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1.
The germline carrier of the BRCA1 pathogenic mutation has been well proven to confer an increased risk of breast and ovarian cancer. Despite BRCA1 biallelic pathogenic mutations being extremely rare, they have been reported to be embryonically lethal or to cause Fanconi anemia (FA). Here we describe a patient who was a 48-year-old female identified with biallelic pathogenic mutations of the BRCA1 gene, with no or very subtle FA-features. She was diagnosed with ovarian cancer and breast cancer at the ages of 43 and 44 and had a strong family history of breast and gynecological cancers.  相似文献   
2.
图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息。由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性。目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少。图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取决于语言模型。针对以上两个方面的研究不足,该文提出了基于多层次选择性视觉语义属性特征的图像中文描述生成算法。该算法结合目标检测和注意力机制,充分考虑了图像高层视觉语义所对应的中文属性信息,抽取不同尺度和层次的属性上下文表示。为了验证该文算法的有效性,在目前规模最大的AI Challenger 2017图像中文描述数据集以及Flick8k-CN图像中文描述数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法能够有效地实现视觉-语义关联,生成文字表述较为准确、内容丰富的描述语句。较现阶段主流图像描述算法在中文语句上的性能表现,该文算法在各项评价指标上均有约3%~30%的较大幅度提升。为了便于后续研究复现,该文的相关源代码和模型已在开源网站Github上公开。  相似文献   
3.
Chronic inflammation represents a long-term reaction of the body's immune system to noxious stimuli. Such a sustained inflammatory response sometimes results in lasting damage to healthy tissues and organs. In fact, chronic inflammation is implicated in the development and progression of various diseases, including cardiovascular diseases, respiratory diseases, metabolic diseases, neurodegenerative diseases, and even cancers. Targeting nonresolving inflammation thus provides new opportunities for treating relevant diseases. In this review, we will go over several chronic inflammation-associated diseases first with emphasis on the role of inflammation in their pathogenesis. Then, we will summarize a number of natural products that exhibit therapeutic effects against those diseases by acting on different markers in the inflammatory response. We envision that natural products will remain a rich resource for the discovery of new drugs treating diseases associated with chronic inflammation.  相似文献   
4.
古文献的研究有助于传统文化的继承与发扬,而古文分词则是利用自然语言处理技术对古文献进行分析的重要环节。当前互联网拥有大量古汉语文本和词典方面的数据资料,该文提出利用互联网大规模古文语料构建古文基础词典;进而通过互信息、信息熵、位置成词概率多特征融合的新词发现方法从大规模古籍文本中建立候补词典;最终将基础词典与候补词典融合,形成含有349 740个字词的集成古文词典CCIDict。在CCIDict基础上,利用多种分词算法实现古文的分词。基于CCIDict的正向最大匹配算法与开源的分词器甲言比较后,F值提高了14%,取得了良好的效果,证明基于大规模古文语料库建立的古文词典,能够提供良好的古文分词效果。  相似文献   
5.
汉字的表义性是其区别于表音文字的一大特点。部件作为构字单位,同汉字的意义之间有着很大的联系。然而,汉字部件的表义能力究竟如何是学界尚待讨论的课题。针对这一问题,该文从汉字部件入手,提出了融合部件的字词分布式表示模型。该模型在向量内部评测任务上性能获得了一定提升,在汉字理据性测量任务上也与人工打分结果显著相关。基于该模型,进一步提出了部件表义能力的计算方法,对汉字部件的表义能力做了整体评估,并结合部件的构字能力建立了现代汉字部件的等级体系。测量结果显示,现代汉字部件具有一定表义能力,但整体而言表义能力偏低。最后,将测量结果应用于对外汉语教学中,确立了适用于部件教学法的部件范围,并提出了对应的汉字教学顺序方案。  相似文献   
6.
对不同贮藏时间的鲜切淮山,采用3.0 kJ/m2剂量的短波紫外线(short-wave ultraviolet,UV-C)照射与质量浓度1.0%壳聚糖涂膜协同处理,研究两种保鲜方法对鲜切淮山营养品质的影响。研究发现,与对照组相比,在短波紫外线照射与壳聚糖涂膜保鲜处理过程中,鲜切淮山中的可溶性固形物、多糖、VC、淀粉、可溶性蛋白质均保持较高含量。研究表明,短波紫外照射与壳聚糖涂膜保鲜处理,有助于提升鲜切淮山的营养品质。  相似文献   
7.
学术文献的摘要是对文献主要内容的浓缩,摘要不同部分的语步具有不同的信息,语步的自动识别和抽取对于学术摘要的后续研究有着重要的应用价值,而目前语步识别的研究相对较少,并且相关算法的效果还需要提高。针对上述问题,该文提出了一种基于ERNIE-BiGRU模型的语步识别算法。该算法首先结合中文句法分析理论提出基于句法依存关系的多语步结构拆分法,对学术文献摘要多语步结构进行自动拆分,获得多个单语步结构;然后构建用于训练的单语步结构语料库,并利用知识增强语义表示预训练模型,训练出句子级词向量;最后将训练出的单语步结构词向量信息输入双向门限循环单元(BiGRU)进行摘要语步自动化识别,取得了良好的效果。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度,在结构化和非结构化摘要上的识别准确率分别达到了96.57%和93.75%。  相似文献   
8.
随着人脸识别技术的不断进步以及人脸卡口的大范围且密集的部署, 本文针对团伙犯罪案件侦察这一应用场景, 对人脸卡口数据进行深入挖掘, 探究其中行人间的共现关系, 获取所关注的嫌疑人的现实社交网络, 锁定团伙其余人员. 经过实验比对和论证, 本文使用Chinese Whispers聚类算法对行人节点进行识别, 通过Faiss加速邻接边的构建, 加速图的初始化步骤, 解决其聚类效率低下的问题. 在此基础上, 使用共现频次和Apriori算法中的置信度挖掘行人间的共现关系, 构建行人共现关系图谱.  相似文献   
9.
目的 以菠萝蜜籽淀粉(Jackfruit seed starch JFSS)、凉草胶液(Mesona chinensis gum MCG)、罗汉果提取液 ( Mogrosides M )为原料,研制菠萝蜜籽(Jackfruit seed JFS)黑凉粉。方法 以感官评分、质构参数和析水率为指标,考察MCG、JFSS、M的添加量对菠萝蜜籽黑凉粉品质的影响,然后对比不同淀粉种类及存放时间对JFSS黑凉粉感官评分和质构参数的影响。以凉粉的感官评分为纵坐标,各影响因素为横坐标进行线性拟合,比较各因素与感官评分的相关性。结果 当MCG、JFSS和M分别为60%、2.5%、5%左右时,JFSS黑凉粉的感官评分和质构特性较好,JFS黑凉粉与豌豆、马铃薯和玉米淀粉制作的黑凉粉的感官评分和质构参数较相似,24 h内JFS黑凉粉的质构参数未发生明显的改变,感官评分与胶粘性相关性最大。结论 JFSS可以作为制作黑凉粉的淀粉原料,此研究对制作具有JFS风味的新型凉粉制品具有一定理论指导作用。  相似文献   
10.
考生在填报高考志愿时,针对复杂繁多的各类高校信息数据,传统的搜索引擎无法根据考生需要的实际信息和搜索结果进行匹配,考生还需要额外消耗一定精力去筛选数据,这无疑增加了考生的时间成本.为此本文提出了基于高考领域知识图谱,使用中文分词模型和朴素贝叶斯分类算法,设计并开发了针对高考学业规划的智能问答系统.与传统的搜索引擎不同的是,基于人工智能的问答系统能够对考生所关注的问题和搜索结果进行精确匹配,减少考生重复搜索和筛选数据的次数.测试结果表明,本系统可以对高考学业规划中所涉及的大多数问题进行相对准确的针对性回答.  相似文献   
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