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World File Search System可执行性
用语言体现的可执行策略学习 -
使用所有这些不同的数据源，可以提供可以为不同处理方法提供支持的格式至关重要。知识图是一种灵活的格式，可以与这些来源中的所有差异相同。这些图可以在文档的不同级别上容纳不同的注释，并能够集成到一个已经存在的，已经存在的半网络生态系统中。要将这些数据转换为信息，我们仍然需要应用自然语言处理（NLP）技术，例如命名的实现识别（NER）和关系发现（RD）。在过去的几年中，NLP领域由于模型（例如卷积神经网络（CNN））的出现而实现了很大的飞跃（Krizhevsky等人。，2012年）和双向长短期记忆（BI-LSTMS）（Lample等人，2016年），最近，使用了经过训练的模型，例如Bert（Devlin等人，2019年）或巴特（Lewis等人，2020年），再加上Others技术，进一步改善了最新技术的状态。但是，作为（Battaglia等人的作者），2018年）注意到，为了使这些模型进一步改善，有必要能够概括其经验，当前的模型依靠关系假设来做出正确的预测。这是可以使用图形和Graphml的使用来改善场（Battaglia等人。，2018年）。这些方法可以处理广泛的概率和数据类型，甚至可以与先前的技术合并。，2021; Cetoli等。，2017年； Madan等。，2023）在不同的领域。几项作品已经为NLP任务或将它们与其他深度学习（DL）技术合并为自己探索的图形网络（Carbonell等人。在这项工作中，我们对葡萄牙语识别（NER）的葡萄牙语技术进行了首次评估。我们处理Wikiner的葡萄牙部分（Nothman等人。，2013）具有通用依赖项（UD）的数据集（de Marneffe
可执行癌症模型：成功与挑战
摘要 决定如何最好地治疗癌症患者需要整合不同的数据集，包括基因组图谱、肿瘤组织病理学、放射图像、蛋白质组学分析等。如此丰富的生物信息需要新的策略来以有意义、可预测和可通过实验验证的方式整合此类信息。在本期观点中，我们解释了可执行计算模型如何满足这一需求。此类模型提供了一种全面数据整合的方法，可以通过实验验证，易于从生物学和临床上解释，并有可能预测不同癌症类型和亚型的有效治疗方法。我们解释了什么是可执行模型，如何使用它们来表示癌症固有的动态生物学行为，并展示了此类模型如何与自动推理相结合，以促进我们理解致癌信号通路调节肿瘤的机制。我们探讨了可执行模型如何影响癌症研究领域，并认为将其扩展为表示特定患者（即化身）中的肿瘤将为改善个性化治疗和精准医疗铺平道路。最后，我们强调了开发可执行模型所面临的一些挑战，并强调有效的跨学科努力是该领域取得进步的关键。
![[Hiroshima University]防止遗传性顽固性疾病，多囊性肾脏疾病的发作...](/simg/g:\will\search\icon\source\9\98e0a9ee1d2e76f9f014ae06e9b98ce27b5eea93.webp)
加速度诱発性意识消失（Gravity-induced loss of consciousness
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁，可能会导致致命事故。高 +Gz（头到脚方向）加速度力会诱发脑出血，导致周边视力丧失、中央视力丧失（昏厥）和 G-LOC。我们尝试建立一个公式，使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s，不穿抗荷服（间隔 60 秒，发作率为 1G/s）。另一组为 8G-15s，起始速率为 6G/s，穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)（NIRO-150G，日本静冈县滨松光子学株式会社，滨松）测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A）基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D）氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率（变化率）。使用逻辑回归分析进行统计分析，以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7（S.D.）（范围，22 ～ 30）
使用家庭高级...
图1多个系统萎缩的治疗方法这种形状说明了针对多系统萎缩（MSA）病理机制的各种治疗策略。MSA的特征是神经元丧失，神经胶质病和α-突触核蛋白夹杂物的积累。抗 - α突触核蛋白疗法包括 - 在诸如ANELE138B，清除剂，例如PD01A，PD03A，LU AF82422，TAK - 341和UB – 312和UB –312和UB –312和抑制方法之类的清除剂中的聚集。细胞疗法涉及修复和再生受损神经组织的间充质干细胞。能量代谢和INSU -LIN信号 - 靶向疗法包括脱齿素 - 4，泛氨醇和NAD +补充。抗炎性和神经保护疗法具有氟西汀，AAV2 - GDNF和KM819的化合物，可减少炎症并提供神经保护作用。细胞调节文本包括显示退化的神经元，α-突触核蛋白夹杂物，活化的星形胶质细胞和小胶质细胞，免疫 - 反应性T细胞，IM成对的线粒体，Pro - 炎性细胞因子，肌蛋白损失和髓质细胞质细胞胞质包含（GCIS）（GCIS）。此视觉代表提供了MSA中治疗策略及其细胞靶标的概述。
人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
- 致力于治愈遗传性疾病 -
13:50-14:50 第 6 节 主席：Toya Ohashi 和 Hiromi Kanegae 先天性代谢错误的体内基因治疗 1) 针对罕见疾病患者正在进行的基因治疗临床试验的结果：MPS IIIa、GSDIa、OTC 缺乏症和威尔逊氏病 Eric Crombez – (Ultragenyx Pharmaceutical Inc. 美国加利福尼亚州诺瓦托) 2) 通过在小鼠中表达血脑屏障穿透酶的 AAV 使 GM1 神经节苷脂储存完全正常化 Koki Matsushima (慈惠会大学医学院基因治疗系)
