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World File Search System英语论文
机器学习模型：英语论文文本内容特征提取和自动评分的研究
英语论文是英语学习的关键部分，反映了学生运用英语技能的整体能力。因此，对英语论文的准确评分至关重要[1]。传统的评估方法涉及教师的手动分级，这很耗时，可能无法为每个学生提供个性化评估，尤其是在面对大量学生时[2]。机器学习算法的出现提供了一种自动评分英语论文的方法。自动论文评分的机器学习算法的基本原理是使用大量的预定论文数据集来训练该算法以学习评分模式并将其应用于未知文章。将机器学习应用于自动的英语论文评分可以使评分更加客观和高效，从而节省了教师的时间和精力[3]。但是，在捕获诸如写作样式和上下文之类的主观信息时，将机器学习用于自动评分仍然存在局限性。需要进一步改进算法以说明这些主观元素。McNA-MARA [4]研究了层次分类方法在自动论文评分中的应用，并证明了该方法在论文评分领域的有效性。li [5]提出了一种使用神经网络自动中文论文评分的新模型，该模型应用BERT网络以获取文章的句子向量，然后使用两层双向双向短期内存（BI-LSTM）提取文章向量。实验结果表明，该模型的性能比其他基线方法更好。hao [6]提出了一个加权有限状态自动机系统，并利用了渐进的潜在语义分析来处理大量论文。实验结果验证了系统的有效性。本文简要介绍了用于英语论文的基于XGBoost的自动评分算法，并引入了LSTM语义模型，以从论文中提取语义评分功能，以提高算法的准确性。最后，在模拟实验中，使用五种主题赋予的论文将优化的XGBoost算法与传统的XGBoost和LSTM算法进行了比较。
益生菌和肠道微生物的研究和前景
本文包括在《动物科学技术杂志》（JAST）上发表的英语论文的韩语翻译（或缩写），如果您想引用（Lee，D。等，2022.益生菌的观点和伴侣动物中的肠道微生物组的进展。动物科学技术杂志，doi：https：//doi.org/10.5187/jast.2022.e8）。
开伯尔·帕赫图赫瓦公共服务委员会
开伯尔·普赫图赫瓦（Khyber Pakhtunkhwa）公共服务委员会省级管理服务竞争性考试教学大纲教学大纲和省级管理服务竞争性考试的标准应为：-1。考试应包括强制性和可选的受试者，每个候选人均应聘请所有强制性受试者，并选择三个携带600分的可选受试者，但单个组中不超过200分。2。候选人应在有关语言中回答语言论文。伊斯兰教中的试卷将以乌尔都语或英语回答。所有其他论文必须用英语回答。违反本指令应产生有关论文的取消，并因此授予零。3。每个受试者固定的强制性和可选对象以及最大标记应如下：强制性对象Sr. No.主题最大分数1英语（Précis＆Coption）100 2英语论文100 3常识（a）时事100（b）每天科学100（c）巴基斯坦事务100
市场流动性和波动性：经济政策不确定性是否重要？亚洲新兴经济体的证据
糖尿病是一种慢性代谢健康状况，全球影响数百万。糖尿病是衰老社会的日益关注，其患病率在65岁及以上的人群中增加。通过相关教育实现疾病自我管理是改善健康结果并最大程度地减少糖尿病患者并发症的高质量护理的一部分。成功的糖尿病自我管理教育（DSME）计划要求为预定的受众量身定制；但是，关于西方国家关于DSME的老年人的偏好的文献有限。因此，对老年人的DSME进行了广泛的概述。为西方国家的65岁及65岁以上的人绘制DSME的可用证据，使用了用于进行和报告范围审查审查的JBI方法。在这篇范围的评论中，我们考虑了西方国家的T1D和T2D老年人的所有有关DSME的研究，在这些研究中，生活方式，风险，预防，预防，糖尿病的治疗以及自我管理和自我管理和DSME的方法相似（例如，北美，西欧，欧洲和北欧和北欧和北部和北部和北部欧洲和奥斯 - 北部和奥斯特拉群岛）。在10个数据库（例如Medline，JBI EBP）中进行了系统的关键字和主题标题搜索，以确定从2000年到2022年发表的相关英语论文。标题和摘要被筛选以选择合格的论文以进行全文阅读。全文筛选是由四位独立审稿人进行的，以选择最终分析。审查确定了2,397项研究，其中1,250个全文被筛选为资格。几个在审查中包括的最终44篇论文中，只有一篇包括参与者对DSME的理解。教育计划在其上下文，设计，交付模式，理论基础和持续时间方面有所不同。研究设计的类型，用于确定DSME有效性的结果指标以及知识差距也详细介绍了。总体而言，大多数干预措施都是有效的，并且改善了临床和行为结果。许多计划导致了临床结果和参与者生活质量的改善；但是，这些内容需要根据他们的文化来适应老年人，不同程度的健康素养，教育偏爱（例如，个性化或团体），偏好，脆弱和独立性和独立性以及合并症。
电力和能源部新闻通讯
为了加深成员与会议参与者之间的互动并确保积极的活动，电力和能源部（b）将举行2025师B会议，如下，并正在寻找演讲文件。不仅会员，而且还欢迎非会员宣布他们的公告。 日期：9月17日，星期三 - 2025年9月19日，星期五：Ryukyus Chihara校园1 Chihara，Nishihara-Cho，冲绳县903-0213 https：///www.u-ryukykyu.ac.ac.ac.jp/access/ uthere of covid-nime， 纸I：日语或英语纸，允许全面而密集的演示文稿，最多4页或更少，14页或更少。但是，如果页数超过6页，则作者将负责超额费用（5,000日元/页）。唯一的演示格式是“口头表现”。 如果您年龄不超过29岁，并且想介绍一张纸I，请在申请时声明这一点。 但是，根据出现的海报数量，我们可能无法满足您的意愿。 论文II：这是日语或英语论文，重点是新闻，新产品，主题等，旨在快速发布和引入结果，最多有两页。格式是“口头表现”和“海报陈述”。申请时请选择一个。但是，在某些情况下，我们无法满足您的意愿。 论文I和II涵盖的主要技术领域如下。 (A) Planning, operation, analysis and control of electricity grids (Grid planning, operation, demand forecast, supply and demand control, EMS, DR, Grid stability, resilience, BCP, Grid optimization, DC transmission, HVDC, Power electronic applications, IBR, GFL, GFM, renewable energy, power storage, asset management, EAM, cybersecurity) (B) Electricity liberalization (Electric electricity liberalization, energy economy, electricity market and economy, sector coupling, VPP, EMS, DR, DER, TSO, DSO) (C) Distributed power supply and new power supply systems (smart grid, smart community, microgrid, wind power generation, solar power generation, GFL, GFM, electric vehicles, power storage, heat pumps) (D) Power equipment （电力电缆，变压器，断路器，GIS和替代气体，电源分配设备，绝缘体和聚合物绝缘子，间接费用传播，转换器和转换站，变电站）（E）高压和绝缘物联网和ICT，磁性环境，EMC，IEMI，EMP和大麻，新的电和能量利用技术，超导性，水力发电发电，热发电，核发电，核电发电，核融合发电，风力涡轮机和风力发电，风力发电，太阳能生产，氢生产和电力储存，电力储存）呈现纸张I：或30分钟（包括30分钟）（包括30分钟）。此外，我们将确保可以在演示时间内进行足够的讨论。
博士论文的描述
博士论文论文的描述：波兰语中博士学位论文的Piotr Marek Smolnicki标题：流动性现代解决方案与大都会在英语中论文的空间结构之间的关系：jaceksołtys博士论文的第二个发起人*：博士学位论文的辅助促进者*：博士学位论文的科普罗运动*：国防日期：波兰博士学位论文的关键词：自动驾驶汽车，自动驾驶汽车，汽车交通，汽车舍名，骑车，骑车，新移民，公共运输，公共运输，公共运输，公共运输，公共运输，cilban计划，墨西哥群岛。自动驾驶汽车，汽车，MAA，新移动性，运输，公共交通，公共交通，乘车，骑车，骑车，城市规划摘要摘要在波兰语中：论文的起源是关于在媒体和出版物中实施现代实施现代解决方案的积极影响的信息（例如根据需要，共享，自主），但被低估了它们扩散的副作用的威胁，尤其是在大都市中。因此，这是一个研究目标，以便有效地接受新解决方案的扩散过程，以获取新知识。对出版物的分析允许确定知识和提出研究问题的缺点（论文）。在世界各地的专家中以两条曲线进行的Delphic调查中获得了对它们的答案。基于积累的知识，进行了结构分析，从系统地讲大都市：创建其一百个元素（变量）的列表和它们之间的直接关系矩阵。使用MICAC技术，确定了间接关系，这使得能够检测最多的运动变量和研究最重要的关系。表达了两个极端情况：乐观和悲观，这证实了研究论文，包括主要论点，如果不采取适当的步骤，那么现代技术和组织解决方案在移动性中的扩散将导致许多负面的，也导致大都市空间结构中的许多负面，不可逆的副作用。英语论文的摘要：论文的起源是观察到，媒体和出版物是由有关邮政的信息所主导的，即实施现代流动解决方案的积极影响（例如：按需，按需，按需，共享，自动驾驶汽车）的扩散副作用，其扩散的副作用，在市场中占有不足。研究目标是为了获得建筑学院的新知识，大都会的管理，以便尽可能有效地采用新解决方案的过程。对出版物的分析允许识别知识的差距并提出研究问题（这些）。对他们的答案是在世界各地专家之间进行两轮调查的Delphi研究中的审议。使用MICMAC技术，确定了间接关系，这使得可以检测到最重要的运动范围和最重要的关系。根据累积的知识，进行结构分析，系统地呈现大都市：创建其一百个要素（varights）的列表和直接关系的矩阵。制定了两个极端情况：乐观和悲观，这证实了研究论文，包括主要论点，如果不采取适当的步骤，那么现代技术和组织解决方案在移动性中的扩散将导致许多负面影响后果，包括大都市海报袭击中的不可逆转的副作用。听证会摘要以写作的语言**：博士论文的关键词以书写的语言**： *）删除不必要的。**）适用于以波兰语或英语以外的其他语言编写的博士学位论文。
模块化多模式的机器学习，用于提取长期科学文档中定理和证据的模块化
要澄清，在本文中，我们使用定理的意义与L a t e X中使用的定理相同（例如，按\ new Theorem命令）：一个定理的环境是一种结构化的陈述，可能是以特定方式进行编号的，用于以特定的方式进行编号，用于正式（通常是数学）的陈述：也可以代表一个正式的陈述：也可以是empormem，emporm a remem，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，一个定义，等等，等等，等等，等等。定理，我们的意思是任何此类陈述。 通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。 我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。 此外，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。 我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。 我们在第2节中介绍了三个单形模型。定理，我们的意思是任何此类陈述。通过证明，我们的意思是在证明环境中通常在L A T E X中呈现的内容：结果的证明或证明草图。我们通过根据多模式机器学习来签署一种方法来解决定理 - 防护识别问题，该方法将文章的每个每个款分类为基于科学语言的基本，定理和证明标签，以印刷信息和PDF文档的视觉渲染为基础。此外，我们考虑了有关段落块，归一化的空间坐标和页面编号的序列的信息以及页面断路，以利用一个事实，即段落的标签很大程度上依赖于前面（或以下）的段落。我们在本文中提供了以下贡献，如图1：（i）定理的三个单峰（视觉，文本，字体，字体，字体，字体信息）模型，用于依靠现代机器学习技术（CNN，变形金刚，LSTMS），重点关注相对于相对于非常大的模型，依靠现代机器学习技术（CNN，变压器，LSTMS）；请注意，文本模式方法依赖于预处理我们语料库的语言模型，该模型可能超出了我们的任务。我们在第2节中介绍了三个单形模型。（ii）一个多模式晚期融合模型，结合了所有三种方式的特征。（iii）基于变压器模型的块顺序方法，该方法可用于通过捕获块之间的依赖性来提高任何单峰和多模型模型的表现。（iv）在Arxiv的大约200k英语论文数据集上进行了实验评估，其中一个单独的验证数据集为3.5K论文（总计529K段落块）。然后，我们在第3节中讨论如何将它们组合到多模式模型中，以及如何添加有关块序列信息的支持。我们在第4节中进一步提供了数据集的描述。所有单峰和多模型模型的实验结果均在第5节中列出。这项工作的扩展版本[12]可用，讨论了相关工作，有关不同模型的详细信息和实验。我们还参考第一作者的博士学位论文[10]，以了解我们的方法和结果。可以在https://github.com/mv96/ mm_extraction上访问支持本文的代码，数据和模型。