Formación previa al modelo lingüístico interlingüístico
El Consejo buscará un cambio legislativo que permita adoptar el modelo de representación preferidoComo parte de la Revisión de la Representación «Your Choice – 2022», el Consejo de los Lagos de Rotorua buscará un cambio legislativo que permita adoptar un modelo de representación preferido lo antes posible.
El modelo preferido por el Consejo para representar mejor las necesidades de Rotorua de acuerdo con los principios de la Ley de Gobierno Local y el Tratado de Waitangi, no está permitido por la legislación actual.
Por lo tanto, en el pleno del Consejo de hoy, los miembros elegidos han votado a favor de dar instrucciones al Jefe del Ejecutivo para que se lleven a cabo las reformas estatutarias necesarias, u otros medios, para que el modelo preferido pueda ser adoptado por el Consejo lo antes posible, incluyendo, si es posible, antes de las elecciones locales de 2022.
Se considera que este modelo es el que mejor representa las necesidades de la comunidad de Rotorua y aborda varios de los temas clave que surgieron a lo largo de la consulta (lograr la igualdad/paridad, reconocer el Tratado de Waitangi y el Acuerdo del Municipio de Rotorua (Fenton), el cogobierno y el sufragio igualitario).
Conjunto de datos Xquad
Los datos utilizados para este estudio están disponibles en el Mount Sinai Health System (NYC), pero se aplican restricciones a la disponibilidad de estos datos, que se utilizaron bajo licencia para el presente estudio, por lo que no están disponibles públicamente. Sin embargo, los datos están disponibles a través de los autores previa solicitud razonable y con el permiso del Sistema de Salud Mount Sinai.
Reimpresiones y permisosAcerca de este artículoCite este artículoLandi, I., Glicksberg, B.S., Lee, HC. et al. Deep representation learning of electronic health records to unlock patient stratification at scale.
npj Digit. Med. 3, 96 (2020). https://doi.org/10.1038/s41746-020-0301-zDownload citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard
Mbert
ResumenUn componente clave de la memoria de trabajo es la capacidad de recordar múltiples elementos simultáneamente. Para entender cómo el cerebro humano mantiene múltiples elementos en la memoria, examinamos las grabaciones cerebrales directas de las oscilaciones neuronales de pacientes neuroquirúrgicos mientras realizaban una tarea de memoria de trabajo. Analizamos los datos para identificar las representaciones neuronales de los elementos individuales de la memoria mediante la identificación de sitios de registro con actividad gamma de banda ancha que variaba según la identidad de la letra que veía el sujeto. A continuación, pusimos a prueba un modelo de memoria de trabajo propuesto anteriormente, en el que se planteaba la hipótesis de que las representaciones neuronales de los elementos individuales de la memoria se producían secuencialmente en diferentes fases del ciclo theta/alfa. En consonancia con este modelo, la fase de la oscilación theta/alfa cuando se produjo la actividad gamma relacionada con el estímulo durante el mantenimiento reflejó el orden de presentación de la lista. Estos resultados sugieren que la memoria de trabajo está organizada por un código de fase cortical coordinado por oscilaciones theta/alfa y gamma acopladas y, más ampliamente, proporcionan apoyo a la representación en serie de elementos en la memoria de trabajo.
Papel Xlsr
GloVe es un algoritmo de aprendizaje no supervisado para obtener representaciones vectoriales de las palabras. El entrenamiento se realiza a partir de estadísticas globales de co-ocurrencia de palabras de un corpus, y las representaciones resultantes muestran interesantes subestructuras lineales del espacio vectorial de palabras.
La distancia euclidiana (o similitud del coseno) entre dos vectores de palabras proporciona un método eficaz para medir la similitud lingüística o semántica de las palabras correspondientes. A veces, los vecinos más cercanos según esta métrica revelan palabras raras pero relevantes que quedan fuera del vocabulario de un humano medio. Por ejemplo, aquí están las palabras más cercanas a la palabra objetivo rana:
Las métricas de similitud utilizadas para las evaluaciones de los vecinos más cercanos producen un único escalar que cuantifica el parentesco de dos palabras. Esta simplicidad puede ser problemática, ya que dos palabras dadas casi siempre presentan relaciones más intrincadas que las que puede captar un solo número. Por ejemplo, hombre puede considerarse similar a mujer en el sentido de que ambas palabras describen a seres humanos; por otro lado, las dos palabras suelen considerarse opuestas, ya que destacan un eje principal en el que los seres humanos se diferencian entre sí.