收集与特定API方法相关的API示例，用法和提及在诸如堆栈溢出之类的场地上的讨论中不是一个微不足道的问题。它需要努力正确认识讨论是否指的是开发人员/工具正在搜索的API方法。线程的内容包括描述API方法在讨论中的参与和包含API调用的代码片段中的文本段落，可以参考给定的API方法。利用此观察，我们开发FacOS，一种特定于背景算法，可以在讨论中捕获段落和代码片段的语义和语法信息。FACOS将基于语法的单词的分数与来自Codebert的精细调整的预测模型的分数相结合。Facos在F1分数方面将最先进的方法击败了13.9％。
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心血管血流动力学的变化与主动脉反流（AR）的发展密切相关，一种瓣膜心脏病。源自血液流量的压力梯度用于表示AR发作并评估其严重程度。可以使用四维（4D）流磁共振成像（MRI）来非侵入地获得这些度量，其中精度主要取决于空间分辨率。然而，分辨率不足通常由4D流动MRI和复杂的AR血流动力学的限制产生。为了解决这个问题，将计算流体动力学模拟转化为合成4D流动MRI数据，并用于培训各种神经网络。这些网络生成了超级分辨率，具有upsample因子的全场相位图像为4.结果显示速度误差，高结构相似度得分和从以前的工作的改进的学习能力。在两组体内4D流动MRI数据上进行进一步验证，并在去噪流量图像中展示了成功。这种方法呈现了以非侵入性方式全面分析AR血液动力学的机会。
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