本文描述的创新生物技术旨在引起与供应相关的高风险的关键金属。描述了涉及从采矿大坝中恢复各种资源和良好实践例子的技术流,旨在提高循环经济环境中关键金属恢复的知识基础。传统上,原材料的开发集中在高级矿床中,并通过常规技术提取和处理。它们的金属回收效率随时间变化,并通过最小有效的尺度方法构建。因此,尾坝含有大量经济有价值的金属和创新技术,以恢复废弃的关键金属关键词:关键金属,创新技术,循环经济,矿山尾矿简介
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。
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。
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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。
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-