女性生殖健康的监测更加紧密。这篇评论首先提供了女性生殖生物学的概述，并进一步探讨了大规模数据分析和 - 组技术（基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学）对诊断，预后和对女性生殖障碍的管理的利用。此外，我们还探索了用于预防和管理的预测模型的机器学习方法。此外，移动应用程序和可穿戴设备提供了不断监测健康的希望。这些互补技术可以合并为监测女性（与生育有关的）健康以及对提供干预溶液的任何早期并发症的检测。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。 在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。
使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
自2005年FDA批准Sorafenib以来，口服多次激酶抑制剂已成为转移性肾细胞癌（MRCC）的基石治疗。2021年更新的欧洲泌尿外科协会肾细胞癌指南建议将免疫检查点抑制剂加上口服酪氨酸激酶抑制剂（TKI）组合，以对MRCC进行第一线治疗。相对于单独的口服TKI，这种方法在无进展和整体生存（OS）方面取得了可观的增长。对于无法服用或耐受检查点抑制剂的患者以及对免疫疗法反应的患者，仍考虑口服TKI单一疗法。MRCC患者中的1个口腔TKI治疗序列的研究很少2，可能构成疾病进展的预后标志。3，4
2023财年全球南方面向未来共同创造项目补充预算...
2023年度补充预算“全球南方未来型共同创造项目补贴（促进日本企业海外基础设施扩建调查：第二次申请征集）”补贴对象选定结果公告 2024年12月12日 凸版株式会社 2023年度补充预算“全球南方未来型共同创造项目补贴（促进日本企业海外基础设施扩建调查：第二次申请征集）”补贴对象申请于2024年9月9日（星期一）至2024年10月11日（星期五）接受，共收到163份申请。
酪氨酸激酶抑制剂的全球研究趋势
背景：酪氨酸激酶抑制剂（TKI）在多种肿瘤的治疗中取得了革命性的成果，每年都有大量关于该主题的研究发表，一些已发表的综述为我们了解TKI提供了很大的价值，但对TKI研究的知识结构、文献计量分析和可视化结果的研究尚不足。目的：本文旨在通过共词分析和文献可视化的方法，探究TKI研究的知识结构、热点和演变趋势，帮助该领域的研究者全面了解现状和趋势。方法：从Web of Science中检索2016年至2020年发表的所有关于TKI的学术论文，通过统计论文中的关键词，通过提取关键词间的共现关系生成共词网络，然后通过计算整体网络和局部网络的网络指标，对社区进行细分，识别TKI研究的子方向。绘制了关联网络拓扑结构，包括TKIs子方向内和子方向之间的网络，揭示不同子方向之间的关联和结构。此外，我们结合关键词的爆发权重和持续时间来检测关键词爆发，以揭示TKIs研究重点的变化。最后，生成演化脉络和战略图以揭示TKIs研究趋势。结果：从5584篇论文标题中获得6782个独特词（总频率26,175）。最后，经讨论，以10为阈值，选取296个高频词，总频率占比65.41%（17,120/26,175）。对爆发学科的分析发现，TKIs研究的爆发词数量每年都在变化，尤其是在2019年和2020年，例如HER2、吡咯替尼、二代测序、免疫治疗、ALK-TKI、ALK重排。通过网络计算，TKIs共词网络分为6个社区：C1（非小细胞肺癌）、C2（靶向治疗）、C3（慢性粒细胞白血病）、C4（HER2）、C5（药代动力学）、C6（ALK）。脉络图显示出非小细胞肺癌脉络、慢性粒细胞白血病脉络、肾细胞癌脉络、慢性淋巴细胞白血病脉络等几个清晰且连续的演变趋势。在战略图中，C1（非小细胞肺癌）为核心方向，位于第一象限，C2（靶向治疗）正好位于第一与第四象限的交界处，即C2处于发展阶段；C3（慢性粒细胞白血病）、C4（HER2）、C5（药代动力学）均尚未成熟，位于第三象限。结论：通过共词分析和文献可视化，揭示了2016年至2020年TKIs研究的热点、知识结构和发展趋势。TKI研究主要集中于针对不同肿瘤的靶向治疗，
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。
研究论文 基于脑电图的波斯语多词想象语音分类
本研究的重点是利用脑电图信号为想象词提供一个简单、可扩展、多类的分类器。六个波斯语单词以及静默（或空闲状态）被选为输入类。这些单词可用于控制鼠标/机器人运动或填写简单的计算机表格。本研究的数据集是五名参与者在五次会话中收集的 10 条记录。每条记录重复了 20 次所有单词和静默。特征集由 1 至 32 Hz 频带中 19 个脑电图通道的归一化 1 Hz 分辨率频谱组成。二元 SVM 分类器组的多数规则用于确定特征集的相应类。通过蒙特卡洛交叉验证估计分类器的平均准确度和混淆矩阵。根据记录类间和类内样本的时间差异，定义了三种分类模式。在长时间模式下，即涉及整个数据库中单词的所有实例，单词-沉默的平均准确率约为 58%，单词-单词的平均准确率约为 60%，单词-单词-沉默的平均准确率约为 40%，七类分类（6 个单词+沉默）的平均准确率约为 32%。对于短时间模式，当仅使用相同记录的实例时，准确率分别为 96%、75%、79% 和 55%。最后，在混合时间分类中，每个类别的样本都来自不同的记录，平均准确率最高，约为 97%、97%、92% 和 62%。即使在长时间模式的最坏情况下，这些结果也明显优于随机结果，并且与该领域先前研究报告的最佳结果相当。