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罗伯逊构音障碍概况评估（修订版...
构音障碍是一种运动性言语障碍，既会造成身体残疾，又可能造成社会孤立。对这种障碍的评估之一是 Robertson 构音障碍概况 (RDP)。在修订 RDP（1982 年）的第二阶段，对新概况的试验版本进行了评估。参考文献和英国言语和语言治疗师调查结果（Andreae，1994 年），对概况进行了选择性修订。使用成人获得性构音障碍患者评估了由此产生的试验版本。Snowden（1995 年）对患有帕金森病和多发性硬化症的构音障碍患者进行了平行研究。
平岭 5 风能有限责任公司
2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题：Southwest Power Pool, Inc.，案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长： 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会（“委员会”）法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13，Southwest Power Pool, Inc.（“SPP”）提交了一份未执行的发电机互连协议（“GIA”），其中 SPP 作为输电提供商，Flat Ridge 5 Wind Energy LLC（“Flat Ridge”）作为互连客户，Evergy Kansas Central, Inc.（“Evergy”）作为输电所有者（“Flat Ridge GIA”）。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税（“SPP 关税”）中的形式 GIA；2 但是，SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
平均无模型的强化学习 -
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程（MDP）的无模型增强学习（RL）算法，这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反，对于平均奖励设置，对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中，我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比，我们开发了具有计算高效的无模型算法，以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中，我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法，UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O（S 5 A 2 SP（H ∗）√
在Neurosnap平台上可用的生物信息学...
一种集成工具，用于比较不同组成（单体，低聚物，杂膜复合物）的蛋白质，RNA和DNA的3D结构，以及成对和多扣比对。纸（外部站点）：https：//www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
摘要：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时，对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的，而近年来，由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势，因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能，但我们的试点研究表明，现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中，提出了一个多个关注框架，该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性，我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布，然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息，我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意，并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系，并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息，该方法可以学习和了解更多实体边界信息，从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验，包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明，我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
纳米词 - 药物输送系统的多功能方法
在设计药物输送系统时，研究人员主要专注于在目标部位提供准确的药物。这样，通过使用现代纳米技术来利用许多方法，这在其方式上被证明是最好的。1纳米技术是科学的一个分支，在纳米级使用纳米材料来创建具有先进特征和改进特性的纳米工程产品，尺寸范围为1至100 nm。十亿分之一是纳米。纳米材料是物理化合物，至少在1至100 nm的范围内。2这些NP在多种不同的形状中观察到，包括聚合物纳米颗粒，硬磷脂纳米颗粒，纳米乳液，树枝状聚合物，纳米体，脂质体，脂质体，碳纳米管，胶束系统等3在这方面，纳米技术在医学领域中的使用正在通过更精确的药理药物治疗或“智能药物”过渡到“活跃结构”，或者是通过将某些配体耦合到纳米载体或适当性的“智能药物”。可以将多种药物（如抗真菌，抗病毒，抗癌，挥发性油，气体，蛋白质和肽）固定在称为纳米杂物的胶体纳米含量结构中。