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从新闻到指数:面向官方统计的可部署情绪流水线实践指南
本文提出了一种可部署的流水线,用于构建面向官方统计使用的新闻情绪指数(NbSI)。该指数旨在作为基于调查的消费者信心指标的及时补充,适用于发布延迟、观测缺失或调查采集暂时中断的情形。该流水线使用大规模韩国经济新闻、人工标注的句子级情绪数据、预训练词嵌入以及三种
来源:Journal of Official Statistics
时间:2026-09-08
痴呆症照护者对纸质和人工智能(AI)评估工具的看法:基于COM-B框架的质性出声思考研究
目的:照护者的观察为痴呆症评估提供了有价值的纵向和情境化信息,但传统的基于知情人(informant)的问卷可能限制对细微、波动变化的报告。基于人工智能(AI)的工具可能提供更大的报告灵活性,但其成功应用取决于照护者的能力和可接受性。尽管如此,对照护者对现有知
来源:Journal of Geriatric Psychiatry and Neurology
Deep3DCCS:基于多视角分子投影张量的几何驱动碰撞截面预测
来自离子迁移-质谱(IM-MS)的碰撞截面(CCS)测量可提高代谢组学与脂质组中分子鉴定的可靠性,并降低非靶向分析中的假阳性注释。然而实验CCS覆盖率仍不完整,且仍需要准确的计算预测。研究人员提出Deep3DCCS,一种几何驱动的深度学习框架,其从堆叠的多角度
来源:Journal of Chemical Information and Modeling
GNN-Flash:一种用于在两相闪蒸计算中绕过稳定性分析并可泛化至未见混合物体系的混合图神经网络框架
闪蒸计算是用于确定指定热力学条件下相行为的基础计算。传统方法依赖迭代流程,包括相稳定性分析与相分裂计算,由于控制方程具有非线性,计算开销很大。这些步骤可占整体计算成本的相当部分,随着大规模模拟日益复杂,亟需更高效方法。研究人员提出 GNN-Flash,一种 G
来源:Industrial & Engineering Chemistry Research
失活神经常微分方程(deactNODE)——从积分数据学习失活动力学
催化剂失活严重影响反应器的长期性能。因此,开发并参数化能够预测操作条件影响的精确模型对于反应器设计至关重要。现有模型受幂律框架限制,或缺乏在反应器模型中使用的灵活性。在本工作中,研究人员展示了人工神经网络(aNNs)在失活动力学学习中的应用,并针对最先进的幂律
Te Whare Māwhaiwhai:编织一个综合性的土著支持框架以应对胎儿酒精谱系障碍(FASD)
胎儿酒精谱系障碍(fetal alcohol spectrum disorder, FASD)是一种全身性疾病,伴随各种身心健康问题以及不良童年经历(adverse childhood experiences, ACEs)史,并且因殖民创伤而进一步加剧。土著框
来源:Child Protection and Practice
安得雷森(Andresen)功能矫治器治疗对II类错𬌗儿童咀嚼肌活动的影响:一项多中心对照纵向表面肌电研究
背景/目的:生长患者中II类错𬌗(Class II malocclusion)可与下颌姿势改变、𬌗不稳定及咀嚼肌功能适应性改变相关。本前瞻性、对照、非随机纵向研究评估安得雷森(Andresen)功能矫治器治疗期间咬肌与颞前肌活动变化,并与未治疗I类(Cla
来源:Children
小儿脑出血相关动静脉畸形的认知结局:病例系列研究
背景:动静脉畸形(arteriovenous malformation, AVM)是导致儿童出血性卒中的主要原因。尽管急性期处理和短期结局已有充分记录,但关于AVM出血后长期认知恢复的研究仍然有限,且结局往往难以预测。方法:研究人员报告了20例儿科病例(12名
基于回归神经网络(Regression Neural Network,RNN)的预测器在滚动时域控制中的应用:由进化算法实现并用于预测
将进化算法(Evolutionary Algorithm,EA)嵌入控制结构可为特定控制问题提供有效方案,通常利用过程模型(Process Model,PM)预测最优控制值,其主要局限是计算时间高。研究人员面向带终端代价的最优控制问题(Optimal Cont
来源:Mathematics
结合傅里叶神经算子与视觉Transformer的参数高效脑肿瘤亚区域分割方法
摘要
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