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背景 几乎不可能预测某人何时会死于自杀，但通过早期干预，许多死亡是可以预防的。 使用机器学习算法的临床试验已经能够使用患者的语言来计算某人在特定时间点自杀的可能性。 在这里，我们确定与自杀风险相关的语言特征在出院 30 天后是否持续存在。 方法利用多个医院基地急诊科和门诊部将受试者（n=253）纳入两组之一：自杀组或对照组。 他们对旨在收集思想标记的标准化工具和访谈的React被记录下来，并用机器学习算法进行分析。 大约 30 天后，受试者再次接受采访，并对他们采访中的语言进行分析，以确定是否存在自杀意念。 结果 结果表明，初次相遇时用于对自杀进行分类的语言特征在 30 天后仍存在于参与者的讲话中（AUC = 0·89（95% CI：0·85-0·95），p < 0 ·0001) 反之亦然； 在第二次采访中训练的分类器可以识别产生第一次采访的队列（AUC = 0·85（95% CI：0·81–0·90），p < 0·0001）。 解释 这种方法探讨了自杀式访谈在记录 30 天后的稳定性。 它通过计算创新和完善的计算语言方法来实现。 结果表明，患者语言所表现出的想法在首次披露后 30 天仍对机器学习有效，但与标准措施的初始相关性则无效。 这在寻求后续护理的决策支持时非常有用。 资金说明：辛辛那提儿童医院医疗中心，创新基金。 利益声明：作者没有要声明的竞争利益。 伦理批准声明：一项前瞻性临床试验于 2013 年 10 月至 2015 年 3 月期间进行（机构审查委员会 (#2013-3770) 批准）。

udpipe-基于UDPipe的用于标记化，标记，合法化和依赖性解析的R包 该存储库包含的R包是绕UDPipe C ++库的RCPP包装物（ ， ）。 UDPipe提供了与语言无关的标记，标记，词条化以及原始文本的依赖项解析，这是自然语言处理中必不可少的部分。 所使用的技术在论文中进行了详细说明：“使用UDPipe进行令牌化，POS标记，解密和解析UD 2.0”，可从以下网址获得： //ufal.mff.cuni.cz/~straka/papers/2017-conll_udpipe.pdf 。 在该论文中，您还将发现不同语言和流程速度的精确度（以每秒字数为单位）。 一般 在围绕UD

用C语言来实现一个简单的1到100累加的程序 还有实验指导书，可以在书籍里找，里面更详细-Using C language to achieve a simple 1-100 cumulative experimental procedures also guide book, you can find in the books, which more detailed

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IEEE Standard for Extensions to Standard Test Interface Language (STIL) (IEEE Std 1450-1999) for Test Flow Specification

windows 10 x86语言包，离线安装，收集了好长时间，终于安装好了，附件内有教程

"Code is a book about how computers work." Copyright © 2009

Library of Congress Cataloging-in-Publication Data Barwise, Jon. Language, proof and logic / Jon Barwise and John Etchemendy ; in collaboration with Gerard Allwein, Dave Barker-Plummer, and Albert Liu. p. cm. ISBN 1-889119-08-3 (pbk. : alk. paper)