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数字经济与健康：全球大健康市场领先企业价值挖掘模式案例研究
2019冠状病毒病（COVID-19）席卷全球，对人类健康构成严重威胁。健康养老企业致力于不断提高人民的健康水平。随着数字经济的快速发展，很多企业结合“互联网+”、大数据、云计算、大健康产业等，建立了数字化产品-服务生态系统。本文采用案例研究法，通过对健康养老龙头企业的深入研究，分析健康养老企业海外市场价值挖掘模式。利用地理特征、用户睡眠习惯、国民大健康等数据，利用聚类分析和贝叶斯模型，探究龙头企业全球大健康市场的价值挖掘模式。从理论上总结健康养老企业数字化转型的成功案例，为健康养老行业的智能化转型提供有益参考。
使用大型语言模型从材料科学文献中挖掘实验数据：一项评估研究
摘要 本研究致力于评估大型语言模型 (LLM)（例如 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 GPT-4-Turbo）从材料科学科学文献中提取结构化信息的能力。为此，我们主要关注信息提取的两个关键任务：(i) 对所研究材料和物理特性的命名实体识别 (NER) 和 (ii) 这些实体之间的关系提取 (RE)。由于材料信息学 (MI) 中明显缺乏数据集，我们使用基于超导体研究的 SuperMat 和通用测量评估语料库 MeasEval 进行评估。将 LLM 执行这些任务的性能与基于 BERT 架构和基于规则的方法（基线）的传统模型进行对比。我们介绍了一种用于比较分析复杂材料表达的新方法，强调化学式的标准化以解决材料科学信息评估中固有的复杂性。对于 NER，LLM 在零样本提示下无法超越基线，在少样本提示下仅表现出有限的改进。然而，使用适当的 RE 策略进行微调的 GPT-3.5-Turbo 优于所有模型，包括基线。在没有任何微调的情况下，GPT-4 和 GPT-4-Turbo 在仅提供几个示例后就表现出了卓越的推理和关系提取能力，超越了基线。总体而言，结果表明，尽管 LLM 在连接概念方面表现出相关的推理能力，但对于需要提取复杂的特定领域实体（如材料）的任务，专门的模型目前是更好的选择。这些见解为未来工作中其他材料科学子领域提供了初步指导。
循环经济和工业生态学概念如何交织在一起？文献计量和文本挖掘分析
尽管工业生态学 (IE) 在过去二十年中已经得到了彻底的理论化和分析（Cecchin 等人，2020 年），但围绕循环经济 (CE) 的研究仍处于萌芽阶段，并越来越受到企业、政策制定者和学术界的关注（Korhonen 等人，2018 年 a）。然而，这个 CE 概念并不完全是新的，它的基础是包括 IE 在内的多个研究流派。例如，根据艾伦·麦克阿瑟基金会 (EMF, 2015) 的说法，CE 范式基于七个“思想流派”，即：工业生态学、仿生学、自然资本主义、再生设计、从摇篮到摇篮、蓝色经济、绩效经济。对于法国环境与能源管理局 (ADEME, 2014) 来说，工业生态学也是建立循环经济的几大支柱之一，包括生态设计或产品即服务。
在临床笔记中挖掘主题，以识别表型并预测患有心力衰竭的患者的住院时间
MIA CAJITA学院伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学护理学院，美国芝加哥，McAjit2@uic.edu摘要 - 心力衰竭是一种综合症，当心脏无法泵入血液和氧气以支持身体中的其他器官时发生。 患者心力衰竭的治疗和管理包括了解这些患者在住院期间的诊断代码和程序报告。 在这些诊断代码和程序报告中识别基本主题可以揭示与心力衰竭相关的临床表型。 这些主题还可以帮助临床医生使用其临床笔记来预测患者的住院时间。 根据这些主题了解临床表型，对于基于患者的类似特征而言，这也可能有助于预测诸如住院时间之类的患者结局。 这些临床表型通常具有概率的潜在结构，因此，由于以前没有使用概率框架在心力衰竭患者临床注意事项中识别表型的工作，并且无法使用基于数据驱动的人工智能的方法来预测这些患者的住院时间，我们将对自然语言处理技术进行诊断，并在诊断中诊断为诊断，并在诊断中诊断出诊断，并在诊断中识别诊断。伊利诺伊大学医院与健康科学系统（UI Health）。 主题建模在诊断代码和过程报告中确定了十二个主题。 我们使用了这些主题及其贡献的百分比来预测住院时间。MIA CAJITA学院伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学护理学院，美国芝加哥，McAjit2@uic.edu摘要 - 心力衰竭是一种综合症，当心脏无法泵入血液和氧气以支持身体中的其他器官时发生。患者心力衰竭的治疗和管理包括了解这些患者在住院期间的诊断代码和程序报告。在这些诊断代码和程序报告中识别基本主题可以揭示与心力衰竭相关的临床表型。这些主题还可以帮助临床医生使用其临床笔记来预测患者的住院时间。根据这些主题了解临床表型，对于基于患者的类似特征而言，这也可能有助于预测诸如住院时间之类的患者结局。这些临床表型通常具有概率的潜在结构，因此，由于以前没有使用概率框架在心力衰竭患者临床注意事项中识别表型的工作，并且无法使用基于数据驱动的人工智能的方法来预测这些患者的住院时间，我们将对自然语言处理技术进行诊断，并在诊断中诊断为诊断，并在诊断中诊断出诊断，并在诊断中识别诊断。伊利诺伊大学医院与健康科学系统（UI Health）。主题建模在诊断代码和过程报告中确定了十二个主题。我们使用了这些主题及其贡献的百分比来预测住院时间。这些主题揭示了有关与心力衰竭的各种观点相关的不同表型的信息，这可以帮助研究患者的概况并发现医学概念之间的新关系。每个主题都有一组关键字，每个临床注释都标有两个主题 - 一个主题与其诊断代码相对应，另一个对应于其程序报告以及其百分比贡献。我们发现，使用主题建模在诊断代码和程序报告中发现的主题能够预测患者的住院时间，准确度为61.1％，并且在接收器操作特征曲线（ROC AUC）下方的面积为0.828。
挖掘物理康复运动的临床注释信息：自然语言处理算法开发和验证研究
背景：中风的患者的康复需要精确的个性化治疗计划。自然语言处理（NLP）提供了从临床笔记中提取有价值的锻炼信息的潜力，有助于制定更有效的康复策略。目的：本研究旨在开发和评估各种NLP算法，以从匹兹堡医学中心接受中风的患者的临床注释中提取和分类体育康复运动信息。方法：确定了13,605例被诊断为中风的患者的队列，并检索了含有康复治疗笔记的临床笔记。创建了一个全面的临床本体论，以代表身体康复运动的各个方面。最新的NLP算法，包括基于规则的基于机器学习的算法（支持向量机器，逻辑回归，梯度增强和ADABOOST）和大型语言模型（LLM）基于基于基于的算法（LLM）算法（CANTGPT [openai]）。这项研究的重点是关键性能指标，尤其是F 1分钟，以评估算法有效性。结果：对包含23,724个注释的数据集进行了分析，并具有详细的人口统计学和临床特征。基于规则的NLP算法在大多数领域都表现出卓越的性能，尤其是在检测F 1秒为0.975的“右侧”位置时，表现优于0.063的梯度提升。梯度提升在“下肢”位置检测中表现出色（F 1 -SCORE：0.978），基于规则的NLP超过0.023。它在“被动运动范围”检测中还显示出显着的性能，F 1次0.970，比基于规则的NLP提高0.032。基于规则的算法有效地处理了“持续时间”，“ sets”和“ reps”，f 1得分高达0.65。基于LLM的NLP，尤其是少量提示的Chatgpt，获得了很高的召回率，但通常较低的精度和F 1分。然而，在“向后平面”运动检测中，它表现出色，达到0.846的F 1次，超过了基于规则的算法的0.720。
混合机器学习模型结合了关联规则挖掘和分类算法，以预测分化的甲状腺癌复发
在各种各样的内分泌恶性肿瘤中，分歧甲状腺癌（DTC）是最普遍的，由于其可变的复发率，在肿瘤学领域内构成了独特的挑战。这些闪烁的复发模式可以深刻影响患者管理策略和长期结局，从而强调了这种疾病的复杂性（1）。甲状腺癌变得越来越普遍，尤其是DTC。甲状腺癌在DTC处的差异程度以及疾病谱的无exented（偏变）末端已被用于对这些肿瘤进行分类。这两个物种的形态和行为有明显的区别。乳头状和卵泡癌是DTC的两种类型。未效力的组包括范围另一端的那种层，岛状和其他形式的癌。在行为方面，变性癌极具侵略性，而乳头状和卵泡癌通常是轻度且可以治疗的（2）。根据SEER（监视，流行病学和最终结果计划）的数据，2024年的估计病例数为44,020。该速率占2024年所有癌症病例的2.2％。2024年的估计死亡人数为2,170。但是，甲状腺癌的总体5年生存率相当不错。虽然局部疾病的5年预期生存率为99％，但远处转移的局面降至51％。它通常在55至64岁之间达到顶峰。我们在仍在局部的情况下检测到绝大多数患者（3）。乳头类型，尤其是在2014 - 2015年增加之后，甲状腺的趋势下降了，而卵泡类型往往保持稳定二十多年。尽管尚不清楚甲状腺癌的病因，但许多因素被指责，尤其是在地方性甲状腺肿区域中发现的DTC和暴露于童年时期辐射的人（4）。尽管与DTC相关的普遍预后，该疾病在大约20％的患者中表现出显着复发的倾向，这突出了对出色预测方法发展的迫切需求。这种方法将使高危个人识别并促进治疗方案的剪裁，最终优化患者的结果（5）。近年来，在数据挖掘和机器学习领域取得了显着的进步，迎来了新的途径，以增强各个医学领域的复发预测的准确性。在这些创新的方法中，关联分类已成为一种特别有希望的技术，证明了其在各种医疗应用中的潜力（6）。这种方法协同合并了与
设计基于脑部计算机界面的分类模型，用于挖掘Covid-19的精神状态，折磨了Mariner的
Corona-Virus（Covid-19）极大地削弱了整个世界，最终摇摆了人们的生活方式，人民的认知健康[1]。为了限制Covid-19的传播，大多数国家都施加了部分或完全的封锁。但是，nowa-days，大多数国家已经开始了解锁的阶段。大多数服务已经重新启动，并且个人可以按照政府的咨询和预防措施自由移动。完整的世界贸易业务和全球基于海事行业和海员的重要性。运输被公认为是全球性和外汇的支柱。超过200万海员正在全球工作，并支持所有海上交易[2]。与其他专业人员一样，极端的工作条件，工作责任，不稳定的时间表，化学危害，打捞潜水，石棉病和心理社会因素正在引起海员和水手们的高度压力（心理障碍）。不幸的是，Covid-19的影响也对航运和海洋产业的影响也被看到。该研究表明，在这种大流行期间（共同19）（样本研究的50％）（在样本研究中）并不感到安全，并且超过50％的员工对处理这种全球流行病采取的预防措施不满意[3]。所有这些担忧都在毁灭他们的心理和身体状态。毫无疑问，人民已经开始工作。然而，仍然非常害怕患有19 covid-19的感染。个体的精神状态受到了极大的影响，因此，大多数人都患有不同的精神病和神经精神疾病。单个Covid-19受害者可以在船上造成混乱。这种混乱会引发不同旅行的人的压力以及其他人类心理障碍
组学驱动的关键功能基因探索与挖掘，助力粮食和纤维作物改良
过去几十年来，随着新一代测序 (NGS) 技术、创新的生物信息学工具和大量可用生物信息的进步，组学技术的部署得到了令人难以置信的推动。备受瞩目的主要组学技术是基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和表型组学。这些生物技术进步使作物育种现代化，为开发具有改良性状的作物品种开辟了新视野。几种作物的基因组已被测序，并且已鉴定出大量与关键经济性状相关的基因。这些已鉴定的基因不仅为理解作物性状的调控机制提供了见解，而且还为协助作物的分子育种提供了实际依据。本综述讨论了组学技术在获取生物信息和挖掘与重要粮食和纤维作物（如小麦、水稻、玉米、马铃薯、番茄、木薯和棉花）的重要农艺性状相关的基因方面的潜力。还重点介绍了用于验证这些重要基因的不同功能基因组学方法。此外，通过组学方法发现的一系列基因被视为最新基因组工程方法进行基因改造的潜在目标，用于开发气候适应性作物，进而为确保全球粮食安全提供巨大动力。
对试图从文本挖掘文献食谱中的机器学习材料综合见解的尝试的批判性反映
预测性逆合合成一直是有机化学的长期目标，13 - 16，使用深神网络取得了明显的进步。17,18通过大量的有机反应（例如Scifinder 19和Reaxys）的商业数据库的可用性，这些机器学习成功得到了实现。目前尚不存在20种无机材料合成反应的商业数据库。但是，由于文献中已经有成千上万的成功材料综合报告，因此发表论文的文本挖掘合成食谱可以提供广泛的专家知识来源，以培训机器学习模型，以实现预测性无机材料合成。在2016年至2019年之间，I‡是劳伦斯·伯克利国家实验室Gerbrand Ceder研究小组的博士后研究员，并参加了31 782固体合成食谱的文本挖掘21和35 675基于解决方案的合成食谱22。在这里，我在尝试构建机器学习（ML）模型以从该数据集构建机器学习模型（ML）模型的回顾性帐户。顺便说一句，这个故事遵循Gartner的“炒作周期”，23，它通过（1）技术触发，（2）inded期望的峰值，（3）幻灭谷，（4）启蒙运动的斜坡，以及（5）生产力的平稳。这里的观点是我自己的，不一定是我的合着者在文本挖掘出版物中共享的。在这里，我们首先审查用于构建文本开采食谱数据库的自然语言处理策略。然后，我们根据数据科学的“ 4 Vs”评估了数据集，并表明数据集的数量，品种，真实性和速度的限制。尽管其中一些局限性源于文本挖掘中的技术问题，但我们认为这些局限性主要源于化学家过去如何探索和合成材料的社会，文化和人为偏见。24我们表明，在此文本挖掘数据集上训练的机器学习模型成功地捕获了化学家对材料合成的看法，但并没有对如何最好地合成新颖材料的实质性新的指导见解。另一方面，我们发现该数据集中最有趣的食谱实际上是异常的配方，即在固态合成中违反常规直觉的配方。这些异常的食谱也相对罕见，这意味着它们在uence回归或分类模型中不会显着。通过手动检查一些异常食谱，我们就固态反应的进行方式以及如何选择增强反应动力学和靶材料的选择性的前体提出了一个新的机械假设。这一假设推动了一系列高可见性的后续研究，25 - 28在经验上验证了我们假设的机制，这些机制是从文本开采的文献数据集中收集的。
统一土地开发规范 - 棕榈滩县
标准并解释以下部分。4.B.10，挖掘用途，与 PZB 执行董事或指定人员协商：艺术。4.B.10.B.4.b.8），WCAA 运河；艺术。4.B.10.B.4.b.9），缓解项目；艺术。4.B.10.B.4.b.10），湿地；艺术。4.B.10.B.4.b.13），运输运河；艺术。4.B.10.B.7.c.1)a)(2)，滨海种植；艺术。4.B.10.B.7.c.3)，滨海植物复垦标准；艺术。4.B.10.B.7.c.5)，记录区域；艺术。4.B.10.B.7.d.5)b)，挖掘区域；艺术。4.B.10.B.7.d.5)c)，滨海区；艺术。4.B.10.B.7.d.6)b)，挖掘区域和滨海区；艺术。4.B.10.B.7.d.7)a)，第 3 类挖掘的挖掘区域；艺术。4.B.10.B.7.e，维护和监控；艺术。4.B.10.B.8.a，农业、WCAA、第 2 类和第 3 类挖掘的施工标准行政豁免；艺术。4.B.10.B.8.b.1)，违规行为；艺术。4.B.10.B.8.f，所筹集资金的使用；艺术。4.B.10.C.1.h，艺术。4.B.10.C.1.i.6)，和艺术。4.B.10.C.5.g.6)，建造意向通知；艺术。4.B.10.C.1.c，最大深度；艺术。4.B.10.C.4.e，；和，艺术。4.B.10.C.5.e，深度；[法令。2011-016] [法令。2017-007] 6.县卫生局局长有权对艺术做出所有解释。15，