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World File Search System词袋
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。
A 700 W·H·Kg -1可充电袋类型锂电池
高能密度可充电锂电池正在由研究人员追求，因为它们具有撤销的潜在性质。当前的晚期实用锂离子电池的能量密度约为300 W·H·kg-1。继续将电池的能量密度提高到更高的水平，可能会导致某些领域的重大爆炸发展，例如电航空。在这里，我们制造了实用的小袋型可充电锂电池，其重量级能量密度为711.3 W·H·kg-1，而且体积能量密度为1653.65 w·h·h·h·l-1。这是通过使用高性能的电池材料来实现的，包括高容量的锂富含岩石的阴极和具有高特定能量的薄锂金属阳极，并结合了极其先进的工艺技术，例如高负载电极制备和瘦电解质注入。在此电池材料系统中，研究了宽扩大的电荷/放电电压范围内阴极材料的结构稳定性，并研究了界面修饰的薄锂电极的沉积/溶解行为。
vci 聚乙烯管材板材和袋 vci 纸卷，vci 泡沫...
• 50 毫米至 12 米的卷筒片材或切割片材 • 75 毫米至 6 米的管材 • 最大开口为 6 米的扁平和角撑袋 • 贴体、拉伸和收缩膜 • 弹性遮蔽袋和遮蔽套 • 束口袋和气泡膜 • 普通或彩色薄膜，印有您的公司徽标。
草莓 - 新鲜或冷冻解冻 拉链式夸脱袋 2 大
草莓 - 新鲜或冷冻（解冻） 带拉链的夸脱袋 2 个大塑料杯 100 毫升量筒 10 毫升量筒（或仅使用一汤匙） 液体 洗洁精 食盐 小漏斗 15 厘米 方形粗棉布 - 3-5 层 2 个试管 - 大试管和试管架 冷的 90% 异丙醇（外用酒精） 玻璃或木质搅拌棒（筷子效果很好） 冰块 水 步骤：
CS 286：计算机科学高级主题，2022 年秋季
这是自然语言处理 (NLP) 的第一门课程，完成本课程后，学生可以继续学习更高级的材料。在本课程中，我们将回顾机器学习 (ML) 的基础知识，例如回归与分类、预处理、ML 模型、过度拟合、欠拟合和评估。此外，我们还将学习自然语言处理的基础知识，例如词性、词形还原、词干提取、命名实体识别、停用词、依存关系解析、单词和句子相似性、标记化、预处理功能、词云、文本摘要、关键字搜索、词袋、TF-IDF（词频 - 逆文档频率）和余弦相似性。此外，我们将运用机器学习和自然语言处理 (NLP) 的知识，使用 ML 模型、NLTK、spaCy 和其他 Python 库来实现该领域的一些热门项目。
多词和机器学习，用于预防和管理女性生殖健康
女性通常承担哺乳动物的大部分繁殖负担。在人类中，这种负担进一步加剧了，因为大型人类大脑的进化优势以女性生殖健康的巨大成本产生了巨大的代价。妊娠因此在妇女的身体和情感上成为高度要求的阶段，因此需要监测以确保最佳结果。此外，越来越多的社会趋势朝着生殖并发症迈进，部分原因是母亲的年龄增加和全球肥胖大流行需求对女性生殖健康的监测更加紧密。这篇评论首先提供了女性生殖生物学的概述，并进一步探讨了大规模数据分析和 - 组技术（基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学）对诊断，预后和对女性生殖障碍的管理的利用。此外，我们还探索了用于预防和管理的预测模型的机器学习方法。此外，移动应用程序和可穿戴设备提供了不断监测健康的希望。这些互补技术可以合并为监测女性（与生育有关的）健康以及对提供干预溶液的任何早期并发症的检测。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。 在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。
使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
自2005年FDA批准Sorafenib以来，口服多次激酶抑制剂已成为转移性肾细胞癌（MRCC）的基石治疗。2021年更新的欧洲泌尿外科协会肾细胞癌指南建议将免疫检查点抑制剂加上口服酪氨酸激酶抑制剂（TKI）组合，以对MRCC进行第一线治疗。相对于单独的口服TKI，这种方法在无进展和整体生存（OS）方面取得了可观的增长。对于无法服用或耐受检查点抑制剂的患者以及对免疫疗法反应的患者，仍考虑口服TKI单一疗法。MRCC患者中的1个口腔TKI治疗序列的研究很少2，可能构成疾病进展的预后标志。3，4
量子启发的表示，用于长尾词感官歧义
数据不平衡，也称为数据的长尾分布，是数据驱动模型的重要挑战。在“意义上的歧义”（WSD）任务中，单词感官分布的长尾现象更为普遍，这使得很难有效地表示和识别长尾感官（LTSS）。因此，探索不严重依赖训练样本量的表示形式是对抗LTSS的重要方法。考虑到许多新状态，即叠加状态，可以从量子力学中的几个已知状态构建，因此超级态态提供了从从较小的样本量中学到的下较低表示中获得更准确的表示的可能性。受量子叠加状态的启发，提出了一种在希尔伯特空间中的表示方法，以赋予对大样本量的依赖性，从而使LTSS对抗。理论上证明了该方法的正确性，并在标准WSD评估框架下验证其有效性并获得最新性能。fur-hoverore，我们还测试了构建的LT和最新的跨语言数据集，并取得了令人鼓舞的结果。
跨模态完形填空任务：脑到词解码的新任务
从非侵入性大脑活动中解码语言引起了神经科学和自然语言处理研究人员越来越多的关注。由于脑记录的噪声性质，现有的研究将脑到词的解码简化为二元分类任务，即区分脑信号是其对应的单词还是错误的单词。然而，这种成对分类任务不能促进实用神经解码器的发展，原因有二。首先，它必须枚举测试集中的所有成对组合，因此预测大词汇表中的单词效率低下。其次，完美的成对解码器无法保证直接分类的性能。为了克服这些问题并进一步实现现实的神经解码器，我们提出了一种新颖的跨模态完形填空 (CMC) 任务，即以上下文为提示，预测神经图像中编码的目标单词。此外，为了完成这项任务，我们提出了一种利用预训练语言模型来预测目标词的通用方法。为了验证我们的方法，我们对来自两个脑成像数据集的 20 多名参与者进行了实验。我们的方法在所有参与者中平均实现了 28.91% 的 top-1 准确率和 54.19% 的 top-5 准确率，远远超过了几个基线。这一结果表明我们的模型可以作为 CMC 任务的最新基线。更重要的是，它证明了从大脑神经活动中解码大词汇表中的某个单词是可行的。