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World File Search System多词
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。
免疫词：免疫相互作用药物的免疫调节评估平台
当您与糖基团研究所合作时，您将获得我们最先进的基础设施和世界领先的科学专业知识。糖胶菌免疫母体平台研究所依赖于使用我们具有广泛配备的糖碱分析设施，该设施提供了用于定制印刷幻灯片的微阵列制造套件，以使用表面质子膜共振来表征结合动力学。糖叠式分析设施支持确定蛋白质，整个真核和原核细胞，寄生虫和病毒的聚糖结合曲线，以确定这些结合相互作用的表征。
长covid中的因果基因发现的综合多词框架
1* Unisa STEM，南澳大利亚大学，Mawson Lakes，Adelaide 6，5095，SA，澳大利亚。7 2农业和食品，英联邦科学与工业研究8组织，26 Pembroke Rd，Marsfield，2122，新南威尔士州，澳大利亚。9 3澳大利亚精密健康中心，南澳大利亚大学，阿德莱德10号，澳大利亚，5000，澳大利亚。11 4 Unisa Allied Health and Human Expormast，南12澳大利亚大学，阿德莱德，SA，5000，澳大利亚。13 5南澳大利亚卫生与医学研究所（SAHMRI），南澳大利亚大学14号，阿德莱德大学，澳大利亚5000，澳大利亚。15 6南澳大利亚大学未来工业学院，莫森16湖，阿德莱德，5095，澳大利亚，澳大利亚。17 7应用人工智能研究所，迪金大学，75 Pigdons 18 Rd，Victoria，3216，澳大利亚墨尔本。19 8达利大学工程学院，达利2号，达利，671003，中国20号。21
生命代码：具有多词序列统一的中央教条建模
如分子生物学的中心教条所示，DNA，RNA和蛋白之间的相互作用是生物过程的基础。现代生物学预训练的模型在分析这些大分子方面取得了巨大的成功，但它们的感染性质仍未得到探索。在本文中，我们遵循Central Dogma的指导来重新设计数据和模型管道，并提供一个全面的框架，即生命代码，这些框架涵盖了不同的生物功能。至于数据流，我们提出了一条统一的管道来通过将RNA转录并反向翻译为基于核苷酸的序列来整合多词数据。至于模型，我们设计了一个密码子令牌和混合长期架构，以用遮罩的建模预训练编码编码和非编码区域的相互作用。通过编码序列对翻译和折叠过程进行建模，生命代码通过从现成的蛋白质语言模型中的知识分离来学习相应的氨基酸的蛋白质结构。这样的设计使生命代码能够在遗传序列中捕获复杂的相互作用，从而更全面地了解了与中央教条的多摩学。广泛的实验表明，生命代码在三个OMIC的各种任务上实现了状态绩效，突出了其进步多摩学分析和解释的潜力。
协作护理文档模板和智能词此文档提供了ORGA
最好直接与患者/父母/照顾者交谈以引入COCM计划，但这并不总是可能。当您无法直接与患者/父母/照顾者联系时，您可以使用此智能短语通过门户网站启动有关COCM的推荐或将COCM引入患者/父母/父母/护理人员。亲爱的***，我正在与您联系，因为您的医疗提供商@Medical提供者已将您推荐给精神病学协作护理（COCM）计划。COCM计划的目标之一是帮助您和您的医疗提供者管理您的心理保健服务，而无需您去找其他医生。我们主要集中于减轻抑郁症和焦虑的症状。作为COCM的一部分，您将获得我的定期联系，以帮助您跟踪进度。此联系人可以通过电话，电子邮件，门户或面对面的访问。此外，我将咨询一位精神科医生，他将协助提出药物建议。您将不会与精神科医生会面，但是我将有机会提出和讨论您可能与他们提出的任何药物问题或问题。然后，精神科医生将向@Medical提供商名称 @提出建议，这可能对您有所帮助。可以继续用药。您的医疗提供者将与您讨论这些选择，而你们两个将决定治疗计划。我会保留
周期性的阵列符合人阵中的词 - 欧硫酸 - 能源...
摘要：在这项工作中，结合了块共聚物光刻和超低能离子植入，以获得高浓度的磷原子的纳米伏算，该磷原子在P型硅底物中定期处置在宏观区域上。高剂量的植入掺杂剂会授予硅底物的局部非晶化。在这种情况下，磷磷通过植入区域的固相外延再生（SPER）激活，并具有相对较低的温度热处理，以防止磷原子扩散并保留其空间定位。在此过程中，监测样品（AFM，SEM），硅底物（UV拉曼）的结晶度以及磷原子的位置（STEMEDX，TOF-SIMS）的位置。静电势（KPFM）和掺杂剂激活时样品表面的电导率（C-AFM）图与模拟的I-V特性兼容，这表明存在一个不理想的阵列，但工作p-n纳米结构。所提出的方法为进一步研究的可能性铺平了道路，该方法通过改变自组装的BCP膜的特征性维度来调节纳米级硅底物内的掺杂剂分布。关键字：块共聚物，离子植入，掺杂，硅，PS-B-PMMA■简介
空间多词显示胰腺癌免疫疗法病理学反应者
胰腺腺癌（PDAC）是一种快速发展的癌症，对免疫疗法的反应较差。肿瘤内三级淋巴结构（TLS）与罕见的长期PDAC幸存者有关，但是TLS在PDAC中的作用及其在较大的较大肿瘤微环境的背景下仍然未知。，我们产生了一个空间多膜大图，其中包括与联合免疫疗法治疗的患者的26个PDAC肿瘤。使用机器学习支持的H＆E图像分类模型和无监督的基因表达矩阵分解方法用于空间转录组学，我们表征了跨越不同形态和免疫疗法的TLS壁ni中的细胞状态。无监督的学习产生了TLS特异性的空间基因表达特征，该信号与PDAC患者的生存率有了显着关联。这些分析表明，病理反应者中与TLS相关的肿瘤内B细胞成熟，并通过空间蛋白质组学和BCR分析证实。我们的研究还确定了病理免疫反应的空间特征，揭示了TLS成熟与IgG/IgA分布和细胞外基质重塑共定位。
Guernsey的车辆GHG影响的生命周期研究 标准词和条件 - 供应 - ...
结果表明，与其他车辆类型和油耗相比，用RD 100（HVO柴油生物燃料）加油的冰车HVO - 平均（RD100）的冰车（HVO柴油生物燃料）的每公里的排放最低。这主要是与目前BEV和FCEV相比，柴油汽车生产较低的排放量的结果。虽然生物燃料的生命周期温室气体排放量低于常规燃料（约90％）22，但由于生物燃料（尤其是甲烷和氧化二氮的燃烧），该值并不为零。在生物燃料燃烧时产生的CO 2排放被认为是“ 0”，以解释其生长过程中快速生长的生物能源吸收的CO 2。