怎样查法院判决信息

裁判文书网是中国法院发布裁判文书的官方网站，您可以按照以下步骤在裁判文书网上查询相关信息：1. 打开裁判文书网官网（http://wenshu.court.gov.cn/）。2. 在页面左侧的搜索框中输入您要查询的关键词，比如当事人的姓名、案号、案件类型等。3. 验证码输入完成后，点击“搜索”按钮。4. 搜索结果页面会显示相关的裁判文书信息，您可以点击相应的链接查看具体内容。5. 如果您需要缩小查询范围，可以在搜索框下方的筛选条件中选择相应的选项，如地域、审判程序、文书类型等，再次点击“搜索”按钮即可。需要注意的是，裁判文书网查询结果可能存在一定的滞后性，且该网站的查询结果并不包含所有法院发表的所有裁判文书。如果您无法在裁判文书网上找到所需的信息，建议直接联系当地的法院咨询。

首页 https://wenshu.court.gov.cn/裁判文书是记载人民法院审理过程和结果，它是诉讼活动结果的载体，也是人民法院确定和分配当事人实体权利义务的唯一凭证。一份结构完整、要素齐全、逻辑严谨的裁判文书，既是当事人享有权利和负担义务的凭证，也是上级人民法院监督下级人民法院民事审判活动的重要依据。2013年7月3日，一批裁判文书首次在中国裁判文书网集中公布。判决书，法律术语，是指法院根据判决写成的文书。是法律界常用的一种应用写作文体，包括民事判决书、刑事判决书、行政判决书和刑事附带民事判决书。最高人民法院发布新规：法院生效的判决书从2014年1月1日起在互联网全面公布，除涉及国家机密、个人隐私、未成年犯罪以及不宜“晒”的4类判决书外，公众均可随时查阅。

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查判决书在汇法网、中国裁判文书网、华律网查找。不过涉及个人隐私信息部分还是要给予保护的，案件本身是可以公开的。在中国最高人民法院网，一般的法院生效判决书都能查到的。根据相关法律的规定，法院的生效判决书，都应当在互联网公布，最高人民法院在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书。但是，如果判决书属于下列四种情形之一的，不在互联网公布，从网上是不能查到相应的判决书的：1、涉及国家秘密、个人隐私的；2、涉及未成年人违法犯罪的；3、以调解方式结案的；4、其他不宜在互联网公布的。法律依据：《中华人民共和国民事诉讼法》第二百零二条宣告判决，一律公开进行。当庭宣告判决的，应当在五日以内将判决书送达当事人和提起公诉的人民检察院;定期宣告判决的，应当在宣告后立即将判决书送达当事人和提起公诉的人民检察院。判决书应当同时送达辩护人、诉讼代理人。

你好，先注册一个账号，在搜索案例时，输入关键词，也就是跟你了解的案件类似的词语即可。

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我想查一下我的离婚证啥时能下来

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法院判决书可以在中国裁判文书网上查询得到，2013年7月，《最高人民法院裁判文书上网公布暂行办法》正式实施。依据该办法，除法律规定的特殊情形外，最高法院发生法律效力的判决书、裁定书、决定书一般均应在互联网公布。2014年1月1日，《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》正式实施。该司法解释明确，最高法院在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书；中西部地区基层人民法院在互联网公布裁判文书的时间进度由高级人民法院决定。扩展资料裁判文书上网是司法公开的重要一环。党的十八大以来，最高法大力推进裁判文书上网工作，并率先垂范，于2013年7月1日开通中国裁判文书网，集中公布了第一批50个生效裁判文书，引发社会广泛关注和好评。次日，最高法审议通过《最高人民法院裁判文书上网公布暂行办法》，明确除法律有特殊规定的以外，生效裁判文书将全部在中国裁判文书网予以公布。2013年11月27日，中国裁判文书网与各高级人民法院裁判文书传送平台联通，标志着全国四级法院裁判文书统一发布的技术平台搭建成功。

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被起诉了！没收到法院判决书！怎么办

只要是可以公开的，都应该公开在网上。有个中国裁判文书网，就是这些内容。不过涉及未成年人，个人隐私和和国家安全的不会公开。

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中国裁判网实名认证需要输入姓名，地址及身份证号码。

1、找到浏览器，输入中国裁判文书网，点击中国裁判文书网官网（https：//wenshu.court.gov.cn/）并点击进入。2、选择顶部的登录，输入手机号与密码，确认登录。3、选择上方的账号名称。4、然后在详细资料处查找个人信息填写个人资料就可以了。

法律分析：通过中国裁判文书网进行裁判文书查询的，主要是以下几种方式：1、在如果知道案号，可以在页面的左侧直接输入案号直接查询；2、如果知道当事人姓名（名称）可以输入姓名（名称）查询（有些法院考虑到当事人隐私等情况，可能会把当事人姓名、名称以某某代替，这样可能用姓名查询就查不到）；3、如果只想要查找一类案件，可以在案由中直接输入你想要找的案由即可。法律依据：《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》 第五条 人民法院应当在受理案件通知书、应诉通知书中告知当事人在互联网公布裁判文书的范围，并通过政务网站、电子触摸屏、诉讼指南等多种方式，向公众告知人民法院在互联网公布裁判文书的相关规定。

通过以下步骤可以查询到自己是否被起诉,步骤如下: 1、打开搜索引擎,在搜索框中搜索“中国裁判文书网”。 2、点击中国裁判文书网的官方网站进入。 3、在官网的搜索框中输入想要查询的相关名字。 4、系统会自动搜索出相关资料,点击查看就可以了。

2014年以后的生效判决可以在最高院的中国裁判文书网上查询，2014年以前的判决需要到做出判决的法院查询。　　2014年1月1日，《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》正式实施。该司法解释明确，最高法在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书；中西部地区基层人民法院在互联网公布裁判文书的时间进度由高级人民法院决定，并报最高法备案。　　中国裁判文书网：http://www.court.gov.cn/zgcpwsw/

我想问<下南昌中级人民法院对温中景案的判决结果

行政处罚决定书在在中国裁判文书网的官网查。行政管理机关针对当事人的违法行为，在经过调查取证掌握违法证据的基础上制作行政处罚决定书，记载当事人违法事实、处罚理由、依据和决定等事项，具有法律强制力。行政处罚决定书应当载明当事人的姓名或者名称、地址，当事人包括公民、法人或者其他组织，违反法律、法规或者规章的事实和证据，违法事实与证据是实施行政处罚的根据，行政处罚的种类和依据，行政机关给予当事人何种行政处罚，行政处罚的履行方式和期限，不服行政处罚决定，申请行政复议或者提起行政诉讼的途径和期限，作出行政处罚决定的行政机关名称和作出决定的日期。作出行政处罚需要口头告知违法行为人违法行为的基本事实、拟做出的行政处罚、依据及其依法享有的权利，听取违法行为人的陈述和申辩，制作简易程序处罚决定书，处罚决定书应当由被处罚人签名、警察签名或者盖章，并加盖公安机关管理部门印章，处罚决定书应当场交付被处罚人，被处罚人拒收的，由警察在处罚决定书上注明，即为送达。法律依据：《中华人民共和国行政处罚法》第五十二条执法人员当场作出行政处罚决定的，应当向当事人出示执法证件，填写预定格式、编有号码的行政处罚决定书，并当场交付当事人。当事人拒绝签收的，应当在行政处罚决定书上注明。前款规定的行政处罚决定书应当载明当事人的违法行为，行政处罚的种类和依据、罚款数额、时间、地点，申请行政复议、提起行政诉讼的途径和期限以及行政机关名称，并由执法人员签名或者盖章。执法人员当场作出的行政处罚决定，应当报所属行政机关备案。

1、登录浏览器。2、在搜索框内输入http://www.court.gov.cn/zgcpws进行查询。3、在搜索框内输入你所要查询的姓名或按键。扩展资料查询自己是否被起诉注意事项：1、如果被人起诉，法院一般都会通知你去收起诉状或邮寄起诉状给你，如果未收到，还可以登陆法院裁判文书网输入自己的名字，看有无以自己为被告的法院判决书。被告会收到受理法院发出的举证通知书，答辩通知和开庭传票；可以送过邮寄方式送达被告，或是由法院通知被告前往受理法院领取。2、可以带上相关证件到法院立案庭去问询问自己是否被起诉。参考资料中国裁判文书网-官网

黔西县重新人民法院

中国审判流程信息公开网是中国司法部主办的在线平台，通过该平台可查询中国各级法院公开审判信息。具体查询步骤如下：1. 打开中国审判流程信息公开网官网（court.gov.cn/zgcpwsw/）。2. 点击页面上的“查询”按钮，在下拉菜单中选择查询类型，如“刑事案件”、“民事案件”、“行政案件”等。3. 输入查询关键词，可以是被告人姓名、案件编号、法院名称等。4. 点击“查询”按钮，系统会根据输入的关键词显示查询结果。5. 可以点击案件名称或案件号码链接进入具体案件的审判流程和相关文书。注意：为了保障当事人隐私，某些案件可能无法在网上查询到相关信息。同时，涉及国家机密、商业机密等重要信息的案件也会受到限制。

判决书在中国裁判文书网，一般的法院所生效的判决书都能被查到。当事人还可以携带身份证去当地法院查询，如果不是当事人本人查询，则需要委托律师一起去当地法院查询人民法院的判决书。一、判决书在哪里可以查到1、判决书在哪里可以查到，需要根据具体情况进行决定：（1）当事人可以直接前往法院档案室查询，或委托别人去查询；（2）非当事人可以在经法院办公室领导签字同意后，前往查询或委托别人查询；（3）另外律师可以直接拿当时案件的委托书去法院查询。2、法律依据：《关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》第二条最高人民法院在互联网设立中国裁判文书网，统一公布各级人民法院的生效裁判文书。各级人民法院对其在中国裁判文书网公布的裁判文书质量负责。第四条人民法院的生效裁判文书应当在互联网公布，但有下列情形之一的除外：（一）涉及国家秘密、个人隐私的；（二）涉及未成年人违法犯罪的；（三）以调解方式结案的；（四）其他不宜在互联网公布的。二、判决书丢了怎么办判决书丢失后，处理方法具体如下：1、当事人可以到做出判决的法院申请再领取一份；2、也可以带身份证到审理案件的法院查阅档案进行复印。在复印件上盖上法院档案室的章后，所复印的判决书与判决书原件具有同等的法律效力。希望以上内容能对您有所帮助，如果您还有其它问题请咨询专业律师。【法律依据】：《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》 第五条 人民法院应当在受理案件通知书、应诉通知书中告知当事人在互联网公布裁判文书的范围，并通过政务网站、电子触摸屏、诉讼指南等多种方式，向公众告知人民法院在互联网公布裁判文书的相关规定。

【法律分析】：可以登录中国裁判文书网查询判决结果。网上查看法院判决结果的具体步骤如下：1、打开中国裁判文书网。2、输入想要检索的案由、关键词、法院、当事人、律师等。3、按关键词、案由、法院层级、时间等筛选查询想要的具体内容。【法律依据】：《最高人民法院关于人民法院在互联网公布裁判文书的规定》第三条 人民法院作出的下列裁判文书应当在互联网公布：（一）刑事、民事、行政判决书；（二）刑事、民事、行政、执行裁定书；（三）支付令；（四）刑事、民事、行政、执行驳回申诉通知书；（五）国家赔偿决定书；（六）强制医疗决定书或者驳回强制医疗申请的决定书；（七）刑罚执行与变更决定书；（八）对妨害诉讼行为、执行行为作出的拘留、罚款决定书，提前解除拘留决定书，因对不服拘留、罚款等制裁决定申请复议而作出的复议决定书；（九）行政调解书、民事公益诉讼调解书；（十）其他有中止、终结诉讼程序作用或者对当事人实体权益有影响、对当事人程序权益有重大影响的裁判文书。第四条 人民法院作出的裁判文书有下列情形之一的，不在互联网公布：（一）涉及国家秘密的；（二）未成年人犯罪的；（三）以调解方式结案或者确认人民调解协议效力的，但为保护国家利益、社会公共利益、他人合法权益确有必要公开的除外；（四）离婚诉讼或者涉及未成年子女抚养、监护的；（五）人民法院认为不宜在互联网公布的其他情形。【温馨提示】以上回答，仅为当前信息结合本人对法律的理解做出，请您谨慎进行参考！如果您对该问题仍有疑问，建议您整理相关信息，同专业人士进行详细沟通。

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传统的文本分类一般都是使用词袋模型/Tf-idf作为特征+机器学习分类器来进行分类的。随着深度学习的发展，越来越多的神经网络模型被用来进行文本分类。本文将对这些神经网络模型做一个简单的介绍。 本文介绍了一种词向量模型，虽然算不得文本分类模型，但由于其可以说是fasttext的基础。因此也简单提一下。 作者认为cbow和skipgram及大部分词向量模型都没有考虑到单词的多态性，而简单的将一个单词的多种形态视为独立的单词。例如like的不同形式有likes，liking，liked，likes，这些单词的意思其实是相同的，但cbow/skipgram模型却认为这些单词是各自独立的，没有考虑到其形态多样性。 因此作者提出了一个可以有效利用单词字符级别信息的n-gram词向量模型，该模型是以skipgram模式实现的。例如单词 where，其n-gram表示为<wh, whe, her, ere, re>, where。其中<>分别表示前后缀。在原始的skipgram模型中，输入仅仅只是where的onehot向量，而在此模型中输入则变成了<wh, whe, her, ere, re>, where的onehot编码的加和，有效的利用了字符级别的信息，因此效果更加好。 而在loss方面，文中采用了负采样+binary LogisticRegression的策略。即对每一个目标单词都预测为正负中的一种。 在本文中作者提供了一个基于神经网络的文本分类模型，这个模型是基于cbow的，与cbow非常类似。 和CBOW一样，fastText模型也只有三层：输入层、隐含层、输出层（Hierarchical Softmax），输入都是多个经向量表示的单词，输出都是一个特定的target，隐含层都是对多个词向量的叠加平均。不同的是，CBOW的输入是目标单词的上下文，fastText的输入是多个单词及其n-gram特征的embeding表示方式，这些特征用来表示单个文档；CBOW的输入单词被onehot编码过，fastText的输入特征是被embedding过；CBOW的输出是目标词汇，fastText的输出是文档对应的类标。输出层的实现同样使用了层次softmax，当然如果自己实现的话，对于类别数不是很多的任务，个人认为是可以直接使用softmax的。 最后，贴一个Keras的模型fasttext简化版。 基于词向量表示，本文提出利用卷积神经网络来进行文本分类。其算法如上图所示： 在本文中，作者尝试了多种不同的词向量模式： 在上一篇文章中CNN网络的输入一般是预训练好的词向量，而在本文中作者提出一种直接将embedding训练与分类任务结合在一起，且能有效提取/保留词序信息，也即有效训练出n-gram的模型方法，其实也可以理解为一种利用CNN来进行embedding的方法。此外，另一个问题是输入序列长度变化问题（在上一篇文章textCNN中通过padding解决的？），在本文作者提出使用一个动态可变的pooling层来解决这个问题，使得卷积层输出的大小是相同的。关于可变pooling其实与图像识别中的 空间金字塔池化 (Spatial Pyramid Pooling) 是类似的。 这篇文章有点将fastText与TextCNN结合在一起的感觉，将n-gram embedding与分类任务结合在了一起进行训练，通过CNN来进行Embedding。 Text Categorization via Region Embedding》 在本篇文章中作者提出了一个tv-embedding（即two-view embedding），它也属于region embedding（也可以理解为ngram embedding）。这种方法与上面的bow-CNN表示相似，使用bow（bag of words）的方式来表示一个区域的词句，然后通过某个区域（region，左右邻域的单词或词句）来预测其前后的区域（单词或词句），即输入区域是view1，target区域是view2。tv-embedding是单独训练的，在使用的时候与CNN中的embedding组合在一起（形成多个channel？）。作者认为，word2vec方法预训练得到的embedding向量是普适性的，而通过特定任务的数据集的训练得到tv-embedding具有任务相关的一些信息，更有利于提升我们的模型效果。 吐槽一下，这篇文章没太看懂，也可能是英语太差，作者文章中没有那种一眼就能让人理解的网络图，像textCNN的图就非常一目了然，看图就知道是怎么做的了。 本文提出了一个使用监督学习加半监督预训练的基于LSTM的文本分类模型。文章作者与上面相同，所以用到的很多技术可以说与上面也是同出一辙。因此简单说下本文的一些思路。 作者认为已有的直接使用LSTM作为文本分类模型并直接将LSTM的最后一个输出作为后续全连接分类器的方法面临两个问题：（1）这种方式一般都是与word embedding整合在一起（即输入onehot经过一个embedding层再进入LSTM），但是embedding训练不稳定，不好训练；（2）直接使用LSTM最后一个输出来表示整个文档不准确，一般来说LSTM输入中后面的单词会在最后输出中占有较重的权重，但是这对于文章表示来说并不总是对的。因此作者对这两点进行了改进： 本文其实可以看作是作者将自己前面的tv-embedding半监督训练与RCNN的一个融合吧，大有一种一顿操作猛如虎，一看人头0-5的感觉（因为作者的实验结果跟一般的CNN相比其实也抢不了多少）。 本文的作者也是前面两篇使用CNN来进行文本分类处理的文章的作者。因此在本文中，结合了前面两篇文章提出的一些方法，并使用了一个深层的卷积神经网络。具体的细节包括： 更多详细的关于DPCNN的细节可以查看 从DPCNN出发，撩一下深层word-level文本分类模型 。 本文提出了一种基于CNN+Attention的文本分类模型。作者认为已有的基于CNN的文本分类模型大都使用的是固定大小的卷积核，因此其学习到的表示也是固定的n-gram表示，这个n与CNN filter大小相关。但是在进行句子的语义表示时，不同句子发挥重要作用的ngram词语常常是不同的，也即是变化的。因此，模型能根据句子来自适应的选择每个句子最佳的n-gram对于提升模型的语义表示能力是非常关键的。本文便是由此思路提出了一种自适应的来选择不同n-gram表示的模型。 本文模型在主题结构上参照了CV中的DenseNet，借由DenseNet中的稠密连接来提取到丰富的n-gram特征表示。举例来说，在layer3的特征不仅能学习到f(x1, x2, x3)，还能学习到f(x1(x2,x3))这种更多层次，更加丰富的特征。网络的结构主要包括三部分：DenseCNN主网络，Attention module和最后的全连接层分类网络。下面对这三部分进行简单的说明： 本文通过Dense connection + Attention来自动获取对于文本语义最重要的n-gram特征，结果很好。但是缺点是，这个网络比较适合较短的文本，文中对输入文本进行了padding补齐，对于不同数据集最大长度分别为50，100等，但这对于较长的文本明显是不足的。因此对于较长的文本或许HAN这种借用RNN来不限制输入长短的网络会更好。 本文提出了一种结合循环神经网络（RNN）和卷积神经网络来进行文本分类的方法，其结构如上图所示，该网络可以分为三部分： 虽然说是RNN与CNN的结合，但是其实只用到了CNN中的pooling，多少有一点噱头的意思。文中还提到了RCNN为什么比CNN效果好的原因，即为什么RCNN能比CNN更好的捕捉到上下文信息：CNN使用了固定大小window（也即kernel size）来提取上下文信息，其实就是一个n-gram。因此CNN的表现很大程度上受window大小的影响，太小了会丢失一些长距离信息，太大了又会导致稀疏性问题，而且会增加计算量。 在众多自然语言处理任务中，一个非常突出的问题就是训练数据不足，且标注难度大。因此文本提出了一种多任务共享的RNN模型框架，其使用多个不同任务数据集来训练同一个模型共享参数，已达到扩充数据集的作用。 文中作者提出了三个模型，如上图所示： 三个模型的训练方式相同： 本文提出了一个层次LSTM+Attention模型。作者认为，虽然一篇文章有多个句子组成但真正其关键作用的可能是其中的某几个，因此对各个句子施加了注意力机制，以使得对文章语义贡献较多的句子占有更多的权重。同样的，组成一个句子的单词有多个，但是发挥重要作用的可能就那么几个，因此使用注意力机制以使得重要单词发挥更大的作用，这些便是本文的核心思想。整个网络可分为三层，两个LSTM层分别用来进行word encode和sentence encode，最顶上为一个全连接分类层。若加上两层注意力层，则可认为网络为5层。下面简单聊聊这五层网络的结构： 总体来说，本文看起来还是比较有意思的，符合人阅读文章的习惯，我们写文章的时候也是有中心词和中心句的。但是由于这个层级结构是否会导致训练慢或者不好训练还不得而知。最后，文中还提出对文章按长短先进行排序，长度相似的进入一个batch，这将训练速度加快了3倍。 本文提出了一个基于图神经网络的文本分类方法。该方法的主要思想是将所有文章及其包含的词汇都放到一个图网络里面去，图网络中的节点分为两种类型：单词节点和文章节点。其中连接单词节点和文章节点的边的权重使用TF-IDF来表示，而单词与单词之间边的权重则是使用点互信息（PMI）来表示。点互信息与传统语言模型中的条件概率计算方式非常相似。只不过PMI采用的是滑窗方式而条件概率是直接在所有语料中进行统计，可以认为是将所有语料当做一个大窗口，这时就又与PMI相同了。 A表示图网络的邻接矩阵，表示如下： GCN同样也是可以含有多层隐藏层的，其各个层的计算方式如下： 其中A"为归一化对称邻接矩阵， W0 ∈ R^(m×k) 为权重矩阵，ρ是激活函数，例如 ReLU ρ(x) = max(0,x) 如前所述，可以通过叠加多个GCN层来合并更高阶的邻域信息： 其中j表示层数。 损失函数定义为所有已标记文档的交叉熵误差: 文中提到Text GCN运行良好的原因有两个方面： 但是其也有一些缺： 总的来说，文章的idea还是挺有意思的，效果也还不错。初识GCN可能还是有一点难以理解，可以参考如下资料进行进一步学习： 基于图卷积网络的文本分类算法 如何理解 Graph Convolutional Network（GCN）？

would like sb. to do sth. 的用法，意思是：想要某人去做某事，这里的人称代词是宾格，比如：him /you /her 。望采纳。

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雪花勇闯天涯superX是雪花啤酒旗下一款中高端啤酒，也是一款为了占据高端市场和年轻人市场的高品质啤酒，雪花勇闯天涯superX的年轻化，从命名和包装风格都可以看的出来，迎合的是20-30岁年龄段人群审美，代言人目前只有一位：王嘉尔。

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　英文全称：procalcitonin 　　英文缩写：PCT 　　PCT是一种蛋白质，当严重细菌、真菌、寄生虫感染以及脓毒症和多脏器功能衰竭时它在血浆中的水平升高。自身免疫、过敏和病毒感染时PCT不会升高。局部有限的细菌感染、轻微的感染和慢性炎症不会导致其升高。细菌内毒素在诱导过程中担任了至关重要的作用。 　　PCT反映了全身炎症反应的活跃程度。影响PCT水平的因素包括被感染器官的大小和类型、细菌的种类、炎症的程度和免疫反应的状况。另外，PCT只是在少数患者的大型外科术后1~4d可以测到。 　　PCT水平的升高出现在严重休克、全身性炎症反应综合征（SIRS）和多器官功能紊乱综合征（MODS），即使没有细菌感染或细菌性病灶。但是，在这些病例中PCT水平通常低于那些有细菌性病灶的患者。从肠道释放细胞因子或细菌移位可能引起诱导。应用　　1．血液肿瘤科 　　对因接受化疗或骨髓移植而引起的免疫抑制和中性粒细胞减少的患者来说，严重的感染是致命的并发症，化疗期间有多种原因引起发热。发热通常是细菌、病毒或真菌感染的症状，但有时是治疗过程中对药物的反应。肿瘤细胞溶解引起的发热较常见，大多数病例的发热源仍不清楚。PCT有助于对细菌和真菌引起的系统性感染作出明确的诊断。即使是化疗患者，PCT对是否有败血症感染也能作出可靠的检测和评估。 　　中性粒细胞减少症患者常常缺乏炎症的特异性症状。PCT在免疫抑制和中性粒细胞减少患者中的表现与无免疫抑制患者中观察的结果相似。其诊断价值已明显优于CRP和细胞因子。 　　骨髓移植患者或造血干细胞移植患者很长一段时间内不论从数量上还是质量上，均存在体液和细胞免疫缺陷这将掩盖因细菌、真菌、病毒及原虫引起的严重的系统性感染。PCT浓度的升高对细菌性全身感染有很高的诊断率。如果同种异体移植后出现败血症休克，血浆PCT浓度极度升高，表明预后不良。 　　2．麻醉科 　　术后败血症感染和多器官功能衰竭仍然是现在重症监护病房中最常见的死亡原因。中小手术血浆PCT浓度通常在正常范围内，大手术如大的腹部手术或胸部手术，术后1-2天内PCT浓度常有升高，通常为0.5-2.0 ng·ml，偶尔超过5 ng·ml，这种情况常以24小时的半衰期速度几天内降至正常水平。因此术后因感染造成的PCT高浓度或持续高水平很容易给予鉴别。 　　复合创伤后12-24小时，PCT中度升高，可达2.0 ng·ml，严重的肺或胸部创伤，PCT可达5 ng·ml，如没有感染并发症一般以半衰期速度降至正常范围。 　　3．内科 　　内科重症监护医疗中的问题常围绕着感染的诊断及是否与感染有关的鉴别诊断而进行。对炎症严重程度及其治疗结果的评价是否有效，是有效治疗方案的必要前提。 　　PCT选择性地对系统性细菌感染、相似菌感染及原虫感染有反应，而对无菌性炎症和病毒感染无反应或仅有轻度反应。因此，PCT能很方便地运用于内科医疗中常见的疾病和综合症的鉴别诊断，如：成人呼吸窘迫症感染性和非感染性病因学的鉴别诊断；胰腺炎感染坏死和无菌性坏死的鉴别诊断；鉴定感染时发热，如接受化疗的肿瘤和血液病患者；在接受免疫抑制剂的患者中，鉴别诊断慢性自身免疫性疾病的急性恶化与风湿性疾病伴系统性细菌感染；鉴别诊断细菌性脑膜炎与病毒性脑膜炎；对接受化疗的中性粒细胞低下症患者，明确是否存在有生命危险的细菌和真菌感染；对接受免疫抑制疗法的器官移植患者，明确是否存在有严重的细菌和真菌感染，同时用于感染和移植排斥反应的鉴别诊断。 　　4．移植外科 　　成功的器官移植常受到像严重感染这样的并发症的挑战。31℅的患者器官移植后第一年内发生感染，感染症状可被急、慢性排斥所掩盖，因此对排斥反应期出现的感染不能作出早期和可靠的诊断。器官移植患者使用PCT检测，可早期引入治疗从而提高生存率以及缩短住院时间。 　　PCT用于器官移植患者感染的诊断，免疫抑制疗法严重削弱了器官移植患者的抗感染能力。PCT可早在感染发生仅2小时即可提示有系统性感染的存在。感染早期PCT>0.1 ng·ml，其灵敏度77℅，特异性100℅，逐月的PCT浓度监测可对抗微生物疗法的疗效作出可靠的评价。 　　PCT应用于器官排斥反应，器官移植后监测的主要任务之一就是能明确区分感染与器官排斥。因为PCT的释放不是由急性或慢性器官排斥反应刺激引起的，所以高浓度的PCT即可认为有感染存在。如果PCT浓度超过10 ng·ml，98℅的可能是感染而非器官排斥。 　　5．新生儿科 　　许多疾病在早产儿和新生儿中无特异性表现。血液学检查和传统的实验室指标和急性期蛋白对新生儿败血症均不能作出可靠的诊断。微生物检查的结果需要几天的时间，而且阴性结果并不能排除临床感染的存在以及与此相关的高死亡率。与其他炎症诊断指标相比，PCT是一种改进的实验室指标，它对新生儿出生后败血症的诊断具有高度的灵敏度和特异性。PCT也可用于对治疗结果的评价。 　　早产儿和新生儿PCT年龄依赖性正常值：PCT于出生后24-30小时达其生理性高峰21ng·ml，但平均值仅为2 ng·ml，。出生后第三天起，PCT正常参考值同成人。 　　PCT是新生儿败血症高度特异性的指标：早产儿和新生儿败血症感染，PCT可作出较传统方法更早更具特异性的诊断，它对新生儿诊断的灵敏度和特异性可达100℅。 　　6．儿科 　　小儿高热用临床手段常常难以区分不同的感染源，这一问题尤其会影响到因患血液、肿瘤疾病而给予免疫抑制疗法的患者的准确诊断。而且许多疾病伴有继发性免疫病理改变，如风湿性发热等，因此对患儿很难将其与原发性细菌感染相区别。 　　PCT对细菌和病毒感染的鉴别诊断有很高的灵敏度和特异性。由于细菌感染和病毒感染治疗上存在本质性的差别，因此PCT对具有非特异性感染症状的患者的治疗可提供有价值的信息。 　　检测脑脊液中的蛋白和细胞无助于鉴别小儿细菌性脑膜炎和病毒性脑膜炎，而且许多具有特异性的检测指标之间存在明显的交叉现象。高浓度的PCT只出现于细菌性脑膜炎；而病毒性脑膜炎PCT仍保持在正常范围内（脑脊液中检测不到PCT）。每天按时间对PCT浓度进行监测，可对治疗结果作出可靠的评价。 　　7．外科 　　败血症感染和多器官功能衰竭是术后致命的并发症，尽管现代医学有了长足的进步，但对此仍无良策。术后能对并非由原有疾 病或手术创伤本身引起的败血症感染作出早期和准确的诊断是成功治疗的关键。 　　PCT浓度不受业已存在的疾病如癌症、变态反应或自身免疫性疾病的影响，PCT明显优于其他炎症因子如CRP和细胞因子，是一种客观肯易检测的指标，有其独特的诊断优势，甚至优于那些带有侵入性，风险性和造价均高的诊断方法，如细针穿刺病理检查法。 　　术后PCT的应用：PCT与严重细菌和败血症感染的发生及其过程有密切的关系，能准确反应引起病变（如腹膜炎）的感染源是否得到根除。每天对PCT浓度的监测可对治疗结果做出可靠的评价。PCT可用于手术创伤或复合创伤的监测。PCT用于心脏手术患者，心脏手术使用心肺机，即使患者有白细胞增多症，中性粒细胞增多症，嗜酸性细胞减少症或CRP升高不充分等疾病，PCT浓度通常不升高或仅有轻微升高，故PCT很适合用于败血症的检测。

Transformer出自google，被广泛应用于NLP的各项任务中，在transformer基础上改进优化的BERT模型在2019年11项NLP任务中表现SOTA。 论文原文： https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 《attention is all you need》 在处理变长的序列问题时，一般的做法是利用卷积神经网络或循环神经网络。 无论卷积还是循环神经网络其实都是对变长序列的一种“局部编码”：卷积神经网络显然是基于N-gram的局部编码；而对于循环神经网络，由于梯度消失等问题也只能建立短距离依赖。 Attention可以理解为一种序列聚焦方法，基本思想是对序列分配注意力权重，把注意力集中在最相关的序列上。 Attention 机制实质上就是一个寻址过程，通过给定一个任务相关的查询 Query 向量 Q，通过计算与 Key 的注意力分布并附加在 Value 上，从而计算 Attention Value，这个过程实际上是 Attention 缓解神经网络复杂度的体现，不需要将所有的 N 个输入都输入到神经网络进行计算，而是选择一些与任务相关的信息输入神经网络，与 RNN 中的门控机制思想类似。 用X = [x_1, · · · , x_N ]表示N 个输入样本；通过线性变换得到为查询向量序列，键向量序列和值向量序列： 所谓self-attention自注意力机制，即其注意力概率分布来自网络自身的输入的变换，而传统attention的注意力概率分布来自外部。 Transformer模型中采用了 encoer-decoder 架构，论文中encoder层由6个encoder堆叠在一起，decoder层也一样。 每一层的encoder和decoder的结构如下图所示： transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法，它跟序列模型还不不一样。为了处理这个问题，transformer给encoder层和decoder层的输入添加了一个额外的向量Positional Encoding，维度和embedding的维度一样，这个向量采用了一种很独特的方法来让模型学习到这个值，这个向量能决定当前词的位置，或者说在一个句子中不同的词之间的距离。这个位置向量的具体计算方法有很多种，论文中的计算方法如下： 其中pos是指当前词在句子中的位置，i是指向量中每个值的index，可以看出，在偶数位置，使用正弦编码，在奇数位置，使用余弦编码。最后把这个Positional Encoding与embedding的值相加，作为输入送到下一层。 在每个编码器中的每个子层（自注意力、前馈网络）的周围都有一个残差连接，并且都跟随着一个“层-归一化”步骤。 Normalization有很多种，但是它们都有一个共同的目的，那就是把输入转化成均值为0方差为1的数据。我们在把数据送入激活函数之前进行normalization（归一化），因为我们不希望输入数据落在激活函数的饱和区。 mask 表示掩码，它对某些值进行掩盖，使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask，分别是 padding mask 和 sequence mask。其中，padding mask 在所有的 scaled dot-product attention 里面都需要用到，而 sequence mask 只有在 decoder 的 self-attention 里面用到。 原论文中说到进行Multi-head Attention的原因是将模型分为多个头，形成多个子空间，可以让模型去关注不同方面的信息，最后再将各个方面的信息综合起来。其实直观上也可以想到，如果自己设计这样的一个模型，必然也不会只做一次attention，多次attention综合的结果至少能够起到增强模型的作用，也可以类比CNN中同时使用 多个卷积核 的作用，直观上讲，多头的注意力 有助于网络捕捉到更丰富的特征/信息 。 seq2seq缺点 ：这里用代替这个词略显不妥当，seq2seq虽已老，但始终还是有其用武之地，seq2seq最大的问题在于 将Encoder端的所有信息压缩到一个固定长度的向量中 ，并将其作为Decoder端首个隐藏状态的输入，来预测Decoder端第一个单词(token)的隐藏状态。在输入序列比较长的时候，这样做显然会损失Encoder端的很多信息，而且这样一股脑的把该固定向量送入Decoder端，Decoder端不能够关注到其想要关注的信息。 Transformer优点 ：transformer不但对seq2seq模型这两点缺点有了实质性的改进(多头交互式attention模块)，而且还引入了self-attention模块，让源序列和目标序列首先“自关联”起来，这样的话，源序列和目标序列自身的embedding表示所蕴含的信息更加丰富，而且后续的FFN层也增强了模型的表达能力，并且Transformer并行计算的能力是远远超过seq2seq系列的模型，因此我认为这是transformer优于seq2seq模型的地方

希沃白板交互式课件制作技巧如下：1、使用全触屏白板。作为信息化教育推出的为互动教学而生的教学课件，极大的方便了教学。全触屏白板，给孩子提供了更多展示的机会，课堂充满乐趣。2、点击云课件。打开希沃白板5，登录账号，进入主界面，左侧有“云课件”、“我的学校”等栏目。用希沃做的课件都会存储在自己的账号里，在“云课件”中可以找到，只要用希沃打开的课件都在云课件中有记录，可以随时查看。3、设计课堂活动。课堂活动有5种活动可以制作，根据课程类型选择适合的使用。趣味分类、超级分类、选择填空、知识配对与分组竞争。课堂上的实时游戏让学生有参与感与体验探索。4、制作思维导图。将本节课的重点难点通过知识导图的形式直观的显示出来，对整节课的脉络有清晰的了解。5、使用几何画板工具。圆形、圆柱、圆锥、长方体等立体图形可以绘制，方便快捷，立体感十足。6、使用函数工具。可课堂现场做图，直观呈现，学生可以清晰看到图像生成的过程，加深印象，理解深刻。

。。。军团要塞是以前半条命的一个多人合作对战mod，军团要塞2是以军团要塞为原型以起源（Source）引擎制作的多人合作设计游戏。和屁股的区别还是挺大的，各有各的特色，其他不好说。

“火线出”的意思

由图可知： inputs和带标签的输入分别进encoder和decoder Positional Encoding 线性层 softmax层 由N个编码器堆叠而成 每个编码器有两个子层相连接 第一个子层->多头 自注意力机制 和规范化层以及一个残差连接 第二个子层->全连接层和规范化层以及一个残差连接 由N个解码器堆叠而成 每个编码器有三个子层相连接 第一个子层->一个多头 自注意力机制 层和规范化层以及一个残差连接 第二个子层->多头 注意力机制 和规范化层以及一个残差连接 第三个子层->全连接层和规范化层以及一个残差连接 目的是为了将目标文本的 数字表示 ->向量表示，为了在高维空间捕捉词汇间的关系 效果如下 在Transformer编码器中没有针对词汇位置信息的处理，故需要在embedding层后加入位置编码器，将 词汇位置不同可能会产生不同语义的信息 加入到嵌入张量中（embedding），用来弥补位置信息的缺失。

would like sth=喜欢做某事，习惯性的 I would like reading book。would like to do sth=喜欢去做某事 最近的 Recently，I would like washing clothes。would like sb to do sth=喜欢某人做某事 I would like you to give me a flower。

这里面所指的企业利润是经济利润。经济利润=总收益-总成本=总收益-总可变成本-总固定成本在本题中可令总固定成本为TFC，由题意知总可变成本TVC=CX=X^3-30X^2+310X总利润TR=PX=310X所以有TR-TVC-TFC=310X-X^3+30X^2-310X-TFC=0可得TFC=-X^3+30X^2下面我们来求X完全竞争市场均衡条件可知，企业是价格的接受者，市场价格就是他的边际收益MR，因此，企业为使利润最大化必须使MR=MC=PMC=dTC/dX=dTVC/dX=3X^2-60X+310MR=310所以有3X^2-60X+310=310得到X=0（舍去）或X=20因此当X=20时，TFC=-20^3+30*20^2=-8000+12000=4000所以企业的固定成本是4000

论文标题：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文链接： https://arxiv.org/abs/1810.04805 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）通过预训练来学习无标注数据中的深度双向表示，预训练结束后通过添加一个额外的输出层进行微调，最终在多个NLP任务上实现了SOTA。 预训练语言模型在实践中证明对提高很多自然语言处理任务有效，其中包括句子层级的任务，比如自然语言推断（natural language inference）和复述（paraphrasing），还有token层级的任务，比如命名实体识别（named entity recognition）和问答（question answering）。 在下游任务中应用预训练语言模型表示的方法有两种：feature-based的方法和fine-tuning的方法。举例来说，ELMo这种预训练语言模型使用feature-based的方法，通过将ELMo的预训练的表示作为额外的特征输入到特定于任务的模型中去；GPT使用fine-tuning的方法，通过引入少量的特定于任务的参数，在下游任务中训练时所有的预训练参数。 截止BERT之前的预训练语言模型都是单向的（unidirectional），包括GPT和ELMo，这样的方法对句子层级的任务不是最优的，而且对于token层级的任务比如问答非常有害。BERT使用masked language model（MLM）的方法来预训练，这种方法能够训练一个双向的（directional）语言模型。除了masked language model的预训练的方法，BERT还使用了next sentence prediction的预训练方法。 BERT的使用分为两个阶段：预训练（pre-training）和微调（fine-tuning）。预训练阶段模型通过两种不同的预训练任务来训练无标注数据。微调阶段模型使用预训练参数初始化，然后使用下游任务（downstream task）的标注数据来微调参数。 BERT的一个显著特点是它在不同的任务上有统一的架构，使用时只需要在BERT后面接上下游任务的结构即可使用。 BERT的模型架构是一个多层双向的Transformer的encoder。我们标记模型的层数（每一层是一个Tranformer的block）为 ，模型的hidden size为 ，self-attention head的数量为 。两个比较通用的BERT架构为 和 。 对比GPT，BERT使用了双向self-attention架构，而GPT使用的是受限的self-attention， 即限制每个token只能attend到其左边的token。 BERT的输入表示能够是一个句子或者是一个句子对，这是为了让BERT能够应对各种不同的下游任务。BERT的输入是一个序列，该序列包含一个句子的token或者两个句子结合在一起的token。 具体地，我们会将输入的自然语言句子通过 WordPiece embeddings 来转化为token序列。这个token序列的开头要加上 [CLS] 这个特殊的token，最终输出的 [CLS] 这个token的embedding可以看做句子的embedding，可以使用这个embedding来做分类任务。 由于句子对被pack到了一起，因此我们需要在token序列中区分它们，具体需要两种方式： ①在token序列中两个句子的token之间添加 [SEP] 这样一个特殊的token； ②我们为每个token添加一个用来学习的embedding来区分token属于句子A还是句子B，这个embedding叫做segment embedding。 具体地，BERT的输入由三部分相加组成：token embeddings、segment embeddings和position embeddings。如下图所示： BERT使用两个无监督的任务进行预训练，分别是Masked LM和Next Sentence Prediction(NSP)。如下图所示，我们定义输入的embedding为 ，BERT最终输出的 [CLS] 的embedding为 ，最终输出的第 个token的embedding为 。 我们有理由相信一个深度双向模型比left-to-right模型和left-to-right和right-to-left简单连接的模型的效果更加强大。不幸的是，标准的条件语言模型只能够够left-to-right或者right-to-left地训练，这是因为双向条件会使每个token能够间接地“看到自己”，并且模型能够在多层上下文中简单地预测目标词。 为了能够双向地训练语言模型，BERT的做法是简单地随机mask掉一定比例的输入token（这些token被替换成 [MASK] 这个特殊token），然后预测这些被遮盖掉的token，这种方法就是Masked LM(MLM)，相当于完形填空任务（cloze task）。被mask掉的词将会被输入到一个softmax分类器中，分类器输出的维度对应词典的大小。在预训练时通常为每个序列mask掉15%的token。与降噪自编码器（denoising auto-encoders）相比，我们只预测被mask掉的token，并不重建整个输入。 这种方法允许我们预训练一个双向的语言模型，但是有一个缺点就是造成了预训练和微调之间的mismatch，这是因为 [MASK] 这个token不会在微调时出现。为了缓解这一点，我们采取以下做法：在生成训练数据时我们随机选择15%的token进行替换，被选中的token有80%的几率被替换成 [MASK] ，10%的几率被替换成另一个随机的token，10%的几率该token不被改变。然后 将使用交叉熵损失来预测原来的token。 一些重要的NLP任务如Question Answering (QA)或者Natural Language Inference (NLI)需要理解句子之间的关系，而这种关系通常不会被语言模型直接捕捉到。为了使得模型能够理解句子之间的关系，我们训练了一个二值的Next Sentence Prediction任务，其训练数据可以从任何单语语料库中生成。具体的做法是：当选择句子A和句子B作为训练数据时，句子B有50%的几率的确是句子A的下一句（标签是 IsNext ），50%的几率是从语料库中随机选择的句子（标签是 NotNext ）。 [CLS] 对应的最后一个隐层输出向量被用来训练NSP任务，这个embedding就相当于sentence embedding。虽然这个预训练任务很简单，但是事实上在微调时其在QA和NLI任务上表现出了很好的效果。在前人的工作中，只有sentence embedding被迁移到下游任务中，而BERT会迁移所有的参数来初始化下游任务模型。 Transformer的self-attention机制允许BERT建模多种下游任务。对于包含句子对的任务，通常的做法是先独立地对句子对中的句子进行编码，然后再应用双向交叉注意（bidirectional cross attention）。而BERT使用self-attention机制统一了这两个过程，这是因为对拼接起来的句子对进行self-attention有效地包含了两个句子之间的双向交叉注意（bidirectional cross attention）。 对于每个任务来说，我们只需要将任务特定的输入输出插入到BERT中然后端到端地微调即可。举例子来说，BERT的预训练输入句子A和句子B在微调时可以类比为： ①paraphrasing任务中的句子对； ②entailment任务中的hypothesis-premise对； ③question answering任务中的question-passage对； ④text classification或者sequence tagging任务中的text-u2205对（也就是只输入一个text，不必一定需要两个句子）。 对于BERT的输出，对于一些token-level的任务，BERT的token表示将被输入到一个输出层，比如sequence tagging或者question answering任务；对于entailment或者sentiment analysis这样的任务，可以将 [CLS] 对应的表示输入到一个输出层。 我们使用 [CLS] 这个token的最后一层的隐层向量 作为聚合的表示，可以认为是sentence embedding。在微调时只引入一个新的权重 ，这里的 代表标签的数量，然后计算标准分类损失 。下图展示了BERT在GLUE上的效果： 在这个数据集上，我们将question和passage拼接起来作为一个输入序列（中间是 [SEP] ）。在微调时引入一个start向量 和一个end向量 ，计算 和 的点积然后通过 函数作为word 是答案的span起始位置的概率： 。答案的终止位置也做上述类似处理。从 到 的候选区间的得分记作 ，我们挑选 的最大得分区间作为预测的结果。下图展示了BERT在SQuAD v1.1上的效果： SQuAD v2.0有的question在提供的passage中没有答案存在。在微调时我们设置没有答案的问题的span的起始和结束位置都是 [CLS] 这个token，也就是start和end的可能性空间包含进了 [CLS] 的位置。在预测时，我们比较没有答案的span得分 和最优的有答案得分 。当 时，我们预测这是一个有答案的问题，这里的 用来在dev set上选择最优的 。下图展示了BERT在SQuAD v2.0上的效果： 微调时我们为BERT构建4个输入序列，每一个是所给的句子（句子A）和一个可能的延续（句子B）。然后引入一个向量，该向量和每一个输入对应的 [CLS] 的embedding的点积再通过一个 层来得到每个选择的得分。下图展示了BERT在SWAG上的效果：

电源开关中的LOAD是出线,接负载的意思。电器上load的意思是负载,负荷,用于接通和分断电路的电器,如接触器、刀开关、负荷开关、隔离开关、断路器等。Load/Store内存访问指令也叫批量加载/存储指令，它可以实现在一组寄存器和一块连续的内存单元之间传送数据。

这个是常见问题了。参考下面的： 不可以跟doing “ would like ”意为“想要”，其语气比用 like 婉转些。具体用法如下： 1. 后面接名词或代词，表示“具体要”某样东西。例如： I"d like two sweaters for my daughters. （ JB III， L59 ） （我想给我的女儿们买两件毛衣。） Would you like one of these mooncakes？ （ JB II， L10 ）（你想要一块这样的月饼吗？） 2. 后面接动词不定式，表示“愿望，喜爱”，常用于有礼貌地提出邀请、请求或建议。例如： I would like to drop maths. （ JB III， L12 ）（我想放弃数学。） Would you like to come to supper？ （ JB II， L21 ） （你愿意来吃晚饭吗？） 3. 当主语是第一人称时， would 可与 should 换用，它们都可以缩写为 "d ，并且 like 也可换成 love .例如： I"m sure he would love to come. （ JB II， L69 ）（我确信他愿意来。） I should like the red one. （我想要红色的。） 4. “ would like ”后面可以用动词不定式作宾语补足语。例如： What would you like me to do？ （ JB II， L45 ） I"d like you to meet my parents， too. （ JB II， L9 ）（我想要你也见见我的父母。） 句型：would like to do i"d like to go to EXPO this weekend . 周末我想去看世博。