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World File Search System用语
欧洲通用语言数据空间
欧盟自 2019 年以来一直在实施其数据战略。1 面向工业的数据单一市场的一个关键组成部分是建立“可互操作的数据空间”以“汇集关键行业的欧洲数据”，在这个市场中“数据可以在欧盟内部和跨行业流动，造福所有人”、“欧洲规则 […] 得到充分尊重”并且“数据访问和使用规则公平、实用和明确”。欧盟委员会（2022 年）描述了一个初步的、相当粗略的概念，包括如何建立和运营这些数据空间，包括相关立法（另见 Nagel 和 Lycklama，2021 年）。该文件还列出了一些针对制造业、交通、医疗、金融、能源、农业和技能等行业的“官方”欧盟数据空间。由数字欧洲计划 (DEP) 2 中的采购合同资助的欧洲通用语言数据空间 (LDS) 就是这些官方欧盟数据空间之一。 3
在改进发音中使用语音记录
Mayra Auxiliadora Moreira Acosta mayra.moreira@pg.uleam.edu.eedu.ec.ec https://orcid.org/0009-0004-7604-7604-8606 Elica Unsive
化学元素的通用语义嵌入用于增强材料推理和发现的化学元素
图2。使用BERT衍生特征与（a）预测和（b）材料属性分类的模型性能比较模型性能。SMA，Ti合金和HEA的10倍MAE图与广泛的平行测试中所选特征数量（1-8）的函数相同。蓝线使用传统的经验特征（例如电负性，原子半径）表示模型性能，而红线表示BERT衍生的材料特征。检查的特性包括相变温度（MP，AP），转化焓（ΔH），屈服强度（σs），终极拉伸强度（σb），Vickers硬度（VH）和伸长率（EL）。Classification tasks include binary classification of Solid Solution (SS) vs. Non-Solid Solution (NSS), ternary classification of phase forms (Face-Centered Cubic (FCC), Body-Centered Cubic (BCC), and FCC-BCC mixed), and quaternary classification of SMA phases (B19'-B2, B19'-B19-B2, B19'-R-B2, B19-B2, and R-B2）。bert衍生的特征始终在几乎所有属性和特征数量上产生较低的预测误差，从而突出了它们捕获合金组成和属性之间内在关系的卓越能力。阴影区域代表跨平行测试的标准偏差。
使用语音晶体中的线缺陷
语音晶体（PNC）表现出通常在天然材料中发现的声学特性，这导致了新的设备设计以进行声波复杂的操作。在本文中，我们报告了通过语音晶体中的线缺陷来构建微米尺度的语音波导，以实现片上紧密限制的引导，表面声波的弯曲，弯曲和分裂（锯）。PNC由定期镍支柱的平方晶格制成。它表现出一个完整的带隙，该带隙禁止在PNC内部锯的传播，但允许线缺陷内的传播。通过基于电镀的微生物制作过程，在128°Y型niobate底物上实现了波导。PNC晶格常数，支柱直径和支柱高度分别为10 𝜇𝑚，7.5 𝜇𝑚和3.2 𝜇𝑚。互插的换能器是单层整合在同一底物上的，用于195 MHz左右的SAW激发。通过使用扫描光学杂作干涉仪测量平面外表面位移场，可以通过测量平面外表面位移场来实验观察到语音波导中表面波的引导，弯曲和分裂。高频紧密限制的语音波 - 证明了精确的局部操作锯的可行性，这对于新兴的边境应用（例如基于声子的量子信息处理）至关重要。
使用语法得分
目标：评估糖基化血红蛋白（HBA1C），禁食血糖和冠状动脉疾病（CAD）严重程度（通过语法得分测量）（经皮冠状动脉介入与出租车和心脏手术之间的协同作用）之间的相关性。语法评分是一种独特的解剖评分工具，可以评分冠状动脉疾病的复杂性。）接受型型经皮冠状动脉干预的糖尿病前患者。背景：许多报道说，糖尿病前期是一种微不足的糖代谢，与心血管疾病有着独立的关系，并且它反映了CAD的严重性和复杂性的升级。方法：这项横断面研究是对92名糖尿病前患者的样本进行的，该样本接受了国家心脏研究所心脏病学系（埃及）的心脏病学系（埃及）与心脏病学系的心脏病学部门合作，该研究期间在2022年5月至2023年7月的研究期间，并在20223年7月期间与包容性信行仪式。结果：平均血红蛋白（HB）为13.0±1.7，空腹血糖（FBS）为117.8±6.1，而平均HBA1C为6.1±0.2。研究患者中语法评分的中位数（IQR）为6.5（0 E 19）。据报道，在80.4％的患者中，较低的语法得分，中级评分为9.8％，据报道，研究患者的9.8％的评分为9.8％。疾病的数量（VD）和HBA1C，P小于0.001之间存在显着的正相关。此外，HB，FBS，HBA1C和语法得分P小于0.001之间存在显着的正相关。男性，吸烟者，高血压患者以及CAD P小于0.001的家族病史的男性，吸烟者，高血压患者的中位数较高。分数和年龄p大于0.001之间没有观察到显着的关系。语法预测因子的线性回归表明，VD的数量被认为是CAD严重程度的独立预测指标。二进制逻辑回归分析表明，VD的数量是糖尿病前期中级和高语法得分的独立风险因素，存在3 VD和4 VD的存在会增加获得中级和高语法得分的风险，并分别增加24.1和98.4倍。结论：在糖尿病前期，HB，FBS，HBA1C和语法评分之间存在很强的正相关性，而男性，吸烟者和高血压患者的得分较高。受影响的血管数量与HBA1C之间也有显着的关系。VD的数量是获得高分子分数的独立因素，也增加了CAD的严重程度。
使用语言模型模拟5亿年的演变
超过30亿年的进化产生了编码自然蛋白空间的生物学图像。在这里我们表明，通过探测产生的代币训练的语言模型可以充当远离已知蛋白质远距离的功能蛋白的进化模拟器。我们提出了ESM3，这是一种领域的多模式生成语言模型，该模型是蛋白质的序列，结构和功能。esm3可以遵循复杂的提示，结合了其方式，并且对生物学一致性有很高的响应。我们已提示ESM3用一系列思考生成荧光蛋白。在我们合成的世代中，我们发现了与已知荧光蛋白的远距离（58％同一性）的明亮荧光蛋白。类似的遥远的天然荧光蛋白被超过五百万年的进化所隔开。
使用语言特征检测具有预训练模型的AI生成的文本
复杂的大语言模型的出现，例如Chatgpt和其他AI驱动的平台，导致了近距离模仿人类写作的文本的产生，这使得识别它是人类生成还是AI生成的内容非常具有挑战性。这对内容验证，学术完整性和检测误导性信息构成了重大挑战。为了解决这些问题，我们开发了一个分类系统，以使用多样化的HC3英语数据集区分人体编写的文本和a-ager of a-aged文本。此数据集利用语言肛门和结构特征，包括一部分语音标签，词汇大小，单词密度，词密度，具有被动的语音用法以及可读性指标，例如验收的读数，验阅读便捷，引起式和爆发性。我们采用了基于变压器和深入学习的模型来完成策略任务，例如CNN_BILSTM，RNN，BERT，GPT-2和ROBERTA。其中，罗伯塔模型表现出了优越的表现，其出色的精度为99.73。这些结果表明了尖端深度学习方法如何在数字领域中提出信息完整性。
L2G：重新利用语言模型来执行基因组学任务
预训练语言模型已经改变了自然语言处理 (NLP) 领域，它们的成功激发了基因组学领域开发特定领域基础模型 (FM) 的努力。然而，从头开始创建高质量的基因组 FM 需要大量资源，需要强大的计算能力和高质量的预训练数据。大型语言模型 (LLM) 在 NLP 中的成功很大程度上是由工业规模的努力推动的，这些努力利用了庞大、多样化的语料库和海量计算基础设施。在这项工作中，我们旨在绕过从头开始创建基因组 FM 的数据和计算瓶颈，而是建议将现有的 LLM 重新用于基因组学任务。受最近观察到的“跨模态转移”现象的启发——在自然语言上预训练的转换器可以推广到其他模态——我们引入了 L2G，它使用神经架构搜索 (NAS) 和一种新颖的三阶段训练程序将预训练的 LLM 架构调整为基因组学。值得注意的是，无需对 DNA 序列数据进行大量预训练，L2G 在多个基因组学基准测试中超过一半的任务上都比经过微调的基因组 FM 和任务特定模型表现优异。在增强子活性预测任务中，L2G 进一步展示了其识别重要转录因子基序的能力。我们的工作不仅突出了语言模型在基因组学等域外任务中的通用性和有效性，还为基因组研究中更高效、资源密集程度更低的方法开辟了新途径。
使用语言模型的蛋白质序列域注释
蛋白质功能推论依赖于通过序列模拟性的注释蛋白质域，通常通过剖面隐藏的Markov模型（配置文件HMM）建模，该模型捕获了相关域内的进化多样性。但是，在以序列进行建模残基时，file-file hmms可以使强大的简化独立性假设。在这里，我们介绍了诗篇（使用语言模型的蛋白质序列注释），一种分层方法，可放松这些假设，并使用蛋白质语言模型学到的蛋白质序列的表示，以启用高敏，高特异性残基级蛋白质序列。我们还为蛋白质序列结构域注释开发了一个基准，在该序列身份的给定阈值下，训练和测试序列进行了严格的分裂，以在其任何域之间没有相似性。一次分配一个域家族的基准测试分析不支持注释多域蛋白的方法，其中训练和测试序列需要来自不同家族的多个域。我们在此基准测试中验证了诗篇的表现，并突出显示诗篇作为HMMER的有希望的替代方法，即一种基于最新的基于HMM的方法，用于蛋白质序列注释。