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World File Search System分类法
利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
迈向人工智能的分类法，以外语教学写作
马德里大学马德里大学，西班牙马德里，在外语教学中使用人工智能，尤其是在教学写作中，仍在研究其潜在的积极影响和潜在的好处。到目前为止，由于老师面临的挑战，重点是有争议的用途。但是，当仅用于学习目的时，它可能是学生的促进工具。现在的关键是了解其效果，挑战和机遇，以建立使用框架的框架，并使教师意识到其潜力。为此，在本文中，我们通过确定当前可用站点的特征和能力来采用功能和功利主义的方法。对不同站点的描述及其优势和缺点。由于仅就该主题发表了一些基本工作，因此我们提出了一个示例分类法，评估其利益和缺点，并提出了潜在的教学和研究应用程序。关键字：AI应用程序；人工智能（AI）；便利；高等教育；语言学习；分类学；写作过程介绍聊天PGT 3.0在2022年底彻底改变了教育领域（Crompton＆Burke，2023; Dianova＆Schultz，2023年），我们需要适应这一新现实（García-Peñalvo，Lorlorens-Largo＆Vidal，2024年）。然而，已使用了不同形式的人工智能（AI）已有50多年的历史（NWOSU，Bereng，Segotso＆Enebe，2023年）。在1990年代和2000年代初，主系统用于医疗目的（Salem，2000）。当时，主要在商业和科学领域发生的巨大变化是可以预见的，但仅在有限的教育程度上（Scandura，2010年）。那么，全球教师无法想象它的影响会改变我们理解评估的方式（Jimenez＆Boser，2021年），总体而言，教育（McArthur，Lewis＆Bishary，2005年，2005年）（Echedom＆Okuonghae，2021）。最初对其对评估和指导的强大影响的反应是一种猛烈的拒绝（Istenic，Bratko＆Rosanda，2021; So，Jang，Kim＆Choi，2024）。教师认为新的（或不是新的）生成AI可能会对学术伦理产生重大影响（Cooper，2023; Su＆Yang，2023; Swindell，Greeley，Geeley，Farag＆Verdone，2024年）。实际上，像班尼斯特，阿尔卡尔德·佩纳弗和圣塔玛里亚·乌尔比塔（2024）这样的作者声称，学习的变化也需要正直的自我意识，因为避免欺诈的措施在大多数国家 /地区的限制中被限制在当前的想法中消除了这种想法，即某些AI工具所呈现的想法缺乏作品（Duah＆McGivern，Duah＆McGivern，2024年）。这也是冠状病毒疾病（Covid-19）大流行期间和之后的南非和其他地方观察到的问题（Jili，Ede＆Masuku，2021年），但由于生成AI的来临产生的重大影响，因此已经普遍存在。这只是一些南非大学（Ngcamu＆Mantzaris，2023年）普遍谴责的腐败情况的补充。一些不道德的学生对此进行的自然方式增加了对学校和大学中某些任务合法性的现有担忧（Aldridge，2018年）。因此，一些老师反对新技术的最初接受（Romero-Rodríguez，Ramírez-Montoya，Buenestado-Fernánández＆Lara-Lara，2023年）。当然，多年来，教育和日常生活中都存在各种形式的AI，但是强大的生成智能确实很重要，因为它能够生成可接受的论文，学生可以将其作为自己的自己提交。The main issue is that generative AI can sometimes provide wrong, false or biased data (Bozkurt, Xiao, Lambert, Pazurek, Crompton, Koseoglu, Farrow, Bond, Nerantzi, Honeychurch, Bali, Dron, Mir, Stewart, Costello, Mason, Stracke, Romero-Hall, Koutropoulos, Toquero, Singh, Tlili, Lee，Nichols，Ossiannilsson，Brown，Irvine，Raffaghelli，Santos-Hermosa，Farrell，Adam，Thong，Sani-Bozkurt，Sharma，Sharma，Hrastinski＆Jandrić，2023年）。
评论：综合分类法揭示了来自九州的淡水虾多样性（decapoda：decapoda：atyidae：neocaridina）和日本南部的honshu，带有
Shih等。（2024）报道了日本新核种类的检测及其在动物学研究中的形态学特征。根据线粒体DNA（mtDNA）分析和形态学检查确定了11个分类单元。其中，他们确定了两个组成姊妹群体的分类：N。Denticulata和N. Davidi，主要在日本和中国发现。在这篇评论中，我认为这两个物种实际上都是戴维的。此结论先前是由Onuki和Fuke（2022）根据他们对全基因组SNP，mtDNA和形态学数据的检查得出的。对这种识别提出的疑问是在保护方面的一个严重问题，因为N. denticulata是一种本地物种，而Davidi N. Davidi被认为是日本的侵入性外星物种。这种错误识别的两个可能原因是对以前的研究的监督以及无法解释种间和种内杂交的影响。不准确或未经证实的识别对分类学和保护构成了重大挑战，强调了以可靠的方法和特征良好的标本为基础的研究需求。
241129-草案委员会通知-欧盟分类法-授权...
1 2018 年 3 月 8 日欧洲委员会致欧洲议会、欧洲理事会、欧洲理事会、欧洲中央银行、欧洲经济和社会委员会以及地区委员会的通报“行动计划：资助可持续增长”，COM(2018) 97 final：https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52018DC0097。2 2020 年 6 月 18 日欧洲议会和理事会关于建立促进可持续投资框架以及修订第 2019/2088 号条例 (EU) 2020/852 号条例，OJ L 198，2020 年 6 月 22 日，第 13 页）。 3 2021 年 6 月 4 日授权条例 (EU) 2021/2139，补充欧洲议会和理事会条例 (EU) 2020/852，通过制定技术筛选标准来确定经济活动在何种条件下有资格被视为对气候变化缓解或气候变化适应做出重大贡献，以及确定该经济活动是否不会对任何其他环境目标造成重大损害（OJ L 442，2021 年 12 月 9 日，第 1 页）。 4 委员会授权条例 (EU) 2022/1214，2022 年 3 月 9 日，修订授权条例 (EU) 2021/2139，涉及某些能源部门的经济活动和授权条例 (EU) 2021/2178，涉及这些经济活动的具体公开披露（OJ L 188，2022 年 7 月 15 日，第 1 页）。 5 2023 年 6 月 27 日委员会授权条例 (EU) 2023/2486，补充欧洲议会和理事会条例 (EU) 2020/852，通过建立技术筛选标准来确定经济活动在何种条件下有资格对水和海洋资源的可持续利用和保护、向循环经济的过渡、污染防治或生物多样性和生态系统的保护和恢复做出重大贡献，并确定该经济活动是否不会对任何其他环境目标造成重大损害，并修改
以人为本的人工智能、算法和自动化危害的协作分类法
GAVIN ABERCROMBIE ∗，赫瑞瓦特大学，苏格兰 DJALEL BENBOUZID ∗，大众汽车集团机器学习研究实验室，德国 PAOLO GIUDICI ∗，帕维亚大学和欧洲大学学院，意大利 DELARAM GOLPAYEGANI ∗，都柏林圣三一学院 ADAPT 中心，爱尔兰 JULIO HERNANDEZ ∗，都柏林圣三一学院 ADAPT 中心，爱尔兰 PIERRE NORO ∗，巴黎政治学院科技与全球事务中心，法国 HARSHVARDHAN PANDIT ∗，都柏林城市大学 ADAPT 中心，爱尔兰 EVA PARASCHOU ∗，塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 CHARLIE POWNALL，AIAAIC，英国 JYOTI PRAJAPATI ∗，印度政府电信部 TEC，印度 MARK A. SAYRE ∗，缅因大学美国法学院 USHNISH SENGUPTA ∗ ，加拿大阿尔戈玛大学 ARTHIT SURIYAWONGKUL ∗ ，爱尔兰都柏林圣三一学院 ADAPT 中心 RUBY THELOT ∗ ，美国纽约大学 SOFIA VEI ∗ ，希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学 LAURA WALTERSDORFER ∗ ，奥地利维也纳技术大学
与气候变化有关的争议的分类法
2.2Uncitral的输入2.2.1国际性的定义：更新？MAL的第1（1）条：法律适用于国际商业仲裁。MAL：MAL：仲裁的第1（3）条是国际的，如果（a）仲裁协议的当事方在该协议达成时，其在不同州的营业地位；或（b）以下地点之一位于当事各方拥有其营业地点的州之外：I.如果确定或根据仲裁协议确定的仲裁地点II。 将执行商业关系义务的大部分义务或争议的主题最紧密联系的地方；或（c）当事方明确同意仲裁协议的主题与多个国家有关。MAL：MAL：仲裁的第1（3）条是国际的，如果（a）仲裁协议的当事方在该协议达成时，其在不同州的营业地位；或（b）以下地点之一位于当事各方拥有其营业地点的州之外：I.如果确定或根据仲裁协议确定的仲裁地点II。将执行商业关系义务的大部分义务或争议的主题最紧密联系的地方；或（c）当事方明确同意仲裁协议的主题与多个国家有关。
binning符合分类法：使用双模式变异自动编码器
研究微生物组的常见程序是将测序的28个重叠群固定到元基因组组装的基因组中。当前，使用共同含量和基于序列的30个基序（例如四核苷酸频率）是Metagenome 31 binning的最先进的基于共同学习和序列的基于深度学习的方法。从基于对齐的分类得出的分类标签尚未被广泛使用。在这里，我们提出了一种基于半监督的双模式变异自动编码器的元基因组包装工具33，结合了Tetranu-34克利托德频率，与CONTIG共浸没量与CONTIG注释与任何分类分类级的35个分类级返回了35个。taxvamb在CAMI2 Human Microbiome数据集上的所有其他36个BINNER都优于所有其他36个Binner，平均返回40％37个接近完整的组件比下一个最佳BINNER。在实际的长阅读38个数据集上，税收vamb平均恢复了13％的接近完整垃圾箱和14％的39种。在单样本设置中使用时，平均退税量比VAMB高40 83％。taxvamb垃圾箱不完整的基因组比任何其他工具都要好41个，返回255％的高质量垃圾箱42不完整的基因组比下一个最好的binner。我们的方法具有43个研究和工业应用以及方法论新颖性，可以将44个可以通过半监视的多模式45个数据集转化为其他生物学问题。46
全球生物多样性支出分类法
Christopher Simultress，Donver Love，Empal Queblati，Elpiaido Peria，外国部队，FeriotsGonzález，Fei So Inudepani，Jultin，Jultin，Jushina，Jushina，Rosits of Strame，Jose Chones，Jose Chones，Jose Chones，Jose Chones，Jose Chones，Jose Chones，Jose Chones。 MauricioGámez，MiguelMartínez，Cijku，Mezi，Mitho，Nicolas Xantoos，Ninannoot，Nintano，Priry Alipplay，Eauilap Eawpparich，Rocky Simple，Samunaina，Samunaina： Vergara，Surner，Abdoulaye的Sone，Suneel Saneel，Cumr，Tim Stotot，Veha Ahuja，Vishad faceel Hidellage，livestard，
布鲁姆分类法的“分析”级别和生成式人工智能
生成人工智能 (GAI) 工具的激增正在重塑世界处理几乎所有任务的方式，随着这些工具变得更加多样化和强大，变化可能会加速。学者们理所当然地质疑如何最有效地应对高等教育中不断变化的技术格局。除了担心学术诚信以及学生提交的作品是否是他们自己的作品之外，还有一些合理的问题，即哪些学习仍然是工作场所人类所需任务的基础，哪些学习最好外包和自动化。以下对与布鲁姆“分析”学习水平相关的 GAI 和人类技能的细分，以及评估学生学习和将 GAI 纳入作业的可能方法，可能会让您了解您的课程在 GAI 时代应该如何改变。请记住，Edge 浏览器中的 Microsoft Copilot 是我们校园中唯一获批的 GAI 工具。