经常性模型在基于深度学习（DL）的视频超分辨率（VSR）中获得了普及，因为它们增加了与基于滑动窗口的模型相比的计算效率，时间接收场和时间一致性。然而，当推断出在呈现低运动的长视频序列（即场景的某些部分几乎移动）时，经常性模型通过复发处理发散，产生高频伪像。据我们所知，没有关于VSR的研究指出这个不稳定问题，这对于一些现实世界的应用来说可能是至关重要的。视频监控是一个典型的示例，在那里发生这种伪像，因为相机和场景长时间保持静止。在这项工作中，我们将现有的经常性VSR网络的稳定性暴露在具有低运动的长序列上。我们在新的长序列数据集准静态视频集上演示了它，我们创建了。最后，我们介绍了一种基于Lipschitz稳定性理论的稳定和竞争的重复的VSR网络的新框架。我们提出了一种新的经常性VSR网络，基于此框架，Coined中继视频超分辨率（MRVSR）。我们经验展示了具有低运动的长序列的竞争性能。

Multimodal integration of text, layout and visual information has achieved SOTA results in visually rich document understanding (VrDU) tasks, including relation extraction (RE). However, despite its importance, evaluation of the relative predictive capacity of these modalities is less prevalent. Here, we demonstrate the value of shared representations for RE tasks by conducting experiments in which each data type is iteratively excluded during training. In addition, text and layout data are evaluated in isolation. While a bimodal text and layout approach performs best (F1=0.684), we show that text is the most important single predictor of entity relations. Additionally, layout geometry is highly predictive and may even be a feasible unimodal approach. Despite being less effective, we highlight circumstances where visual information can bolster performance. In total, our results demonstrate the efficacy of training joint representations for RE.

Chronic pain is a multi-dimensional experience, and pain intensity plays an important part, impacting the patients emotional balance, psychology, and behaviour. Standard self-reporting tools, such as the Visual Analogue Scale for pain, fail to capture this burden. Moreover, this type of tools is susceptible to a degree of subjectivity, dependent on the patients clear understanding of how to use it, social biases, and their ability to translate a complex experience to a scale. To overcome these and other self-reporting challenges, pain intensity estimation has been previously studied based on facial expressions, electroencephalograms, brain imaging, and autonomic features. However, to the best of our knowledge, it has never been attempted to base this estimation on the patient narratives of the personal experience of chronic pain, which is what we propose in this work. Indeed, in the clinical assessment and management of chronic pain, verbal communication is essential to convey information to physicians that would otherwise not be easily accessible through standard reporting tools, since language, sociocultural, and psychosocial variables are intertwined. We show that language features from patient narratives indeed convey information relevant for pain intensity estimation, and that our computational models can take advantage of that. Specifically, our results show that patients with mild pain focus more on the use of verbs, whilst moderate and severe pain patients focus on adverbs, and nouns and adjectives, respectively, and that these differences allow for the distinction between these three pain classes.

本文档描述了Spotify出于学术研究目的发布的葡萄牙语播客数据集。我们概述了如何采样数据，有关集合的一些基本统计数据，以及有关巴西和葡萄牙方言的分发信息的简要信息。

细胞仪可实现异质种群中精确的单细胞表型。这些细胞类型传统上是通过手动门控来注释的，但是这种方法遭受了对批处理效应的重现性和敏感性的缺乏。同样，最新的细胞仪 - 光谱流或质量细胞仪 - 创建丰富而高维的数据，其通过手动门控进行分析变得具有挑战性且耗时。为了解决这些局限性，我们引入了SCYAN（https://github.com/mics-lab/scyan），这是一个单-Cell细胞仪注释网络，该网络仅使用有关细胞测量仪面板的先前专家知识自动注释细胞类型。我们证明，SCYAN在多个公共数据集上大大优于相关的最新模型，同时更快，可解释。此外，SCYAN克服了几项互补任务，例如批处理效应，脱钉和人口发现。总体而言，该模型可以加速和简化细胞群体的特征，定量和细胞仪的发现。

事实证明，在学习环境中，社会智能代理（SIA）的部署在不同的应用领域具有多个优势。社会代理创作工具使场景设计师能够创造出对SIAS行为的高度控制的量身定制体验，但是，另一方面，这是有代价的，因为该方案及其创作的复杂性可能变得霸道。在本文中，我们介绍了可解释的社会代理创作工具的概念，目的是分析社会代理的创作工具是否可以理解和解释。为此，我们检查了创作工具Fatima-Toolkit是否可以理解，并且从作者的角度来看，其创作步骤可以解释。我们进行了两项用户研究，以定量评估Fatima-Toolkit的解释性，可理解性和透明度，从场景设计师的角度来看。关键发现之一是，法蒂玛 - 库尔基特（Fatima-Toolkit）的概念模型通常是可以理解的，但是基于情感的概念并不那么容易理解和使用。尽管关于Fatima-Toolkit的解释性有一些积极的方面，但仍需要取得进展，以实现完全可以解释的社会代理商创作工具。我们提供一组关键概念和可能的解决方案，可以指导开发人员构建此类工具。

第四个工业革命正在迅速改变制造景观。由于该领域的研究和快速进化日益越来越多，尚未存在这些概念的明确定义。这项工作提供了对技术趋势和差距的明确描述。我们介绍了一种新颖的方法来创建行业4.0技术地图，采用自然语言处理从14,667研究文章提取技术术语并应用网络分析。我们确定了八种行业4.0技术，作为我们分析的基础。我们的研究结果表明，工业物联网（IIOT）技术已成为行业4.0技术地图的中心。这符合行业4.0的初始定义，该初始定义为中心。鉴于最近人工智能的重要性（AI）的重要性，我们建议占AI在工业中的基本作用4.0，并了解第四个工业革命，作为人类和机器之间的AI动力自然合作。本文介绍了一种新颖的文献审查方法，结果突出了引导未来工作的趋势和研究差距，帮助这些演员获得数字转型的好处。

慢性疼痛被认为是一个重大的健康问题，不仅受到经济，而且在社会和个人层面的影响。作为私人和主观的经验，它不可能从外部和公正地体验，描述和解释慢性疼痛，作为纯粹的有害刺激，直接指向因果症，并促进其缓解，与急性疼痛相反，对其进行评估通常是直截了当的。因此，口头沟通是将相关信息传达给卫生专业人员的关键，否则外部实体无法访问，即关于痛苦经验和患者的内在质量。我们提出并讨论了一个主题建模方法，以识别慢性疼痛的口头描述中的模式，并使用这些模式量化和限定疼痛的经验。我们的方法允许提取关于所获得的主题模型和潜在空间的慢性疼痛经验的新洞察。我们认为我们的结果在临床上与慢性疼痛的评估和管理有关。

目的：验证自然语言处理（NLP）技术的适用性，透露和量化，通过慢性疼痛（RRCP）数据集的新型Reddit报告，致力于慢性疼痛（RRCP）DataSet的报告，旨在成为未来研究的标准在这个欠发达地区。方法：定义和验证与慢性疼痛有关的一组病理学的RRCP数据集。对于每种病理学，确定慢性疼痛经历的主要品质。比较每种病理学的确定质量并验证临床研究。结果：RRCP数据集包含来自与慢性疼痛相关的12个底板的136,573 reddit提交。宏观分析表明，影响相同或相似的身体部位的病理结果导致语义上的疼痛描述。详细的分析表明，在给定的病理学中，存在慢性疼痛的素质，这些病理学的慢性疼痛是从另一个病理学中经历它，以及一些慢性疼痛的各种经验都是共同的。这些使我们能够比较慢性疼痛的主观经验（例如，对于RRCP人群，体验关节炎与在各种质量或疑虑中经历紧张的脊柱炎，同时经历纤维肌痛而包括相同的品质和其他两个病态的特质）。结论：我们对慢性疼痛描述的无监督语义分析反映了关于不同病理在慢性疼痛体验方面如何显现的临床知识。我们的结果验证了使用NLP技术从慢性疼痛经验的描述中自动提取和量化临床相关信息。