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R-BERT-CNN：从...中提取药物-靶标相互作用
摘要 — 在本研究中，我们介绍了我们参与 BioCreative VII 挑战赛的 DrugProt 任务的工作。药物-靶标相互作用 (DTI) 对于药物发现和重新利用至关重要，通常是从实验文章中手动提取的。PubMed 上有超过 3200 万篇生物医学文章，从如此庞大的知识库中手动提取 DTI 具有挑战性。为了解决这个问题，我们为 Track 1 提供了一个解决方案，旨在提取药物和蛋白质实体之间的 10 种相互作用。我们应用了一个集成分类器模型，该模型结合了最先进的语言模型 BioMed-RoBERTa 和卷积神经网络 (CNN) 来提取这些关系。尽管 BioCreative VII DrugProt 测试语料库中存在类别不平衡，但与挑战赛中其他提交的平均水平相比，我们的模型取得了良好的表现，微 F1 得分为 55.67%（BioCreative VI ChemProt 测试语料库为 63%）。结果显示了深度学习在提取各种类型 DTI 方面的潜力。
polyie：从聚合物中提取信息的数据集...
旨在自动从科学文献中提取信息的科学信息提取（Sciie）比以往任何时候都变得更加重要。但是，没有用于聚合物材料的Sciie数据集，这是我们日常生活中普遍使用的重要材料类别。为了弥合这一差距，我们介绍了P oly IE，即用于聚合物材料的新科学数据集。p oly IE是从146个全长聚合物学术文章中提出的，这些文章用不同的命名实体（即材料，性质，瓦斯，条件）以及域专家的n个关系进行注释。p oly IE提出了由于实体的多种词汇格式，企业之间的歧义和可变长度关系所带来的独特挑战。我们评估了最先进的实体提取和关系提取模型，即分析其优势和劣势，并突出了这些模型的一些困难案例。据我们所知，P oly IE是第一个用于聚合物材料的Sciie基准，我们希望它将导致社区从事这项挑战任务的更多研究。我们的代码和数据可在以下网址提供：https：//github.com/jerry3027/polyie。
2023 年取车时间表 Aukamm 住房
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毕达氏症：数据预取的神经模型
机器学习越来越多地遍布RDBMS的所有组件，因此可以通过查询工作负载和数据分布中的杠杆相关性来实例化。到目前为止，它在基数估计和查询优化方面取得了重大成功，从而导致查询执行更快。但是，在优化RDBMS缓冲区管理模块方面的努力有限。准确预测页面访问会带来许多挑战。我们克服了这些挑战，并提出了Pythia，这是一种神经预测模型，可以准确预测复杂SQL查询的非序列页面访问。然后可以使用毕曲（Pythia）的输出来预取页页面，从而提高性能。此外，我们还将毕缩影集成到Postgres的缓冲区管理模块中。在不适合时，它可以明智地执行预测和预取，并在没有时默认为现有的缓冲区管理算法。我们进行了广泛的实验和示例，即毕曲霉达到了明显的准确性，并且在DSB OLAP基准测试中查询的速度高达6倍。
仪器读数的人体工学研究
server-shared.com › ... PDF 2018 年 7 月 14 日 — 2018 年 7 月 14 日 (11) Woodson, W. E. 人体工程学指南设备设计师大学1954.1- ... (13) Loucks, R. B.：飞机仪表的易读性-
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A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
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Hiramitsu Awano（京都大学），Makoto Ikeda（Univ。），托希·伊西哈拉（Nagoya Univ。），toshiyuki iChiba（富士通实验室），kazuhito ito（Saitama Univ。），kenichi okada（东京Inst。技术），Hiroyuki Ochi（Ritsumeikan Univ。），Toshiki Kanamoto（Hirosaki Univ。），daisuke kanemoto（大阪大学），Shinji Kimura（WasedaUniv。），atsushi kurokawa（Hirosaki Univ。），Yukihide Kohira（Univ。），Satoshi Komatsu（东京Denki Univ。），saito（大学Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。 ），Jun Shiomi（大阪大学 ），Yuichiro Shibata（长崎大学 ），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。 ），田（Tian Song）（Tokushima Univ。 ），kazuyoshi takagi（mie univ。 ），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。 ），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。 ），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。 ），shigetoshi nakatake（Univ。 of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。） ），Yukiya Miura（东京都会大学。 ），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。 ），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。 ），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。 ），Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。），Jun Shiomi（大阪大学），Yuichiro Shibata（长崎大学），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。），田（Tian Song）（Tokushima Univ。），kazuyoshi takagi（mie univ。），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。），shigetoshi nakatake（Univ。of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。），Yukiya Miura（东京都会大学。），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。），