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复合词加工中的透明度和中心性：词汇决策研究
复合词加工中的透明度和中心性：一项词汇决策研究 SARAH STEINKE 和 WEIYI ZHAI 1 摘要 在本研究中，我们调查了词汇透明度和中心性对英语复合词加工的影响。 先前涉及复合词语义启动的研究表明，至少部分透明的复合词的单个成分在加工过程中被激活（例如 Jarema、Busson、Nikolova、Tsapkini 和 Libben，1999 年；Sandra，1990 年）。我们假设，在词汇决策任务中，当受试者被与一个成分相关的词（尤其是透明或中心成分）启动时，他们对复合词的平均反应时间会更快。我们的结果与先前的研究基本一致，即与相关词配对的透明复合词的反应时间比与不相关的词对配对的反应时间更快，但透明复合词有一些例外。我们的结果为复合词加工和基于词素的词汇组织过程中的成分激活提供了支持。关键词：复合词、扩散激活、词汇决策任务 (LDT)、透明度、中心性 1.0 简介 语言学家和认知心理学家对于单个单词在心理词典中是如何组织和访问的有很多悬而未决的问题。 词汇条目可能对应于单个单词。或者，词汇表征可以对应于词素，多个词汇条目可以组合成一个单词。这意味着多词素词，如 surprise，是由两个条目组成的，例如 surprise 和 -ed 。按词素组织词汇条目将减少词典中必须包含的总表征数量，同时还能表示简单词（如 surprise）和形态复杂词（如 surprise ）之间的关系。然而，复合词在心理词典中是如何表征的尚不清楚。复合词，例如 oatmeal ，由两个词素组成，说话者认为它们是独立的词。复合词中的每个词素称为成分，应具有独立于复合词的单独词汇条目。但是，复合词作为一个整体可能仅由其成分（基于词素的表示）或单独的词汇条目（基于单词的表示）表示。更好地理解复合词的心理表征将提供有关词汇结构的更多信息，并可能提供有关我们在处理语言时访问词汇条目的方式的信息。为了探索这个问题，我们使用复合词进行了词汇决策实验。本研究的结果为某些类型的复合词基于词素的词汇组织提供了支持。我们在本文中探讨了这个问题，其结构如下：第 2 节讨论了以前的研究。第 3 节解释了我们实验中使用的方法。第 4 节包含实验结果，最后在第 5 节中，我们讨论这些结果以及我们研究的含义和局限性。
白质连接组中节点中心性的幼儿发展及其与智商的关系6年
1伊利诺伊州伊利诺伊大学伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州食品和人类营养系； 2儿科学系麻醉，疼痛和围手术期医学系，美国加利福尼亚州斯坦福大学的医学院生物医学数据科学系； 3阿肯色州儿童的营养中心和阿肯色大学医学科学大学儿科，美国阿里亚尔州小石城； 4曼尼托巴跨学科泌乳中心（MILC），曼尼托巴省儿童医院研究所，儿科和儿童健康系以及加拿大曼尼托巴省曼尼托巴省曼尼托巴大学免疫学系； 5美国堪萨斯城堪萨斯大学医学中心饮食与营养系； 6美国纽约州纽约州罗切斯特大学医学中心，过敏和免疫学系儿科和食品过敏中心； 7美国北卡罗来纳州教堂山的北卡罗来纳大学北卡罗来纳大学的生物医学研究成像中心和放射学系； 8加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学的营养系； 9美国加利福尼亚州加利福尼亚大学食品科学技术系； 10个营养与饮食学院，美国芝加哥； 11尤尼斯·肯尼迪·史佛国家儿童健康与人类发展研究所，美国卫生研究院，美国马里兰州贝塞斯达国家卫生研究院
研究遗传咨询师在促进患者中心性细胞和基因治疗临床试验中的作用
遗传辅导员还可以在提供研究教育，甚至可能管理基于面试的终点进行试验中发挥作用。作为训练有素的医疗保健专业人员，这些辅导员可以回答有关临床研究的问题，为患者问题提供支持，解释与任何与任何变异有关的风险的基因测试结果，并促进有关临床试验参与的知情决策。通过培训，他们还可以管理研究问卷并收集有关患者经验的数据，并有助于进行长期随访（LTFU）（LTFU）（LTFU）（LTFU），以促进患者及其家人的整合和连续性。
2005 年至 2022 年韩国 2 型糖尿病全国趋势（按中心肥胖分层，使用腰围与身高比）
目前缺乏研究 2 型糖尿病与中心性肥胖之间关联的研究。因此，本研究旨在使用腰围身高比 (WHtR) 研究按中心性肥胖分层的 2 型糖尿病趋势。使用 WHtR，根据韩国国民健康和营养检查调查 (2005-2022) 的数据，通过中心性肥胖检查 2 型糖尿病的趋势。选择参与调查的 30 岁及以上的个人。根据血清葡萄糖或 HbA1c 水平、使用糖尿病药物或医生的先前诊断来识别 2 型糖尿病。计算加权 β 系数或奇数比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI) 来评估疾病患病率的变化。数据库中共纳入 79,368 名参与者（女性：45,163 [56.9%]）。 2005年至2022年，健康中心性肥胖组的2型糖尿病患病率从3.3%增至5.8%，中心性肥胖增多组的患病率从11.2%增至17.1%，中心性肥胖高度组的患病率从18.0%增至26.7%。男性、老年人、教育程度较低、家庭收入较低和吸烟与2型糖尿病的高风险相关。在中心性肥胖高度组中，超重和肥胖个体比体重过轻或正常体重个体具有更高的易感性，OR分别为5.85（95% CI，2.54～13.47）和8.24（3.79～17.94）。过去十年中，所有中心性肥胖群体的2型糖尿病患病率均有所增加。这强调了采取定制干预措施来解决差异并改善高危人群的糖尿病管理的必要性。
描述人工智能领域的研究领域
根据中心性和密度的值，每个集群根据四个主题进行分类：i）运动、ii）基础、iii）新兴或衰退和iv）利基（He，（1999）；Cahlik，（2000））。运动主题在研究中高度相关且发展良好，因为它们的中心性和密度水平高于平均水平。基本主题在研究中发展程度较低，但相关主题，显示出低密度和高中心性。新兴或衰退主题的密度和中心性水平最低。这发生在它们生命的两个时刻：当它们出现或衰退时。只有通过比较它们随时间的演变，才能理解新兴或衰退主题之间的区别。最后，小众主题发展程度较高，但由一小部分研究人员开发，密度高于平均水平，中心性低于平均水平。
WRAP-评估策略-空间分配-疫苗风险...
当为大量人群接种疫苗以应对入侵的病原体时，通常需要优先考虑某些个体。其中一种方法是根据个体的位置选择要接种疫苗的个体。这种优先排序的方法包括针对最有可能输入病原体的地区的策略，以及针对旅行网络中中心性较高的地区的策略。我们使用一个简单的传染病流行模型将风险定位策略与两种不同的中心性定位策略进行比较，这两种策略分别基于中介中心性和随机游走渗透中心性。我们发现，这些策略在减少总感染人数方面的相对有效性因病原体的基本繁殖数、旅行率、旅行网络结构和疫苗可用性而异。我们得出结论，当病原体具有很高的传播能力，或者疫苗可用性有限时，应考虑使用中心性定位策略来替代更常用的风险定位策略。
科技预见：回应新议程
圆圈图标的大小与聚合向量中心性参数相对应，假设该指标值最高的主题目前能更好地表征研究领域。聚合向量中心性排名前五的主题： – 短视频 – 直播的主题 – MCN机构 – 直播玩法 – 营销渠道 以上大部分主题都属于一个主题领域——“流媒体服务的发展”，最后一个主题属于主题领域“形成吸引和留住客户的策略”，它也呈现出许多聚合向量中心性值高的主题。
冲突阴影下的贸易政策：双重用途案例......
政策制定者越来越多地使用贸易手段来解决国家安全问题。本文研究两用产品（如半导体或无人机等既有军用又有民用用途的产品）的最优政策。我们首先通过实证研究证明，两用产品的监管和贸易流动会随着安全环境的变化而变化。为了构建国家安全外部性，我们将军事采购引入多国一般均衡网络模型，并在国家福利函数中添加军事竞赛。在一个简单的两国案例中，最优出口税取决于商品的军事中心性和扭曲中心性之间的权衡。军事中心性是经过网络调整的对外国军队的销售份额；扭曲中心性反映了迂回进口导致的国内经济税收错配。利用美国国防采购数据，我们通过用进口需求弹性衡量美国封闭经济军事中心性，构建了从零到一的商品军事使用衡量标准。我们的衡量标准有效地评估了贸易流中的政策限制和军事内容。为了量化消费-安全权衡的宏观经济规模，我们将模型校准为潜在的中美冲突。对赢得冲突概率的价值的显示偏好估计等于美国年度GDP的2.5倍。
在 plab = ... 处进行 Pb+Pb 碰撞的定向流测量
在分析中，我们仅使用与事件主顶点相关的轨迹。表 1 给出了选择标准列表。与轨迹相关的簇与给定轨迹轨迹的最大可能簇数量之比用于抑制分裂轨迹的贡献。主轨迹是根据与光束方向横向平面上到主顶点的最近接近点 (DCA) 的距离选择的。DCA (bX) 的分布被磁场水平涂抹，因此 bX 的可接受窗口选为 DCA (bY) 垂直分量的两倍。事件中心性分类按照参考文献 [3] 中描述的程序执行。PSD 中的前向能量用作中心性估计器。中心性分类程序的结果如图 2 (a) 所示。
深果，人工智能和开放的作用 -
摘要这项研究研究了Deepfake和开源智能（OSINT）在使虚假运动及其社会后果的作用。使用DeepFake检测挑战（DFDC）数据集进行技术评估，OSINT网络和情感分析的社交媒体数据集以及来自全球虚假信息索引的公众舆论数据，研究应用机器学习分类，网络分析，情感分析和中断时间序列（ITS）分析。技术评估的检测准确性为0.73，精度为0.75，召回0.70，确定了识别合成介质的增强区域。OSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。 情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。 建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINTOSINT分析显示，虚假信息的关键放大器，用户1的学位中心性为0.263，betweensess中心性为0.135。情感分析显示，平均情绪得分为-0.085，而其分析记录了公共信任后事件事件的9.76点下降。建议包括开发自适应AI检测系统，实施全球监管措施，促进公共媒体素养以及鼓励道德的OSINT