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Retrieval01:12

Retrieval

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Retrieval is the process of getting information out of memory storage and back into conscious awareness. This ability is essential for daily tasks like brushing hair and teeth, driving to work, and performing job duties. Retrieval occurs in three ways: recall, recognition, and relearning.
Recall involves accessing information without cues, such as during an essay test, where individuals must retrieve facts and concepts from memory unaided. Another example is remembering the name of a colleague...
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ER Retrieval Pathway01:45

ER Retrieval Pathway

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In the secretory pathway, vesicles transport proteins from one cellular compartment to another in forward transport to deliver the protein to its correct location. Occasionally, misfolded proteins and incorrect proteins escape their original compartments, and a retrieval pathway is used to return the escaped proteins to their original compartment.
The ER uses many checkpoints to prevent the entry of incorrectly folded or a resident protein as cargo onto a transport vesicle. These mechanisms...
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Phase Contrast and Differential Interference Contrast Microscopy01:26

Phase Contrast and Differential Interference Contrast Microscopy

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Phase-Contrast Microscopes
In-phase-contrast microscopes, interference between light directly passing through a cell and light refracted by cellular components is used to create high-contrast, high-resolution images without staining. It is the oldest and simplest type of microscope that creates an image by altering the wavelengths of light rays passing through the specimen. Altered wavelength paths are created using an annular stop in the condenser. The annular stop produces a hollow cone of...
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Classification of Neurotransmitters01:30

Classification of Neurotransmitters

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Neurotransmitters play a crucial role in the communication between neurons in the autonomic nervous system. Neurons in the autonomic nervous system can be cholinergic or adrenergic depending on the neurotransmitters synthesized. Cholinergic neurons use acetylcholine as their primary neurotransmitter. This includes all the preganglionic fibers of the sympathetic and pre- and postganglionic fibers of the parasympathetic nervous systems. In addition, neurons of the somatic nervous system also use...
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Classification of Leukocytes01:30

Classification of Leukocytes

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Leukocytes are classified into two groups based on the presence or absence of cytoplasmic granules. Granular leukocytes, which contain granules, belong to the myeloid lineage and are divided into three subtypes: neutrophils, eosinophils, and basophils. These cells are roughly spherical and characterized by the granules in their cytoplasm.
Neutrophils are the most abundant type of granular leukocytes, comprising 50-70% of all leukocytes. They feature small, evenly distributed granules and a...
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Classification of Bones01:18

Classification of Bones

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The bones of the human skeletal system are of varied shapes, sizes, and functions. They can be classified based on their shape and function into four major classes: long bones, short bones, flat bones, and irregular bones. Some classifications include a fifth type, the sesamoid bones, as a separate class, whereas others categorize them under short bones.
Long and Short Bones
The appendicular skeleton, particularly the upper and lower limbs, is primarily made of long and short bones. The...
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  • 1Ningbo University of Finance and Economics, School of Finance and Information, Ningbo, Zhejiang, China.

PloS one
|January 21, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio presenta un marco de aprendizaje de pocos disparos mejorado por recuperación para la clasificación de patentes multietiqueta, mejorando la escalabilidad y reduciendo los costos de anotación. El método mejora significativamente el rendimiento de la clasificación, especialmente para categorías tecnológicas subrepresentadas.

Palabras clave:
aprendizajeaprendizaje automáticoaprendizaje profundoclasificación de textosrecuperación de informaciónprocesamiento del lenguaje natural

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Área de la Ciencia:

  • Análisis de Propiedad Intelectual; Aprendizaje Automático; Ciencias de la Computación

Sus antecedentes:

  • Las bases de datos de patentes se expanden rápidamente, lo que crea desafíos para la clasificación de patentes multietiqueta.
  • Los métodos convencionales luchan con altos costos de anotación, escalabilidad y captura de estructuras semánticas de patentes.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un marco escalable de clasificación de patentes multietiqueta utilizando aprendizaje de pocos disparos mejorado por recuperación.
  • Abordar las limitaciones de los métodos existentes incorporando preentrenamiento contrastivo de patentes específico y recuperación semántica.

Principales métodos:

  • Un marco de aprendizaje de pocos disparos mejorado por recuperación que combina preentrenamiento contrastivo y recuperación semántica.
  • Incrustaciones adaptadas al dominio que capturan patrones de coocurrencia multietiqueta.
  • Aprendizaje de pocos disparos aumentado por recuperación con razonamiento estructurado para una dependencia reducida de la anotación.

Principales resultados:

  • Logró una Macro-F1 de 0.847 y una Micro-F1 de 0.892 en un conjunto de datos de patentes de drones, superando a las líneas de base de pocos disparos en un 30% y un 23%, respectivamente.
  • El preentrenamiento contrastivo mejoró el rendimiento en categorías subrepresentadas hasta en un 16% en comparación con los métodos basados en transformadores.
  • Demostró mejoras significativas en la precisión y eficiencia de la clasificación multietiqueta.

Conclusiones:

  • El marco propuesto ofrece una solución eficaz y eficiente en recursos para la clasificación de patentes multietiqueta.
  • Mejora la escalabilidad y accesibilidad del análisis de propiedad intelectual.
  • Destaca los beneficios de combinar el aprendizaje contrastivo y la recuperación para datos de patentes complejos.