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iaeg-SDGS（可持续发展目标和生物多样性政策上下文）
欧盟森林战略年：2022实体：欧盟（绿色交易核心行动补充生物多样性战略）摘要：该战略有助于实现欧盟的生物多样性目标和减少GHG目标到2030年至少55％，到2050年到2050年气候中立。它认识到森林的核心和多功能作用以及森林人的贡献以及整个基于森林的价值链，到2050年到2050年实现可持续和气候中性的经济，并保留了活泼和繁荣的农村地区。
一套基础模型捕获了密码子之间的上下文相互作用
图1：Encodon和Decodon的概述：A）已从NCBI基因组数据库中提取了5000种物种的6000万个编码序列，并用于预先培训Encodon和Decodon基础模型。b）绝大多数数据（98.7％）由细菌编码序列组成。显示了NCBI中非细菌编码序列的分裂构成的饼图。c）NCBI基因组数据库中编码序列长度（密码子数）的直方图。我们将2048用作由Encodon和Decodon支持的最大序列长度，并考虑到所示的分散量以覆盖超过99.8％的序列。d）我们使用蒙版语言建模（MLM）目标仔细研究了Encodon，其中序列的一部分被损坏/掩盖了，并且该模型必须在给定其余的令牌（即上下文）。decodon是一种有条件的生成变压器模型，它通过将序列生物体作为第一个输入令牌来提供可控的编码序列生成。我们在汇总的编码序列中，用因果（自动性）语言建模目标进行了训练，其中每个序列都用特殊的有机体令牌培养。旋转位置自我注意事项均在Encodon和Decodon块中使用。e）3个ecdodons和2个解码，比例不同（即可训练参数的数量）已在NCBI基因组数据库的汇总语料库上进行了超过1,000,000个优化步骤的预训练。
最终版本：索马里上下文报告 - 超越障碍
持续的冲突，与气候相关的冲击，传染病暴发和弱社会策略机械性症状的特征使S Oma Lia的Prolonge dhu Mani Tarian危机。somal ia h as som con con con con con con con the con con the Som ali ali内战的发作。武装冲突一直持续到今天，尽管多年来的强度水平不同。严重的Drough t抓住了该国大部分地区，这是在连续降雨不良和水位低的季节后造成的粮食危机评估，这是造成的，这是造成的，这是造成的，从而使作物造成了造成的作物。 20 24 Soma Lia Humani Tar Ian的需求和响应计划（HNR P）需要16亿美元的税率，其中有520万人。该计划是高度针对性的，重点是高需求的区域。这导致目标人数减少了32％，而财务需求减少了40％。74个地区中的10个从2024年1月至2024年3月进行了优先考虑，重点是2023年受洪水影响最大的地区的紧急响应。气候变化由于与环境和资源的依赖关系而构成了生存威胁。
通过下文模仿学习通过下一步的预测-ICRT
摘要 - 我们探讨了如何启用机器人技术下文预测模型的文化学习能力，从而使模型可以通过使用人类的Teleop演示示例提示无需微调来执行新任务。我们提出了一种因果变压器（ICRT），该因果变压器对感觉运动轨迹进行自回旋预测，其中包括图像，本体感受态和动作。这种方法允许在测试时间灵活且无训练的新任务执行，这是通过提示模型的新任务轨迹来实现的。使用Franka Emika机器人进行的实验表明，即使在与提示和培训数据不同的环境配置中，ICRT也可以适应提示指定的新任务。在多任务环境设置中，ICRT在概括方面明显胜过当前最新的机器人基础模型，以看不见任务。代码，检查点和数据可在https://icrt.dev上找到。
通过表示本地功能和全局空间上下文
摘要 - LiDar-Camera校准在自主驾驶中起着至关重要的作用。然而，操作诱导的因素（例如物理振动和温度变化）降低了部署前校准精度，从而导致了环境感知性能恶化。最近的重新校准方法通过利用LiDAR和相机的相对属性，在没有目标板的情况下实现了在线校准。尽管如此，我们还是为LIDAR-CAMERA在线校准提供了一个新颖的框架，该框架采用了变压器网络来学习相机与激光雷达传感器之间的重要相互作用。此外，我们的新型框架设计通过利用两个传感器之间的对应点信息来促进有效的校准。这允许利用全球空间上下文，并通过整合跨模态的信息来实现高性能。实验结果表明，与最先进的基准相比，我们的方法证明了表现出色的性能。
对话系统中TTS模型的上下文交互式评估
文本到语音（TTS）模型的评估目前由均值开放得分（MOS）听力测试所统治，但MOS的有效性越来越受到质疑。mos测试将听众置于被动设置中，其中他们不会与TTS积极互动，通常会评估孤立的话语而没有上下文。因此，它没有表明TTS模型适合诸如口语对话系统之类的交互应用程序的迹象，在对话中，在对话环境中生成适当语音的能力至关重要。我们旨在通过评估几种最先进的神经TTS模型来解决这一缺点的第一步，其中包括一种在定制的口语对话系统中适应对话环境的模型。我们提出系统设计，实验设置和结果。我们的工作是第一个在上下文对话系统交互中评估TTS的工作。我们还讨论了拟议的评估范式的缺点和未来企业。索引术语：文本到语音，口语对话系统，评估方法，人类计算机互动
从零到英雄：在零和几射击上下文中利用生物医学命名实体识别的变压器
在生物医学领域中监督的命名实体识别（NER）取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的，而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类，并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练，这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。，我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44％，单发NER为50.10％，10-Shot NER的平均F1得分为69.94％，在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上，100-SHOT NER的平均F1得分为79.51％。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体，优于先前的变压器方法，并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。