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聚合物的历史，分类和应用：评论
一个称为聚合物的广泛材料家族由几个小分子组成。几乎每个行业都使用聚合物，包括橡胶，棉，羊毛，特氟龙（TM）和各种塑料。天上物体和纤维素的红外吸收光谱之间的显着相似之处表明其存在。膜的最上层由纤维素颗粒组成。大多数材料，包括弹簧中使用的金属，由于粘结失真而具有弹性。橡胶的冗长，紧密包裹的聚合物链在放松时在几个位置连接。聚合物输送系统的主要目标是生产受调节或延长的药物分散剂。也可以通过利用多糖在口服给药后将药物靶向结肠。未来有趣的聚合物材料新应用具有巨大的希望。用于聚合物的用途正在广泛开发。关键词：聚合物，药物输送系统，天然，纤维素。版权所有©2024作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。
如何用术语来解释“异常”语言功能？
本文涉及术语学中的“异常”语言功能。如果更一般的作品会引起与标准不同的变化（根据语域、地点、时间），那么“异常”一词已被各种作者用来描述不符合非专业情况下预期的语言功能（元素的添加或删除、参数的变化、某些类别的过度使用等）（例如，参见下面引用的 Lehrberger (1986) 和 Pearson (1998)）。即使不使用“异常”一词，也可以从本质上描述的角度识别专业语言的特殊性。在本文中，我们对这种“异常”现象感兴趣，目的是进行解释。我们想表明的是，这些看似异常的功能实际上是由于情况的特殊性造成的。语言描述（尤其是有关词汇的描述）通常是针对中性情况进行的，即没有指定任何特定的上下文。然而，专业语言的一个固有特征是，它们从一开始就以定义话语社区的交流环境为特征。在大多数情况下，异常的语言功能可以通过在专业情况下建立话语社区的共同利益来解释。这种共同利益以专家的投入为前提，体现在特定的语言功能中。因此，本文唤起了经常被提及来解释行话使用的社会语言学方面，它建立了社区，但也可以孤立社区。根据语料库研究的结果，本文描述了语言功能：冗长（添加修饰语）、经济（删除介词和/或限定词），这些功能可以通过概念的精细度来解释
通道和特征识别：综述以及基于机器学习的大规模特征提取模型，用于情绪和自闭症分类
自闭症谱系障碍 (ASD) 的特征是社交和认知技能受损、情绪障碍、焦虑和抑郁。传统的 ASD 诊断过程冗长，迫切需要早期进行有意义的干预。最近，不同的研究提出了通过使用深度神经网络 (DNN) 和机器学习算法进行情绪预测来进行 ASD 诊断和干预的潜力。然而，这些系统缺乏通过多个基准数据集进行广泛的大规模特征提取 (LSFE) 分析。需要进行 LSFE 分析来识别和利用最相关的特征和通道进行情绪识别和 ASD 预测。考虑到这些挑战，我们首次分析和评估了一个广泛的特征集，以使用 LSFE 和特征选择算法 (FSA) 选择最佳特征。使用不同的最佳情况 FSA 确定了一组最多八个最合适的通道。还确定了通道和特征的主体重要性。所提出的方法使用线性支持向量机 (LSVM) 分类器进行情绪预测时，最佳准确率、精确率和召回率分别为 95%、92% 和 90%。它还为 ASD 分类提供了 100% 的最佳准确率、精确率和召回率。这项工作利用了文献中迄今为止报告的最大数量的基准数据集 (5) 和主题 (99) 进行验证。本文提出和使用的 LSVM 分类算法的复杂度明显低于最近 ASD 和情绪预测系统中使用的 DNN、卷积神经网络 (CNN)、朴素贝叶斯和动态图 CNN。
豌豆衍生的咖啡糖家庭寡糖，作为加速酸啤酒生产的新成分
摘要：这项研究研究了源自豆类作为酸啤酒生产的选择性碳源的含脂蛋白家族寡糖（RFO）。在补充RFO的培养基中，筛选了14种乳酸细菌（实验室）的生长。此外，还研究了乙醇和异构化α酸对细菌生长的影响。虽然大多数实验室在RFO存在的情况下增长，但在存在乙醇和α-酸的情况下很少这样做。一些实验室对这些压力源的耐受性，然后与Brettanomyces Claussenii结合使用，以形成有或没有RFO的经典式酸味啤酒。这些都是化学，物理和感官的特征。用RFO制成的酸味啤酒被评估为与商业比利时酸啤酒相媲美的某些感官特征。此外，感官分析显示，酸度水平显着提高，并在有和不使用RFO的啤酒之间发酵的啤酒和味道差异，这是通过化学分析为基础的。至关重要的是，豆类味道是脉搏衍生成分的常见问题，在添加RFO时并没有增加。因此，通过将选定的实验室与RFO相结合，我们成功地利用了食品侧词，并在短时间内以受控方式扩大了酿造酸啤酒的可能性。这与用于传统酸啤酒的冗长过程相反。关键字：酸啤酒，共培养物，豆类，布雷氏菌，乳酸杆菌，乳酸球菌，感觉
游戏研究简史 •
在改编自其最新著作《游戏：通往自我的基本途径》（2020 年由 The Strong 出版）的一篇文章中，作者对游戏研究以及促成该学科创立的思想家、哲学家和学者进行了广泛的回顾。他还回顾并试图向专家和普通读者解释游戏本身的巨大多样性，他最终将游戏视为一条“体验途径”，类似于仪式、工作以及他所说的社区。 关键词：社区、游戏、游戏学术、游戏研究、游戏理论、仪式、工作 游戏的学生很快意识到，他们选择的主题极其难以理解和研究。作为行为，游戏以多种形式表现出来；它包括无数种类的对象。没有任何人类活动的环境能逃脱它的影响。游戏事件的含义冗长。事实上，同一个事件对不同的人可能意味着不同的事情，或者对同一个人在参与的不同时刻意味着不同的事情。有些类型的游戏通过规则、官员、组织和记录保持稳定；其他类型的游戏则转瞬即逝、虚幻而脆弱。游戏有时朝着明确的方向发展，但经常会逆转方向，或者在路径和影响上变得完全不可预测。有些玩家训练时间长、训练刻苦，以坚定的精神进行游戏。其他人则沉思、大笑、消磨时间——一旦承诺过去，就忘记了承诺。游戏很简单，任何孩子都可以玩——事实上，必须玩。同样受到驱使的成年人也会以各种方式玩游戏，从最基本的涉猎和推挤到文学、艺术和科学创造的高度。游戏研究是一项集体事业，它依赖于——并且将继续依赖于——许多对这个主题进行深入思考并以不同方式倡导它的人的贡献。在这里，我确定了七种
人工智能在医学中的应用 人工智能生成的临床摘要不仅需要准确性
不受 FDA 监管的总结 总结临床数据的大型语言模型代表了一个广泛的类别。临床上已经可用的较简单的临床文档工具可以根据音频记录的患者会诊情况创建 LLM 生成的摘要。更复杂的决策支持 LLM 正在开发中，可以总结整个电子健康记录 (EHR) 中的患者信息。例如，LLM 可以总结患者最近的就诊记录和实验室结果，以在预约之前创建最新的临床“快照”。他们可以将许多冗长的放射学报告压缩为一个易于审查的段落。或者 LLM 可以描述患者在过去一年中接触的所有抗生素。当前的 EHR 是为文档和计费而构建的，信息访问效率低下，内容冗长，需要剪切和粘贴。这种糟糕的设计会导致医生倦怠和临床错误。 1 如果实施得当，LLM 生成的摘要将带来显著优势，并最终取代许多点击式 EHR 交互。然而，这也有可能对患者造成伤害，因为执行摘要的 LLM 不太可能受到 FDA 医疗器械监管，并且可能在没有安全和功效保障的情况下进入诊所。事实上，FDA 临床决策支持软件的最终指南——在 ChatGPT 发布前 2 个月发布——为 LLM 如何避免 FDA 监管提供了无意的“路线图”。2 即使是执行复杂摘要任务的 LLM 也不会明确符合设备条件，因为它们提供的是基于语言的一般输出，而不是疾病的特定预测或数字估计。通过仔细实施，我们预计许多总结临床数据的 LLM 可以满足设备豁免标准。2
碳纳米管介导的质粒 DNA 在水稻叶片和种子中的传递
摘要：CRISPR-Cas 基因编辑技术提供了精确修改作物的潜力；然而，由于组织培养过程冗长且基因型特异性，体外植物转化和再生技术存在瓶颈。理想情况下，植物体内转化可以绕过组织培养，直接产生转化植物，但有效的植物体内传递和转化仍然是一个挑战。本研究探讨了有可能直接改变生殖系细胞的转化方法，从而消除了体外植物再生的挑战。最近的研究表明，装载质粒 DNA 的碳纳米管 (CNT) 可以扩散穿过植物细胞壁，促进外来遗传元件在植物组织中的瞬时表达。为了测试这种方法是否是植物体内转化的可行技术，利用带有报告基因的叶片和离体胚浸润，将 CNT 介导的质粒 DNA 传递到水稻组织中。定量和定性数据表明，CNT 有助于质粒 DNA 在水稻叶片和胚胎组织中的传递，从而导致 GFP、YFP 和 GUS 的瞬时表达。还利用靶向八氢番茄红素去饱和酶 (PDS) 基因的 CRISPR-Cas 载体开展实验，将 CNT 传递到成熟胚胎中，以创建可遗传的基因编辑。总体而言，结果表明，基于 CNT 的质粒 DNA 传递似乎有望用于植物体内转化，进一步优化可以实现高通量基因编辑，从而加速功能基因组学和作物改良活动。
自闭症策略
“作为一名母亲，我并不觉得儿子被称为‘自闭症患者’会冒犯他，因为他就是这样的人。‘患有自闭症的人’听起来很冗长，好像自闭症只是他们的一部分，或者与他们无关。”自闭症战略的主要目标是加强和不断改进我们在有利于自闭症患者优势和需求的环境中为他们提供护理、教育和临床服务的方法。Options Autism 是 Outcomes First Group 旗下服务系列的一部分。这一自闭症战略为更广泛的团体（包括 Acorn Education and Care 和 National Fostering Group）提供了最佳自闭症实践方法。该战略认识到，尽管自闭症患者具有共同的根本特征，但他们彼此之间存在巨大差异。一些自闭症患者具有认知天赋，一些自闭症患者有严重的智力障碍；制定这一战略是为了确保考虑和涵盖所有能力水平，尽管该战略的某些部分可能与特定需求更相关。自闭症策略的灵感来自积极乐观的以人为本的方法。PBS、PERMA（塞利格曼）和 PACE（休斯）等心理模型与皇家 SLT 学院的 5 项良好沟通原则中明确的沟通标准相结合，都强调了真诚参与、共情关系、增加个人积极情绪体验和有意义的成就的重要性。该策略是通过审查当前的自闭症文献和咨询生活经验专家小组、临床多学科（语言、职业治疗和心理学）团队和 OFG 顾问委员会而制定和完善的。该策略还通过了教师和助教的焦点小组来测试相关性和可接受性。
ACC II 总体评论和回复
- 每条评论都有一个唯一代码，如 FSOR 的表 1-7 所示。每个代码都表示评论期或提交的背景，后面跟着在该评论期或背景下提交的每条评论的唯一编号。例如，评论“OP-1”表示在原始（45 天）评论期内收到的评论（“OP”代表“原始期”），1 是标识特定评论的唯一编号。某些冗长或复杂的评论已被赋予额外的代码信息，以标识评论的各个部分。例如，评论 OP-155-1 表示在原始（45 天）评论期内收到的评论、唯一评论标识符 155 和评论的第一个实质性部分。这些额外的子评论代码显示在规则制定文件中包含的评论副本中。- 评论按章节和子节按主题分组。重复的评论列在相同的评论编号下，并整体回复。每条单独的评论摘录前面都标有“评论：”，后面是其评论标识码，方便读者区分归入同一评论编号的重复的单独评论摘录。- 除非另有说明，否则评论均按原样摘录。在某些情况下，评论摘录前面会标有“评论者说”的语句，评论摘录放在引号中。在其他情况下，原样摘录没有任何前言或引号。已总结而非引用的评论会以前言表示，例如“评论者说……”，后面不加引号。- 在原样评论摘录中，CARB 未纠正或指出原文中的错误（例如，添加“[sic]”）。评论摘录的格式可能与原始评论的格式不同。- 评论中的脚注通常已被省略，但脚注编号可能保留在评论摘录的文本中。 - 总体而言，CARB 已注明针对评论做出的变更。未注明的变更即表示未针对评论做出任何变更。
无需用户特定训练即可为 SSVEP BCI 拼写者迁移学习一组 DNN
摘要 — 目标：用脑电图 (EEG) 测量的稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 在脑机接口 (BCI) 拼写器中产生不错的信息传输速率 (ITR)。然而，目前文献中高性能的 SSVEP BCI 拼写器需要对每个新用户进行初始冗长而累人的用户特定训练以适应系统，包括使用 EEG 实验收集数据、算法训练和校准（所有这些都在实际使用系统之前）。这阻碍了 BCI 的广泛使用。为了确保实用性，我们提出了一种基于深度神经网络 (DNN) 集合的全新目标识别方法，该方法不需要任何类型的用户特定训练。方法：我们利用先前进行的 EEG 实验的参与者的现有文献数据集，首先训练一个全局目标识别器 DNN，然后针对每个参与者进行微调。我们将这组经过微调的 DNN 集合转移到新的用户实例，根据参与者与新用户的统计相似性确定 k 个最具代表性的 DNN，并通过集合预测的加权组合来预测目标字符。结果：在两个大规模基准和 BETA 数据集上，我们的方法实现了令人印象深刻的 155.51 比特/分钟和 114.64 比特/分钟 ITR。代码可用于重现性：https://github.com/osmanberke/Ensemble-of-DNNs 结论：在两个数据集上，对于所有刺激持续时间在 [0.2-1.0] 秒内的情况，所提出的方法都明显优于所有最先进的替代方案。意义：我们的 Ensemble-DNN 方法有可能促进 BCI 拼写器在日常生活中的实际广泛部署，因为我们提供最高性能，同时允许立即使用系统而无需任何用户特定的训练。索引词 — 脑机接口、BCI、EEG、SSVEP、集成、深度学习、迁移学习