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AMEX AI-Labs：金融文件摘录摘要调查研究
我们介绍了 AMEX AI-LABS 在以财务叙述摘要 (FNS) 为重点的提取摘要基准任务上开展的工作。此任务侧重于总结年度财务报告，与典型的新闻文档摘要任务相比，这带来两个主要挑战：i) 与典型的新闻文档相比，年度报告更长（平均长度约 80 页）；ii) 年度报告结构更松散，例如包含表格、图表、文本数据和图像，这使得有效总结具有挑战性。为了解决这个总结任务，我们研究了一系列基于无监督、监督和集成的技术。我们发现，与仅使用无监督和监督技术相比，基于集成的技术表现相对较好。根据 Rouge-L 评估指标，我们的集成模型在提交给基准任务的 31 个系统中获得了 9 个最高排名。
斐济共和国：2024 年第四条磋商-新闻稿
9. 旅游相关行业的供应侧限制可能会对近期经济前景造成压力（文本数据）。旅游相关行业仍然是斐济经济增长的主要驱动力。与 2023 年一样，2024 年的酒店容量虽然增长缓慢，但预计仍将低于疫情前的水平，而建筑行业的劳动力短缺和供应链挑战将阻碍旅游业现有的投资项目。考虑到这些因素，工作人员预计 2024 年 GDP 增长将放缓至 3%——与疫情前的平均水平相似——但存在下行风险。随后的 GDP 增长预计将恢复到疫情前的历史趋势 3.5%，这得益于酒店容量的逐步增加、减少繁文缛节和移民瓶颈的政策（从而促进建筑和其他活动）以及一次性
生成式人工智能对合成数据生成的变革性影响
合成数据本质上是人工生成的与真实数据相似的数据，由真实数据中存在的相同关系和趋势组成。这些数据可能是文本数据、数字数据、图像、视频甚至声音。随着最新的 GenAI 的热潮，人们很容易忽略合成数据绝不是一个新概念。自 20 世纪 60 年代以来，合成数据就以不太成熟的结构存在。它被用于解决诸如在电脑游戏中生成数据或在科学建模中模拟星系和原子等宏观和微观现象等问题。2 在 1993 年的一篇被认为是合成数据正式诞生的论文中，Rubin 推广了其在保密方面的用途，在这种情况下是为了弥补美国人口普查中缺失的调查回复，3 但许多较新的技术在 21 世纪初蓬勃发展。
引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
探索本体学学习的大型语言模型
本体学习旨在在大数据的背景下基于机器学习技术来促进自动或半自动性开发。最新的技术发展引入了生成人工智能（AI），能够创建新数据，从现有数据中提取见解，并从各种输入中生成连贯的文本。此能力支持文本数据的分析，提供减少人类努力的见解和注释。本研究探讨了生成AI的新兴领域，特别是用于本体学习的大型语言模型。我们对当前的生成AI研究状态进行了调查，重点介绍了本体开发任务的适用性和功效，并评估评估技术。我们讨论了与生成AI的解释性和解释性有关的挑战，并概述了未来研究的方向。关键字：大语言模型，LLM，生成AI，本体学习，深度学习
赢家和技术赠款的失败者：有关...
工业政策是普遍的，但有关其劳动力效应的证据仍然有限。我们研究了欧盟技术补贴对芬兰中小企业的就业和技能需求的影响，1994- 2018年。补贴基金新机械，包括机器人和CNC机器。比较了匹配的赠款获奖者和失败者，我们发现获得赠款增加了就业机会而不会改变技能组成。利用新颖的应用程序文本数据和机器学习，我们匹配公司，分析计划，并表明补贴主要支持扩展，例如推出新产品，而不是自动化工作。相比之下，对计划以外的制造公司的更广泛样本的分析表明，它的投资与技能升级更加与机械投资更密切相关，这表明不同的技术可能对工作有所不同。我们的发现表明，机械赠款可以为非大学教育的工人创造机会。
reg-gpttm：一种用于增强的对话AI模型...
作为人工智能（AI）的抽象背景继续改变我们生活的各个方面，对话AI模型变得越来越复杂。开发更准确和信息丰富的语言处理助手对包括医疗保健，医疗服务和研究援助在内的众多领域具有重要意义。Maharaj免疫再生医学研究所（MIRIRM）使用有监督和无监督的学习技术的组合开发了材料和方法。使用大量文本数据对Llama 3.1模型的参数进行了微调，从而使Reg-GPT TM能够从其与用户的交互中学习。结果我们的评估表明，Reg-GPT TM模型在几个关键领域的表现良好，包括响应准确性，流利度和参与度。结果突出了将Reg-GPT TM整合到再生医学（RM）
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课程描述沉浸在最受欢迎的开源编程语言中 - Python - 本课程将巩固基本的编程概念，并介绍交互式可视化和预测分析的先进编程技术。学生将有很多机会练习临时Python编程技能来诊断和操纵原始数据。这项严重的动手课程将强调对Python语言语法，编程流以及掌握广泛有用的数据操作的信心。超越，学生将学会理解，应用，解释，并批评现实生活数据集上几种广泛使用的预测模型的功能。它还将涵盖在线数据收集的技能，例如构建网络爬网以及提取数字和文本数据。本课程的基本重点是构建解决问题的分析项目，涉及数据管理，数据转换，交互式可视化，预测建模和批判性思维等技能。
llm增强语义相似性指标...
在这项研究中，我们利用LLM来增强语义分析并为文本开发相似性指标，以解决传统无监督的NLP指标（如Ruge和Bleu）的局限性。我们开发了一个框架，其中LLM（例如GPT-4）用于放射学报告的零摄影文本标识和标签生成，然后将标签用作文本相似性的测量值。通过在模拟数据上测试提出的框架，我们发现GPT-4生成的标签可以显着提高语义相似性评估，而得分比传统的NLP指标更与临床基础真理紧密相符。我们的工作证明了使用LLMS对高度专业域的半定量推理结果对文本数据进行语义分析的可能性。虽然实施了用于放射学报告相似性分析的框架，但它的概念也可以扩展到其他专业领域。
数据专业人员的生成式人工智能
- 简介 - 什么是生成式人工智能，为什么它对数据专业人员很重要？- 生成式人工智能模型和技术的主要类型有哪些？- 生成式人工智能的主要挑战和局限性是什么？- 文本生成式人工智能 - 如何使用自然语言处理和自然语言生成来创建和操作文本数据 - 文本生成任务的示例，例如摘要、释义、翻译和内容创建 - 演示：使用预先训练的生成模型生成文本 - 代码生成式人工智能 - 如何使用代码分析和代码合成来创建和改进代码数据 - 代码生成任务的示例，例如代码完成、代码文档、代码调试和代码优化 - 演示：使用预先训练的生成模型生成代码 - 结论 - 会议要点和收获总结 - 观众的问答和反馈