XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同时代
波形可以同时代表知识和现实吗？通过机器学习的辅助神经科学知识提取在neuromorpho.org上应用于神经重建元数据
摘要在学术期刊中每天产生的非结构化文本的数量是巨大的。系统地识别，分类和构造此类数据的信息对于研究人员即使在划界领域中也越来越具有挑战性。命名实体识别是一种基本的自然语言处理工具，可以训练从科学文章中的宣传，结构和提取信息。在这里，我们利用了最新的机器学习技术，并开发了人类通过用户友好的图形接口和通过应用程序编程界面访问的智能神经科学元数据建议系统。我们向神经重建的公共存储库展示了一种实际应用，Neuromorpho.org，从而扩展了当前正在使用的现有基于Web的元数据管理系统。定量分析表明，建议系统将人事劳动减少至少50％。此外，我们的结果表明，由于神经科学命名的内在歧义，具有相同软件体系结构的较大较大的培训数据集不太可能进一步提高性能，而无需进行临时启发。该项目的所有组件均发布开源，以进行社区增强和扩展到其他应用程序。关键字：元数据管理，神经策略，神经信息学，自然语言处理，命名实体识别，机器智能，深度学习，变形金刚
CK2抑制剂CX-4945在抗癌联合疗法中的作用 - 潜在的临床相关性 传染病筛查的密度微阵列 波形可以同时代表知识和现实吗？ 通过机器学习的辅助神经科学知识提取在neuromorpho.org上应用于神经重建元数据
抽象的背景蛋白激酶CK2抑制作用长期以来一直被认为是一种有吸引力的抗癌策略，基于以下考虑：CK2是一种促生存性激酶，它在人类肿瘤中经常过表达，其过表达与较差的预后相关。临床前证据强烈支持该目标的可行性，尽管到目前为止，文献中已经描述了数十种CK2抑制剂，但CX-4945（Silmitasertib）是第一次进入临床试验以治疗人类血液学和实心瘤的临床试验。然而，激酶抑制剂单层疗法仅在有限数量的恶性肿瘤中有效，这可能是由于它们是基础的多方面原因，支持了新兴观点，即多靶向人类肿瘤的多目标方法可能更有效。在这篇综述中得出结论，我们将解决迄今为止所描述的抗癌治疗策略，其中涉及使用CX-4945。临床前研究的数据清楚地表明，CX-4945与不同类别的抗塑性剂协同合作的能力，从而有助于针对多个目标进行精心策划的抗肿瘤作用。 总体而言，这些促进结果支持CX-4945合并疗法转化为临床抗癌应用。临床前研究的数据清楚地表明，CX-4945与不同类别的抗塑性剂协同合作的能力，从而有助于针对多个目标进行精心策划的抗肿瘤作用。总体而言，这些促进结果支持CX-4945合并疗法转化为临床抗癌应用。