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人类数字孪生：工业 5.0 的系统文献综述和概念消歧
人体数字孪生 (HDT) 是一个新兴概念，有可能为工业 5.0 创建以人为本的系统。该概念已迅速传播到新的应用领域，最显著的是医疗保健，导致概念解释出现分歧。本系统文献综述分析了所有应用领域对 HDT 的概念理解，以阐明概念基础。我们的综述揭示了一个共识，即 HDT 的孪生实体是一个人类个体。然而，对于个人与其 HDT 之间的数据流几乎没有共识。我们通过根据数据集成级别提出三个类别来解决这一缺点：人体数字模型、人体数字阴影和人体数字孪生。最后，我们将我们的研究结果综合到一个与领域无关的 HDT 一般定义中。我们重点介绍了一种极端情况，即孪生实体是人类个体与强耦合技术系统，并将其命名为增强人类数字孪生 (aHDT)。定义和分类方案为跨学科协作解决开放挑战提供了所需的概念清晰度。显著的挑战是感知人类数据、可靠的数据传输和建模，尤其是行为建模。有关安全、隐私和同意的其他道德问题是成功采用 HDT 的关键。我们呼吁跨学科努力建立标准化框架和道德准则，以促进未来发展。
Primer AI 的首字母缩略词识别和消歧系统
歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解，因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法：我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上，我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比，我们的两个系统都实现了显着的性能提升，并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练，我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题，并形成了 SciAD 的去重版本，我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集，并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。
用于首字母缩略词识别和消歧的 Primer AI 系统
歧义缩略词的盛行使得科学文献对于人类和机器来说都更难理解，因此需要能够自动识别文本中的缩略词并消除其含义歧义的模型。我们引入了用于首字母缩略词识别和消歧的新方法：我们的首字母缩略词识别模型将学习到的标记嵌入投射到标签预测上，我们的首字母缩略词消歧模型找到具有类似句子嵌入的训练示例作为测试示例。与之前提出的方法相比，我们的两个系统都实现了显着的性能提升，并且在 SDU@AAAI-21 共享任务排行榜上表现出色。我们的模型部分在针对这些任务的新远程监督数据集上进行了训练，我们将其称为 AuxAI 和 AuxAD。我们还发现了 SciAD 数据集中的重复冲突问题，并形成了 SciAD 的去重版本，我们称之为 SciAD-dedupe。我们公开发布了这三个数据集，并希望它们能够帮助社区在科学文献理解方面取得进一步进展。