Breast cancer is the most common cancer among females, worldwide, accounting for 22.9% of all cancers (excluding non-melanoma skin cancer) in females. Mammography is a sensitive (77-95%) and specific (94-97%) screening method for breast cancer. Previously, females between the 40-50 years old were recommended to have mammograms every one to two years. However, based on current evidence, in 2009, USPSTF recommended that the decision to start regular, biennial screening mammography for females younger than 50 years should be an individual decision and take patient context into account, including the patient's values regarding specific benefits and harms. This decision was based on findings regarding radiation exposure, false-positive and false-negative rates, over-diagnosis, and pain and psychological responses. The goal of this paper is to focus on evidence for updating the U.S. Preventive Services Task Force (USPSTF) recommendation against routine mammography for females between 40-49 years of age.
Objective: The aim of this review is to explore the latest intervention trends and effects of EMG-triggered functional electrical stimulation on the upper extremity functions in stroke patients. Design: Systematic review on clinical trials. Methods: A systematic literature search was performed to identify clinical trials evaluating the effects of EMG-triggered functional electrical stimulation (EMG-FES) and task-oriented EMG-triggered FES on the hand functions in stroke patients. Literature review was conducted with the following key words: hand function, functional electrical stimulation, task-oriented, stroke. Results: Ten clinical trials were included; 8 of them were randomized controlled trial, 1 was block-randomized, and 1 was a pre-post comparison study. A positive effect of electrical stimulation was reported in the patient groups that were treated with functional electrical stimulation combined with specific tasks, and volitional muscle contraction-triggered stimulation that was synchronized with tasks. Motor capabilities of the hand and arm were improved after the rehabilitation. Conclusions: EMG-triggered electrical stimulation may be more effective than non-triggered electrical stimulation in facilitating the hand functions in stroke patients in terms of muscle strength and voluntary muscle contraction of the paretic hand and arm. Triggered electrical stimulation can be even more effective when it is combined with specific tasks.
최근 자연어 처리 분야에서 대규모 사전학습 언어모델(Large-scale pretrained language model, LPLM)이 발전함에 따라 이를 미세조정(Fine-tuning)한 의도 분류 모델의 성능도 개선되었다. 하지만 실시간 응답을 요하는 대화 시스템에서 대규모 모델을 미세조정하는 방법은 많은 운영 비용을 필요로 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 저성능 자원에서도 멀티에이전트 운영이 가능한 의도 분류 모델 경량화 방법을 제안한다. 제안 방법은 경량화된 문장 인코더를 학습하는 과제 독립적(Task-agnostic) 단계와 경량화된 문장 인코더에 어답터(Adapter)를 부착하여 의도 분류 모델을 학습하는 과제 특화적(Task-specific) 단계로 구성된다. 다양한 도메인의 의도 분류 데이터셋으로 진행한 실험을 통해 제안 방법의 효과성을 입증하였다.
As automated essay scoring (AES) has progressed from handcrafted techniques to deep learning, holistic scoring capabilities have merged. However, specific trait assessment remains a challenge because of the limited depth of earlier methods in modeling dual assessments for holistic and multi-trait tasks. To overcome this challenge, we explore providing comprehensive feedback while modeling the interconnections between holistic and trait representations. We introduce the DualBERT-Trans-CNN model, which combines transformer-based representations with a novel dual-scale bidirectional encoder representations from transformers (BERT) encoding approach at the document-level. By explicitly leveraging multi-trait representations in a multi-task learning (MTL) framework, our DualBERT-Trans-CNN emphasizes the interrelation between holistic and trait-based score predictions, aiming for improved accuracy. For validation, we conducted extensive tests on the ASAP++ and TOEFL11 datasets. Against models of the same MTL setting, ours showed a 2.0% increase in its holistic score. Additionally, compared with single-task learning (STL) models, ours demonstrated a 3.6% enhancement in average multi-trait performance on the ASAP++ dataset.
저자들은 최근 글을 쓰는 자세에서는 진전이 나타나지 않고 글을 쓸 때에만 진전이 나타나는 전형적인 원발성 진전 A형을 경험하였기에 이를 보고하며, 본 증례를 통해 원발성 서자진전 A형은 표현 양상으로는 서로 다르나 병태생리적으로 서자경련과 유사한 질환임을 추정해 볼 수 있었다.
Human reliability attempts to make precise quantitative analyses and predictions of the performance of human-machine(or product) systems. In order to yield more precise human error analysis, precise human error probabilities(HEPs) must be used in the analysis. However, because human behavior is influenced by factors that are called performance shaping factors(PSFs), the effects of PSFs must be considered to obtain precise HEPs, These are called basic HEPs or situation-specific HEPs. This paper presents a theoretical method for obtaining basic HEPs (i.e. , considering PSFs) in quantitative human error analysis. In this method, the weight which characterizes the degree of importance of several PSFs is obtained by the analytic hierarchy process. The quality scores of PSFs in the task situation are obtained by percentile concept. These scores are used in conjunction with the relative Importance weights of PSFs to compute the composite quality percentile score of PSFs in the task situation. Then, a new mapping method of the composite quality percentile score of PSFs into a situation-specific basic HEP is proposed with a numerical example.
현재까지 연구되었던 뉴스 추천 시스템은 일반적으로 뉴스 제목, 뉴스 본문, 카테고리 정보 등의 텍스트 정보를 기반으로 사용자에게 맞춤 뉴스를 추천해주는 방식으로 동작한다. 구체적으로는 뉴스의 텍스트 정보를 통해 뉴스를 표현하는 임베딩 벡터를 생성하여 사용자 맞춤 뉴스를 추천하는 task-specific 한 아키텍처를 기반으로 동작한다. 기존 연구에서는 task-specific 아키텍처 내의 뉴스의 임베딩 벡터를 생성하는 과정에서 BERT 와 같은 언어모델을 이용하여 텍스트 정보를 더 잘 반영하고자 했다. 본 연구에서는 기존의 구조와 다르게, 뉴스 제목 인덱싱을 통해 전체 뉴스 추천 시스템에서의 언어모델을 충분히 활용할 수 있는 방식을 제안하고자 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.287-299
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2024
Xiaohongshu, a community-centric social media platform, has pioneered a unique e-commerce model known as 'buyer commerce,' leveraging user-generated content (UGC). Distinctively, Xiaohongshu Live Commerce focuses on fostering deep user relationships and providing superior product and information services, crucial for sustained consumer engagement. This study investigates consumer behavior in purchasing health functional foods via Xiaohongshu Live Commerce, aiming to understand the determinants of continuous usage intention. A novel theoretical framework was devised by integrating the Expectation Confirmation Model (ECM) and the Task-Technology Fit (TTF) model. The research model scrutinizes the impact of Xiaohongshu Live Commerce characteristics, such as perceived usefulness and perceived online intimacy, on task-technology fit. Additionally, it examines the moderating role of perceived risk specific to health functional foods and the influence of expectation confirmation on perceived usefulness, online intimacy, and task-technology fit, alongside their effects on satisfaction and continuous usage intention. The findings reveal that expectation confirmation positively influences perceived usefulness, online intimacy, and task-technology fit. Perceived usefulness significantly enhances task-technology fit, while perceived online intimacy and risk do not significantly affect task-technology fit. Moreover, perceived usefulness and intimacy positively impact consumer satisfaction and continuous usage intention, with task-technology fit playing a pivotal role. Perceived risk moderates the relationship between perceived usefulness and task-technology fit. These insights suggest that companies can augment consumer satisfaction and continuous usage intentions by enhancing the perceived usefulness of technology, effectively managing perceived risks, and continually improving user experience
Long-term working memory (LTWM) is a subdivision concept of working memory and indicates the enhancement of performance in a working memory task. LTWM has been shown in humans who have been engaged in a specific task requiring working memory over a long time. However, there is very little understanding of the exact mechanism of LTWM because of limitations of experimental methods in human studies. We have modified the standard T-maze task, which is used to test working memory in mice, to demonstrate LTWM in an animal model. We observed an enhancement of performance by repeated experience with the same working memory load in mice, which can be regarded as an LTWM. This effect seems to depend on the condition wherein a delay was given. This task may be a good experimental protocol to assess LTWM in animal studies.
The purpose of this study is to analyze the writing tasks included in the newly developed high school English textbooks in the aspects of genre, rhetorical structure, task type, and authenticity in order to find out whether these tasks could contribute to improving Korean EFL students' writing skills. A total of nine textbooks were selected for the study and every writing task in each textbook was analyzed. The results show that various types of genres were incorporated in the tasks, but very few opportunities were provided for students to acquire characteristics of specific genres. In terms of rhetorical structure of text, narration, illustration, and transaction were required most, whereas not a single writing task asked students to use classification or cause and effect. Many of the writing tasks analyzed offered linguistic and/or content support through the use of models, which displays traces of the product-based approach to teaching writing. Lastly, most of the tasks lacked authenticity represented by explicit discussion of purpose and audience. Implications for L2 writing task development and writing instruction in the Korean EFL context are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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