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World File Search System语法
模式：LISP;语法
（（（（？*？x）是因为（？*？y））（这是真正的原因吗？）（可能还有什么其他原因？）（这个原因似乎可以解释其他任何内容吗？））（（（（？*？x）您（？*？y））（也许我是？y）（您怎么看？）（如果我去过怎么办？y））（（（？*？x）我不能（？*？y））（也许您现在可以？y）（如果可以的？y？））（（（（？*？x）我觉得（？*？y））（您经常感觉到？y？））（（（（？*？x）我感到（？*？y））（您还有其他什么感觉？）（（（（？*？x）i（？*？y）你（？*？z））（也许在您的幻想中我们彼此之间））（（？*？x）为什么不（？*？y））（您应该吗？您自己吗？）（您相信我不吗？Y）（也许我会好吗？））（（？*？x）是（？*？y））（您似乎很积极）（您确定）（我理解））（（（？*？x）否（？*？y））（为什么不？）（您有点负面）（您是在说“不”只是为负面？）
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。
人工智能的语法 - Mark Coeckelbergh
摘要 在拒绝语言学转向之后，经验主义技术哲学中具有影响力的派别倾向于忽视甚至敌视结构主义和先验主义技术方法。本文借鉴卡西尔、布迪厄、维特根斯坦和利科的思想，对技术的意义进行了阐述，理论化了技术的这些方面，并展示了这种解释学对于理解人工智能和算法数据处理等数字技术的意义。本文认为，先验和结构主义方法有助于我们揭示和评估人工智能以及更广泛意义上的数字技术的语言、社会政治、身体和物质前提条件。考虑到人工智能和机器人技术提出的一些问题，本文表明这些先验结构或“语法”使人工智能的意义和使用成为可能，但同时也限制了它。因此，所提出的框架和研究计划不仅使我们能够更好地理解数字技术和其他技术，而且还能够对它们进行批判，从而最终实现质疑我们在世界上的生存方式的哲学任务。
语法对学生写作的影响...
摘要语法是由于技术的进步而存在的在线应用程序之一。语法具有准确的语法检查功能。语法可以评估和增加书面作品中的语法，以及在写作过程中可能发生的正确错误。这项研究是通过现场实验的定量方法进行的。这项研究的样本包括十年一年级的学生，每个班级有24名学生，分为两组，即实验组（使用语法）和对照组（没有语法）。将在早期和结束会议上为学生进行写作测试（预测试和测试后）。定量数据将使用Wilcoxon和Mann-Whitney U检验分析这项研究。这项研究的结果表明，语法的使用显着提高了学生在语法，词汇和对内容的理解方面产生的写作质量。数据分析还表明，与不使用语法的学生相比，使用语法的学生对编写它们的写作更有信心。这一发现表明，语法可以成为提高学生写作技巧的有效工具，并有可能在教育背景下用于支持更好的写作技巧的发展。关键字：语法，写作技巧，学生写作。
单一表征大脑调节语法
单细胞测序技术的最新进展为揭示不同细胞状态下的多尺度基因调控语法提供了前所未有的机会。在这里，我们将介绍我们使用大规模单细胞多组学数据揭示细胞类型特异性基因调控语法的计算工作。首先，我们开发了一个名为 SAILER 的深度生成模型，从单细胞表观遗传数据中学习低维潜在细胞表征，以准确表征细胞状态。SAILER 采用了传统的编码器-解码器框架，并对不受混杂因素影响的生物学稳健细胞嵌入施加了额外约束。然后，我们将介绍 DIRECT-NET，一种使用单细胞多组学数据发现顺式调控元件和构建调控网络的有效方法。与现有需要大量功能基因组数据的方法不同，DIRECT-NET 可以从单个基因组构建细胞类型特异性基因调控网络，而无需任何辅助数据。最后，我们将我们的方法应用于来自死后大脑样本的 130 万个单核，发现了脑部疾病的关键遗传和表观遗传变化。
van Wijngaarden 语法的内在语义
在正式检查程序的（预期）含义时，通常会有很多麻烦，并且会增加复杂性，因为程序的形式语义通常与程序本身以及生成编写程序的编程语言的形式语法无关。相反，van Wijngaarden 语法具有内在语义，即它们的规则包含或表达由它们生成的终端字符串的（预期）含义。这种内在性允许在句法变化和上下文相关条件下保留含义。为了更好地展示 van Wijngaarden 语法语义的内在性，我将它们与属性语法进行了对比，后者是需要对编程语言进行语义分析时（例如在编译中）经常选择的选择。