Megaglomerospora Lealiaein Correia，Sá等，2025.doi：doi.org/10.1016/j.geobios.2024.11.11.010 facebook.com：Pedro Correia facebook.com：Pedro Correia亮点：•化石Fungi在基于葡萄牙的大陆上发现了inserial in possir in lus sillial sillial。 •巨型孢子。 Fungi.Abstracta新属和化石真菌的物种，Megaglomerospora Lealiae，是从葡萄牙中部的BuçacoCarboniforic盆地（上宾夕法
A Look Back: My Gift (Or, Really, My Peer Tutors’ Gift) To ELL Teachers
（我正在重新发布今年上半年我最好的帖子。您可以在此处查看它们的完整列表）我之前发布了我终于找到了一个未屏蔽的网站，我的 ELL 新生可以在其中玩视频游戏作为我最喜欢的课程之一！，我在其中分享了 [...]
Обзор изменений в законодательстве за сентябрь 2024 года
在 2024 年 9 月的变更概述中，我们将考虑以下主题：1.关键信息基础设施 俄罗斯联邦政府 2018 年 2 月 8 日第 127 号法令批准的《RF CII 对象分类规则》变更已生效 2. 个人数据 已提出一项针对以下方面的法案。防止创建虚假图像和声音，并保护生物识别 PD3。金融组织的安全 关于确保俄罗斯银行支付系统不间断运行的程序的指示已经生效。4．其他 我们将考虑在提供计算能力时向托管提供商提出的信息保护要求、将互联网上的网站视为被 Roskomnadzor 屏蔽的网站副本的规则草案、旨在巩固公民发言权的法案以及其保护、俄罗斯 FSTEC 对国家秘密等实施国家控制的问题。 5．俄罗
LinkBERT: Improving Language Model Training with Document Link
语言模型预训练语言模型 (LM)，例如 BERT 1 和 GPT 系列 2，在许多自然语言处理 (NLP) 任务中取得了非凡的表现。它们现在是当今 NLP 系统的基础。3 这些模型在我们每天使用的产品和工具中发挥着重要作用，例如 Google 等搜索引擎 4 和 Alexa 等个人助理 5。这些 LM 非常强大，因为它们可以通过自监督学习在网络上的大量文本数据上进行预训练，而无需标签，之后预训练的模型可以快速适应各种新任务，而无需进行太多特定于任务的微调。例如，BERT 经过预训练可以预测原始文本中随机屏蔽的单词（屏蔽语言建模），例如从“My __ is fetching the ball”预
LinkBERT: Improving Language Model Training with Document Link
语言模型预训练语言模型 (LM)，例如 BERT 1 和 GPT 系列 2，在许多自然语言处理 (NLP) 任务中取得了非凡的表现。它们现在是当今 NLP 系统的基础。3 这些模型在我们每天使用的产品和工具中发挥着重要作用，例如 Google 等搜索引擎 4 和 Alexa 等个人助理 5。这些 LM 非常强大，因为它们可以通过自监督学习在网络上的大量文本数据上进行预训练，而无需标签，之后预训练的模型可以快速适应各种新任务，而无需进行太多特定于任务的微调。例如，BERT 经过预训练可以预测原始文本中随机屏蔽的单词（屏蔽语言建模），例如从“My __ is fetching the ball”预
