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World File Search System猜词
与the鼠激光脉冲的光电离心词
摘要通过极端超紫罗兰（XUV）attosecond激光脉冲对原子或分子的光电离，需要仔细考虑来自光电离过程导致的离子 +光电子纠缠程度。在这里，我们考虑通过the骨的attosent激光脉冲对中性H 2的光电离心引起的相干H 2 +振动动力学。我们表明，chi脚的激光脉冲导致离子 +光电子纠缠以及从纯状态到混合状态的过渡。这种过渡的特征是评估纯度，对于转换限制的attosent激光脉冲而言，它接近统一性，并降低到由在光电离过程中填充的振动态数确定的值，以增加chirp参数的值。在计算中，通过用短的超紫色（UV）激光脉冲计算H 2 +阳离子的时间延迟解离来探测振动动力学。独立于chirp的大小，可以通过记录XUV-UV延迟依赖性动能与随附的光电子的动能，从而恢复相干的振动动力学。
免疫和疫苗生产的医学词字典
对照组一组未接受疫苗或正在测试的药物的人。相反，他们可能会得到正常的干预措施（药物，疫苗或治疗），或者一无所有。试验的目的是比较每个组中发生的情况。两组之间的结果必须足够不同，以证明差异不仅是偶然发生的。安慰剂是一种“虚拟”疗法，例如糖粉，看起来相同。
数据词引入了NRF 2025
Datalogic很高兴欢迎NRF与会者访问Booth＃5639，他们可以在AI驱动的解决方案和扫描边缘技术中体验最新的进步。我们的专家团队将在现场展示这些智能解决方案如何改变当今快节奏的世界中企业运作的方式。不要错过这个机会来了解数据质量如何塑造零售及以后的未来。
从肉到骨头：法医学的多词方法
质量控制； QQQ，三倍四倍； q-tof，四杆飞行时间； RF，随机森林； RFLP，终末限制片段长度多态性； RMSE，根平方错误； RNA-seq，RNA测序； SBL，结扎测序； SBS，通过合成测序； SCD，心脏猝死； SGD，随机梯度下降； SIDS，婴儿死亡综合症； Silac，氨基酸在细胞培养中稳定的异位标记； Sirm，稳定的同位素分辨代谢组学； SMRT，单分子，实时； SNP，单核苷酸多态性； SQT，简短的QT综合征；德克萨斯州东南部的Stafs应用法医学； STLFR，单管长片段读取； str，短串联重复； SVM，支持向量机； SVM，支持向量机； tadr，胸主动脉
在温暖世界中警告词 - 中央银行...
1 Universit`a di Bologna＆CMCC，意大利博洛尼亚2科学PO，法国巴黎3三一学院，都柏林三一学院，爱尔兰都柏林3 Sant'anna高级研究学院，意大利比萨
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示，旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来，这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外，它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质，因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中，我们探索了词嵌入中编码的语义属性，将它们映射到可解释的向量上，由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成（Binder 等人，2016 年）。我们的探索考虑了不同类型的嵌入，包括分解计数向量和预测模型（Skip-Gram、GloVe 等），以及最新的情境化表示（即 ELMo 和 BERT）。
合作游戏环境中人工智能代理的心理模型（扩展摘要）∗
随着越来越多的人工智能形式变得普遍，了解人们如何开发这些系统的心智模型变得越来越重要。在这项工作中，我们研究了人们在合作猜词游戏中对人工智能代理的心智模型。我们进行了一项研究，让人们与人工智能代理一起玩游戏，同时“大声思考”；通过主题分析，我们确定了参与者开发的心智模型的特征。在一项大规模研究中，我们让参与者在线与人工智能代理玩游戏，并使用赛后调查来探究他们的心智模型。我们发现，获胜次数更多的人通常对人工智能代理的能力有更好的估计。我们提出了用于建模人工智能系统的三个组成部分——全局知识、局部知识和知识分布，并提出了解底层技术不足以开发适当的概念模型——行为分析也是必要的。
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
摘要：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时，对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的，而近年来，由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势，因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能，但我们的试点研究表明，现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中，提出了一个多个关注框架，该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性，我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布，然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息，我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意，并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系，并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息，该方法可以学习和了解更多实体边界信息，从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验，包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明，我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
纳米词 - 药物输送系统的多功能方法
在设计药物输送系统时，研究人员主要专注于在目标部位提供准确的药物。这样，通过使用现代纳米技术来利用许多方法，这在其方式上被证明是最好的。1纳米技术是科学的一个分支，在纳米级使用纳米材料来创建具有先进特征和改进特性的纳米工程产品，尺寸范围为1至100 nm。十亿分之一是纳米。纳米材料是物理化合物，至少在1至100 nm的范围内。2这些NP在多种不同的形状中观察到，包括聚合物纳米颗粒，硬磷脂纳米颗粒，纳米乳液，树枝状聚合物，纳米体，脂质体，脂质体，碳纳米管，胶束系统等3在这方面，纳米技术在医学领域中的使用正在通过更精确的药理药物治疗或“智能药物”过渡到“活跃结构”，或者是通过将某些配体耦合到纳米载体或适当性的“智能药物”。可以将多种药物（如抗真菌，抗病毒，抗癌，挥发性油，气体，蛋白质和肽）固定在称为纳米杂物的胶体纳米含量结构中。