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通过基于 SGD 的文本分类模型预测医疗药物使用意向 Duygu Bağcı Daş a, *
由于药物的化学成分、副作用、遗传等因素，药物的效果及其使用目的因人而异。即使这些效果可以通过药理学方法发现，也无法完全理解。因此，分析个人的评论和经验以发掘这些效果并找出药物除了用于治疗的目标疾病之外还用于哪些其他目的变得至关重要。文本分类方法提供了各种解决方案来有效地分析这些评论。通常，这些影响是从对药物使用体验的情感分析的角度来研究的，是积极的还是消极的。然而，有些药物可以用于多种特定的治疗。例如，抗精神病药物可以用于治疗抑郁和焦虑或多动症。因此，应全面涵盖与研究评论相关的药物使用者和药物名称的影响。基于这一动机，本研究提出了一个轻量级模型，用于使用基于文本的患者评论来预测药物使用意图。为此，在特征提取步骤中使用 TF-IDF 和二元语法方法进行文本分类，然后使用随机梯度下降 (SGD) 分类器进行预测，并与其他流行的机器学习算法进行比较。分类结果表明，SGD 和 TF-IDF-Bigram 方法可以有效预测医疗用药意图，准确率为 98.42%。根据结果，得出结论，本研究的结果可能对药剂学或医学有益，包括药物设计、减少副作用、健康管理、治疗依从性和流程设计以及个性化医疗。
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。
STSP 文本只读
146. stp-550-010 打桩波分析钢 HP 10 英寸 X 42 磅，产品编号 550.5100.S；打桩波分析钢 HP 12 英寸 X 53 磅，产品编号 550.5120.S；打桩波分析钢 HP 12 英寸 X 74 磅，产品编号 550.5125.S；打桩波分析钢 HP 14 英寸 X 73 磅，产品编号 550.5140.S；打桩波分析 CIP 混凝土 10 3/4 X 0.219 英寸，产品编号 550.6102.S；打桩波分析 CIP 混凝土 10 3/4 X 0.25 英寸，产品编号 550.6104.S；打桩波分析 CIP 混凝土 10 3/4 X 0.365 英寸，产品编号 550.6106.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 10 3/4 X 0.50 英寸，产品编号 550.6108.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 12 3/4 X 0.219 英寸，产品编号 550.6122.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 12 3/4 X 0.25 英寸，产品编号 550.6124.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 12 3/4 X 0.375 英寸，产品编号 550.6126.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 12 3/4 X 0.50 英寸，产品编号 550.6128.S;打桩波分析 CIP 混凝土 14 X 0.219 英寸，产品编号 550.6142.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 14 X 0.25 英寸，产品编号 550.6144.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 14 X 0.375 英寸，产品编号 550.6146.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 14 X 0.50 英寸，产品编号 550.6148.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 16 X 0.219 英寸，产品编号 550.6162.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 16 X 0.25 英寸，产品编号 550.6164.S; 打桩波分析 CIP 混凝土 16 X 0.375 英寸，产品编号 550.6166.S;桩波分析 CIP 混凝土 16 X 0.50 英寸，产品编号 550.6168.S；桩波分析预制混凝土 10 英寸，产品编号 550.7100.S；桩波分析预制混凝土 12 英寸，产品编号 550.7120.S；桩波分析预制混凝土 14 英寸，产品编号 550.7140.S；桩波分析预制混凝土 16 英寸，产品编号 550.7160.S。............................................................................................................................................. 348
将洪水事件的社会叙事整合到基于文本网络分析的决策支持框架中，以减少非洲气候变化的脆弱性
在许多非洲国家，由于缺乏可访问和可用的信息，例如局部洪水图，对气候变化的反应妨碍了。使当前的灾难风险管理系统更加复杂，通常无法说明社会脆弱性和环境风险的特定上下文驱动因素，这对于增强对洪水影响的社会弹性至关重要。本文捕捉了赞比亚卢萨卡的基于社区的洪水风险叙事。使用未来对非洲城市和土地（Fractal）群体的富有弹性的网络，自然和社会科学的跨学科方法来支持洪水弹性的决策，作为卢萨卡城市洪水弹性的参与性气候信息蒸馏（Fractal-Plus-Plus）项目。使用全球降雨和GIS数据集创建了本地洪水淹没图，然后在与本地利益相关者的两个交互式“学习实验室”中进行了分析。历史观察和生活经验从学习实验室提炼为三种基于社区的洪水风险的社会叙事。使用自然语言处理（NLP）和文本网络分析（TNA），使用卢萨卡利益相关者的见解来校准洪水图。叙事信息的洪水地图通过讨论社会对洪水和气候变化的脆弱性来增强利益相关者参与的动态切入点，突出了未来的挑战和弹性计划的机会。输出策略召集利益相关者在可持续的环境中讨论这些主题的价值，以应对气候弹性的跨学科挑战，为更好地利用可用资源的基准提供了基准，并能够快速评估弹性建设的需求和措施。
PC104格式Cubesats的机上计算机 使用大型语言模型玩基于文本的游戏PC104格式Cubesats的机上计算机使用大型语言模型玩基于文本的游戏
[1] Wu，Yue等。“春天：研究论文和推理游戏。”关于神经信息处理系统的第三十七次会议。2023。[2] Ammanabrolu，Prithviraj等。“如何避免被刺激吞噬：文本世界的结构化探索策略。”ARXIV预印型ARXIV：2006.07409（2020）。[3] Yao，Shunyu等。“保持冷静和探索：基于文本的游戏中动作生成的语言模型。”2020年自然语言处理经验方法会议（EMNLP）会议论文集。2020。[4] Wei，Jason等。“经过思考的链条促使在大语言模型中引起推理。”神经信息处理系统的进步35（2022）：24824-24837。[5] Madaan，Aman等。“自我refine：迭代精致，并进行自我反馈。”Arxiv预印型ARXIV：2303.17651（2023）。
自动蛋白注释与基因本体相互关系的整合 i3c控制器设计RISC-V处理器 PC104格式Cubesats的机上计算机 使用大型语言模型玩基于文本的游戏
自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述，该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策，确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用，并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求：1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术，特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法，以自动预测蛋白质功能，并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试（BLAST + KNN，PRIORS）或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较，使用传统的评估分类器质量的度量（精度，回忆，F1）。
心脏病学中的人工神经网络：数值和文本数据的分析
医疗方法、设备和仪器的密集发展使得检测疾病的新指标（标记物）成为可能[1–3]，从而提高了诊断质量，这对于心血管疾病（CVD）尤其重要[4–6]在工业中心。然而，诊断特征数量的增加意味着处理时间的增加和医生系统化过程的复杂化，因为临床数据通常是零散的，既可以以定量指标的形式呈现，也可以以图像和文本数据的形式呈现。通过引入风险量表可以部分解决这一问题，心脏病学和心脏外科领域的典型例子有SCORE、TIMI、CRUSADE、GRACE等。 [7, 8]。尽管这种方法已被证明具有很高的效率，但这些秤有一个明显的初始缺点——人为限制了半自动计数所必需的构造参数[9]。此外，量表在与用于创建或验证该工具的人群相似的人群中表现相当良好，这可能会导致其他人群的估计出现严重偏差[9]。值得注意的是，患者的医疗检查、病史和体格检查会形成大量数据，这些数据可能有助于预测结果、做出诊断和确定在扩展方法中通常不会考虑到的风险。因此，
生成式人工智能模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？
建议引用：Dermawan, Artha (2023)：生成式 AI 模型开发中的文本和数据挖掘例外：欧盟成员国可以从日本的“非享受”目的中学到什么？，《世界知识产权杂志》，ISSN 1747-1796，Wiley，新泽西州霍博肯，第 27 卷，Iss。1，第 44-68 页，https://doi.org/10.1111/jwip.12285
节能的文本转音频 AI
AudioLDM 设计概览，用于文本到音频生成（左）和文本引导的音频处理（右）。在训练期间，潜在扩散模型 (LDM) 以音频嵌入为条件，并在 VAE 学习的连续空间中进行训练。采样过程使用文本嵌入作为条件。给定预训练的 LDM，零样本音频修复和风格迁移以反向过程实现。前向扩散块表示用高斯噪声破坏数据的过程（参见公式 2）。来源：arXiv (2023)。DOI：10.48550/arxiv.2301.12503
Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。