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![arxiv：2310.07648v1 [cs.hc] 2023年10月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6dafd55b5a4c9423ec393be5fd63a6db2c2fe195.webp)
arxiv：2310.07648v1 [cs.hc] 2023年10月11日
从生理学的多模式情绪识别，由于不可能在行为反应上控制它们，因此受到越来越多的关注，因此提供了更可靠的信息。现有的基于深度学习的方法仍然依赖于提取的手工制作的功能，不充分利用神经网络的学习能力，并且通常采用单模式方法，而人类情感本质上以多峰方式表达。在本文中，我们提出了一个配备了包含参数化超复合乘法的新型融合模块的超复杂多模式网络。的确，通过在超复杂域中运行操作遵循代数规则，该规则允许在学习的特征维度之间对laTent的关系进行建模，从而更有效地进行融合步骤。我们采用了公开可用的数据库Mahnob-HCI，对脑电图（EEG）和PERIPH的生理信号进行了价值和唤醒分类。我们的工作代码可在https://github.com/ispamm/mhyeeg上免费获得。
属属ruminococcus and Order_burkholderiales通过调节微生物群轴
方法：我们使用开放式基因组关联研究（GWAS）数据（GWAS）对肠道微生物和骨质疏松症的数据进行了分析。使用两样本MR分析进行分析，并通过逆差异加权（IVW），EGGER，EGGER，加权中位数和加权模式方法检查因果关系。双侧卵形切除术被用于复制小鼠骨质疏松模型，该模型通过微计算机断层扫描（CT），病理测试和骨转化指数评估。此外，在粪便样品上进行了16S rDNA测序，而在结肠样品中检查了IL-6，IL-1β和TNF-α炎症因子的SIGA和索引。通过免疫荧光和组织病理学，评估了紧密连接蛋白的表达水平，例如Claudin-1，ZO-1和occludin，并对差异细菌和相关环境因素进行了相关性分析。
社会企业商业模式的价值在于什么？
摘要：追求社会和经济目标的实体活动这一主题最近变得非常流行。社会创业专注于经济作用不发挥主要作用但对社会问题具有创新性解决方案的活动。本文旨在展示社会企业商业模式中价值的构成，以及这些模式的哪些要素产生了价值。基于价值的商业模式方法被用来发现社会企业中价值的创造和分配方式。实证研究是基于直接访谈获得的案例研究进行的。新颖之处在于考虑与商业模式要素相关的价值，此外，将其分为三个领域：价值主张、价值创造和交付以及价值获取。在每个领域，都定义了对价值的理解，并确定了社会企业商业模式中创造这种价值的要素，即提供服务的独特性质是创收的前提、参与支持人力资本以及社会企业与利益相关者的合作。
![arXiv:2305.08264v1 [cs.CL] 2023 年 5 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\224978bf81ee1923c87510f0608af411428da40d.webp)
arXiv:2305.08264v1 [cs.CL] 2023 年 5 月 14 日
我们提出了 MatSci-NLP，一种用于评估自然语言处理 (NLP) 模型在材料科学文本上的性能的自然语言基准。我们根据公开的材料科学文本数据构建基准，涵盖七种不同的 NLP 任务，包括命名实体识别和关系分类等传统 NLP 任务，以及特定于材料科学的 NLP 任务，例如与创建材料合成程序有关的合成动作检索。我们研究了在 MatSci-NLP 上在不同科学文本语料库上预训练的各种基于 BERT 的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。鉴于材料科学领域高质量注释数据的稀缺，我们使用有限的训练数据进行微调实验，以促进在 MatSci-NLP 任务中的推广。我们在这种低资源训练环境中进行的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型比在一般文本上训练的 BERT 表现更好。Mat-BERT 是一种专门针对材料科学期刊进行预训练的模型，通常在大多数任务中表现最佳。此外，我们提出了一种用于 MatSci-NLP 多任务学习的统一文本到模式，并将其性能与传统微调方法进行了比较。在对不同训练方法的分析中，我们发现我们提出的受问答启发的文本到模式方法始终优于单任务和多任务 NLP 微调方法。代码和数据集是公开可用的 1 。
使用多种分解方法和聚类分析来查找和分类运动想象脑机接口实验中的典型脑电图活动模式
本研究调查了运动想象脑机接口 (BCI) 控制实验中的脑电活动来源。根据不同的标准比较了 16 种脑电源分离的线性分解方法。标准是源活动之间的互信息减少和生理合理性。后者通过估计源地形图的偶极性（即通过单个电流偶极子的电位分布近似地图的准确性）以及不同运动想象任务的源活动特异性来测试。还根据发现的共享组件数量比较了分解方法。结果表明，大多数偶极分量是由独立分量分析方法 AMICA 和 PWCICA 发现的，它们也提供了最高的信息减少。这两种方法还发现了所使用的盲源分离算法中最具任务特异性的脑电模式。在模式特异性方面，它们仅次于非盲共同空间模式方法。使用活动性增加的吸引子神经网络对所有方法发现的成分进行聚类。聚类分析的结果揭示了实验中最常见的电活动模式。这些模式反映了眨眼、眼球运动、运动想象过程中的感觉运动节律抑制以及两个半球楔前叶、辅助运动区和运动前区的激活。总体而言，多方法分解以及随后的聚类和任务特异性估计是一种可行且信息丰富的程序，可用于处理电生理实验的记录。
机器视觉和融化电流的收敛
组织工程的最终目标是用结构性组织和功能忠实地类似于其天然组织对应物的结构组织和功能来制造人工生活结构。例如，关节软骨的深区具有独特的各向异性结构，其软骨细胞在对齐阵列≈1-2个细胞中组织，这些特征与周围的细胞外基质纤维和底下下层骨的正交相似。尽管在制造自定义组织架构方面取得了重大进展，但要精确地在体外重新创建这种细胞特征仍然是一个重要的技术挑战。在这里，可以使用超声波站进行远程将活的软骨细胞组织成高分辨率各向异性阵列，分布在整个琼脂糖水凝胶中。证明，该细胞结构在整个五周的体外组织工程过程中都保持不变，从而产生具有类似于天然关节软骨深区的细胞和细胞外基质组织的透明软骨。预计，这种声学细胞模式方法将提供前所未有的机会，可以在体外询问软骨细胞组织对整流的细胞外基质纤维的发展的贡献，最终，新机械性各向异性组织移植物的神经植物移植物的设计。
本研究旨在研究人工智能对约旦商业银行网络治理有效应用的影响。目标分为确定专家系统对约旦商业银行网络治理的影响、确定神经网络对约旦商业银行网络治理的影响、确定遗传算法对约旦商业银行网络治理的影响以及确定智能代理对约旦商业银行网络治理的影响，目前的研究对象包括在安曼证券交易所上市的（13）家约旦商业银行，研究样本包括会计部门的所有员工、内部审计员和程序员。研究人员以电子方式向研究样本成员分发了（208）份问卷，每家银行分发（16）份问卷，并以同样的方式回收问卷。然后，研究人员收回了 208 份问卷，其中（7）份问卷由于在回答所有段落时遵循了模式方法而无法进行分析，因此研究人员有（201）份问卷可用于统计分析，这表明人工智能技术和应用（专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理）与约旦商业银行网络治理的有效应用之间存在相互依赖关系，因为这些技术和应用有助于提高网络治理的有效性。因此，约旦的商业银行有必要更多地依赖先进的系统，以便银行能够使用现代计算机设备和软件，从而增加这些银行对网络治理有效应用的依赖，以根据其战略跟进业务和任务的进展。
本研究旨在研究人工智能对约旦商业银行网络治理有效应用的影响。目标分为确定专家系统对约旦商业银行网络治理的影响、确定神经网络对约旦商业银行网络治理的影响、确定遗传算法对约旦商业银行网络治理的影响以及确定智能代理对约旦商业银行网络治理的影响，目前的研究对象包括在安曼证券交易所上市的（13）家约旦商业银行，研究样本包括会计部门的所有员工、内部审计员和程序员。研究人员以电子方式向研究样本成员分发了（208）份问卷，每家银行分发（16）份问卷，并以同样的方式回收问卷。然后，研究人员收回了 208 份问卷，其中（7）份问卷由于在回答所有段落时遵循了模式方法而无法进行分析，因此研究人员有（201）份问卷可用于统计分析，这表明人工智能技术和应用（专家系统、神经网络、遗传算法和智能代理）与约旦商业银行网络治理的有效应用之间存在相互依赖关系，因为这些技术和应用有助于提高网络治理的有效性。因此，约旦的商业银行有必要更多地依赖先进的系统，以便银行能够使用现代计算机设备和软件，从而增加这些银行对网络治理有效应用的依赖，以根据其战略跟进业务和任务的进展。
MatSci-NLP：使用文本到模式建模评估材料科学语言任务中的科学语言模型
我们提出了 MatSci-NLP，一种自然语言基准，用于评估自然语言处理 (NLP) 模型在材料科学文本上的性能。我们根据公开的材料科学文本数据构建基准，涵盖七种不同的 NLP 任务，包括命名实体识别和关系分类等传统 NLP 任务，以及特定于材料科学的 NLP 任务，例如与创建材料合成程序有关的合成动作检索。我们研究了在 MatSci-NLP 上对不同科学文本语料库进行预训练的各种基于 BERT 的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。鉴于材料科学领域高质量注释数据的稀缺，我们使用有限的训练数据进行微调实验，以鼓励在 MatSci-NLP 任务中进行泛化。我们在这种低资源训练环境中进行的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的 BERT。 Mat-BERT 是一种专门针对材料科学期刊进行预训练的模型，通常在大多数任务中表现最佳。此外，我们提出了一种统一的文本到模式的 MatSci-NLP 多任务学习方法，并将其性能与传统的微调方法进行了比较。在对不同训练方法的分析中，我们发现我们提出的受问答启发的文本到模式方法始终优于单任务和多任务 NLP 微调方法。代码和数据集是公开可用的 1 。
使用LLM- ...
无声的语音界面（SSIS）提供了一种非浮力替代方案，用于脑部计算机界面，以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频（MONA），该系统通过新颖的损失功能（交叉对比度（交叉）和受监督的暂时性结合（SUPTCON）来利用跨模式对齐，以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外，我们引入了大语言模型（LLM）集成评分广告（LISA）可显着提高识别精度。一起，Mona Lisa将最新的单词错误率（WER）从Gaddy（2020）基准数据集中从28.8％降低到12.2％，以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制，我们的方法将最新的方法从23.3％提高到3.7％。在大脑到文本2024竞争中，丽莎的形式最佳，将顶部的最高点从9.8％提高到8.9％。据我们所知，这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况，使15％的阈值清除了15％的阈值，这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别（ASR）的可行替代方案（ASR）。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距，而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性，在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。
组合逻辑上的单粒子瞬变
辐射引起的效应对现代 CMOS 技术的可靠性构成威胁。晶体管尺寸的缩小、电源电压的降低和工作频率的提高，已导致单粒子瞬变 (SET) 成为纳米 CMOS 晶体管的主要可靠性问题 [1–3]。质子、中子或重离子等高能粒子可以撞击芯片并产生电流放电。在组合逻辑中观察到的这种电流脉冲称为 SET。当此脉冲到达存储元件并改变其值时，会导致称为单粒子翻转 (SEU) 的错误。瞬变和存储翻转这两种效应在文献中被称为软错误 (SE)，因为它们不是破坏性效应。文献中介绍了几种用于评估数字电路对 SET 和 SEU 的鲁棒性的技术。基于模拟的方法允许在复杂电路的设计流程中进行早期评估，并采用缓解策略来实现应用约束。例如，可以进行 TCAD（技术计算机辅助设计）模拟，以模拟粒子与组成电子设备的材料之间的相互作用。尽管这种方法可以达到最高的精度，但它不是一种可扩展的方法，通常用于研究基本结构（如 pn 结或单个晶体管）中的基本机制。另一种计算成本较低的方法是 TCAD 混合模式方法，其中仅将打击晶体管建模为 TCAD 设备，而其余设备则使用 SPICE 建模进行模拟。在这种情况下，可以研究多个晶体管，从而模拟逻辑门和小电路块。为了提高可扩展性，SPICE 中基于电流的模型可以模拟