摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法,例如大型语言模型 (LLM),在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此,人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战,重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势,但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制,我们引入了一个框架,用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法,当链接到大量通用 KG 时,适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强,Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中,从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现,这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现,这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL:C45。关键词:人工智能;人工神经网络;前馈神经网络;循环神经网络;感知器。引用:Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务:问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
为未来提供燃料:推进天然气向净零排放转型 天然气在发电中的作用 这是英国能源公司和碳捕获与储存协会 (CCSA) 发布的系列简报中的第二篇,探讨了天然气在向净零经济转型中的作用。本次简报特别关注天然气在发电中的作用。该系列的第一篇简报探讨了天然气在整个经济中的广泛作用。请访问为未来提供燃料网页阅读更多简报。 显然,我们需要对电力供应进行脱碳,为此,我们需要在未来几十年用低碳替代品取代未减排的天然气(未捕获和储存排放物的天然气)。这将主要通过增加可再生能源,尤其是风能和太阳能来实现。天然气目前在发电中发挥着重要作用,是最大的单一发电来源。天然气目前用于发电具有灵活性和弹性,因此必须谨慎管理发电用天然气的不可避免的减少。为了满足英国的能源需求,英国政府提出,由于低碳基础设施(如碳捕获、利用和储存 (CCUS))的开发延迟,英国在 2030 年代甚至更久以后将需要有限数量的未减排天然气。因此,我们需要考虑更广泛的技术来替代未减排天然气,以复制其作用,其中包括利用灵活需求、电力储存和与欧洲的互连。对于英国来说,确保尽快、有效地部署这些技术至关重要。由于拥有使用燃料的低碳和可调度电力来源的重要性,碳捕获和储存 (CCS) 天然气以及氢能发电 (H2P) 也可能发挥独特的作用。CCS 和 H2P 提供了一种方式,可以实现天然气目前为电力系统带来的好处,但排放量减少(称为“减排”天然气)。这是电池等储存技术的补充。政府需要明确电力系统脱碳的目标,并进一步加快开拓新市场,继续开发替代天然气的商业模式。天然气对电力为何如此重要?尽管可再生能源正日益成为我们电力结构的重要组成部分,但天然气通常只占英国总发电量的三分之一左右,比任何其他单一能源都要多。从广义上讲,天然气扮演着两种不同的角色:
CO 2 捕获站点 • Fortum 在 Klemetsrud 和 Norcem 在 Brevik 捕获 CO 2 并将其存储在本地码头 • 每个站点的存储量必须考虑到每四天船舶到达的情况以及整个链条中任何意外情况的缓冲 • 码头作业假定由捕获工厂完成
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险,一些人建议编纂新的隐私权,包括“精神隐私”权。在本文中,我们考虑了这些论点并得出结论:虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题,但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术(如基因测序工具和在线监控)引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险,我们建议使用信息伦理中的概念框架,即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性,我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为,强调脑隐私问题的独特之处,而不是与其他数据隐私问题的共同点,可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
正如总理安东尼·阿尔巴尼斯在推出雄心勃勃的《澳大利亚制造未来法案》时所说,澳大利亚必须拥抱新的低成本、零排放能源解决方案和未来产业,因为我们正在转向完全可再生的电网,而这种电网由州际电网传输、大规模部署成本不断降低、电池储能系统 (BESS) 得到改进、抽水蓄能以及需求响应管理 (DRM)、虚拟发电厂 (VPP) 和车辆到电网充电 (V2G) 等快速发展的技术所巩固。
20 自 2018 年以来,人们越来越担心在更适合建设核心能力的地方使用承包商和顾问。当时,上一届政府设定了减少对外部资源依赖的期望。作为回应,专员提出了关于适当使用承包商和顾问的期望,并开始公开报告承包商和顾问的支出。最近,政府采购主管向各机构发布了关于适当使用承包商和顾问的指导,强调这些资源只应用于需要独特和专业技能的地方,而不是用于应在机构内部完成的一般工作。
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性,但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印,用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化,使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法:首先,使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次,通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层,导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构,可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制,伪造变得不可能。统计假设检验证明,该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明,可以在一秒钟内可靠地感知代码。
