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transpixar：使用透明度推进文本到视频生成
文本到视频生成模型已取得了长足的进步，从而实现了娱乐，广告和教育方面的多种应用。但是，由于数据集有限和适应现有模型的困难，生成包括透明度的Alpha频道的RGBA视频仍然是一个挑战。alpha通道对于视觉效果（VFX）至关重要，允许烟雾和反射等透明元素无缝地融合到场景中。我们介绍了Transpixar，这是一种在保留原始的RGB capa-lisions的同时扩展了验证的视频模型的方法。Transpixar利用扩散变压器（DIT）结构，结合了α特异性令牌和基于Lora的微调来共同生成具有较高一致性的RGB和Alpha通道。通过优化构度，Transpixar保留了原始RGB模型的优势，并在RGB和Alpha通道之间达到了强烈的对齐，尽管培训有限
文本、想象和叙事的建构 - Open METU
阿里史密斯短篇小说中的宇宙 由 RABİA ASİYYE SÖNMEZ 提交，部分满足中东技术大学社会科学研究生院英语文学硕士学位的要求，由 Sadettin KİRAZCI 教授 社会科学研究生院院长 Nurten BİRLİK 教授 系主任 外语教育系 副教授 Elif ÖZTABAK-AVCI 博士 外语教育系主管 考试委员会成员： 副教授 Hülya YILDIZ BAĞÇE 博士（考试委员会主席） 大学名称 外语教育系 副教授 Elif ÖZTABAK-AVCI 博士（主管） 中东技术大学 外语教育系 副教授 Hülya YILDIZ BAĞÇE 大学名称 外语教育系 副教授穆斯塔法·基尔卡利教授 大学名称 翻译与口译研究系
Real Decreto Legislativo 5/2015，于 10 月 30 日发布，为公共就业基本法退款文本提供文本。
El artículo uno.g) de la Ley 20/2014, de 10 29 de 10 月 29 日，由政府授权的多种文本退款授权，在第 82 条文章和西班牙宪法的 siguientes 下，授权给政府aprobar, en el plazo de doce meses apartir de la entrada en vigor de esta ley, un texto returnedido en que se integren, debidamente Regularizadas, aclaradas yarmonizadas, la Ley 7/2007, de 12 de 4 月, del Estatuto Básico del Empleado Público, y las disposiciones en制度材料公共企业法在规范范围内对退款的修改，以及对相关材料的影响，将在未来几个月内公布，并由部长委员会公布，以确保退款程序顺利进行。
欧洲议会和理事会 2024 年 12 月 19 日第 2024/3237 号指令 (EU)，修订第 2015/413 号指令，促进跨境道路安全相关交通违法行为信息交换（与欧洲经济区相关的文本）
(3) 参与调查道路安全相关交通违法行为的执法机构的经验表明，指令 (EU) 2015/413 的现行措辞无法促进对非居民司机犯下的道路安全相关交通违法行为的有效调查，也无法在预期程度上执行罚款。这导致非居民司机相对不受惩罚，并对欧盟的道路安全产生负面影响。此外，在跨境调查中，非居民司机的基本权利和程序权利并不总是得到尊重，特别是由于在确定罚款金额和上诉程序方面缺乏透明度。因此，本指令旨在提高对使用在犯罪发生国（“犯罪发生国”）以外的成员国注册的车辆犯下的道路安全相关交通违法行为的调查效率。这将有助于实现联盟的目标，即到2050年将所有交通方式的死亡人数降至接近零，并加强对非居民司机的基本权利和程序权利的保护。
纺织和工程师（文本和工程师杂志...
自我：技术发展和不断增长的需求导致了材料科学领域的重大创新。非织造的表面材料是纺织工业的重要子分支，是重要的材料，具有广泛的应用，近年来在生物医学领域引起了极大的关注。非织造表面是灵活的，光明和经济材料，而不是传统的编织或编织技术产生的。这些材料具有低成本，轻，灵活和快速生产的优点，这要归功于生产过程中的纤维不规则和各种结合方法。高耐用性，低重量和高空气渗透性特征，例如非织造表面，伤口覆盖，药物传播，卫生产品和生物信号遵循 - 诸如提供有效溶液之类的区域。非织造表面材料的广泛使用区域需要正确表征物理，机械和化学特性。这种表征在确定材料的性能，质量和应用潜力中起着关键作用。非织造表面的表征方法包括评估材料的结构，强度，渗透性，吸收能力和其他重要特征的过程。在本文中，它重点关注非织造表面材料的生物医学区域，并对这些材料的特征方法进行了全面的检查。基于文献中目前的研究，详细讨论了用于确定非织造表面特征的各种特征方法。关键字：表面，生物医学应用，表征
针对 Web of Science 科学领域的分层文本分类
ORCID iDs：Pouyan Jahani Rad https://orcid.org/0009-0007-2956-2209 Mahdi Bahaghighat https://orcid.org/0000-0002-1813-8417 摘要。本研究重点是制作一个有效的文本分类器，将给定的语料库映射到特定的科学领域。我们的研究是根据 Web of Science (WOS) 的类别对不同科学领域进行分类。我们在父级和子级设计和开发了各种深度学习架构，例如卷积神经网络 (CNN)、深度神经网络 (DNN) 和循环神经网络 (RNN)。为了使我们的模型表现更好，我们有效地使用了超频调优。我们的目标是为较低级别和较小的通用模型大小构建一个精确的分层文本分类器。评估采用一种称为分层混淆矩阵的特殊度量。基于对词嵌入、文档嵌入和超频调优的广泛研究，结果表明，在父子级别上分层组合 CNN 和 DNN 可以实现更高的准确率。我们的模型得分确实不错，F1 得分为 94.29%，准确率达到 99.33%。虽然在父级使用一个 RNN，在子级使用另一个 RNN 会导致准确率降低，但有效地减小了整体模型大小。我们还使用 AoI2WoS 数据集对各种模型架构进行了全面评估。通过结合 Google 新闻词嵌入，我们在 AoI2WoS 数据集上测试了不同的 RNN-DNN 和 RNN-RNN 模型组合。RNN-DNN 模型取得了最佳效果，准确率达到 98.71%，F1 得分达到 91.87%。这些发现不仅推动了分层文本分类的发展，而且为利用科学计量学和文献计量学研究提供了强有力的工具。
使用自然语言处理来分析行为科学中的文本数据
语言是人类互动核心的独特人类特征。人们使用的语言通常反映出他们的个性，意图和心态。将互联网和社交媒体整合到日常生活中，大部分人类交流都被记录为书面文本。这些在线交流形式（例如，博客，评论，社交媒体帖子和电子邮件）为人类行为提供了一个窗口，因此为行为科学提供了丰富的研究机会。在这篇综述中，我们描述了如何使用自然语言处理（NLP）来分析行为科学中的文本数据。首先，我们回顾了行为科学中文本数据的应用。第二，我们描述了NLP管道并解释基本建模方法（例如，基于字典的方法和大型语言模型）。我们讨论了这些方法对行为科学的优势和缺点，尤其是关于可解释性和准确性之间的权衡。最后，我们为使用NLP提供了可行的建议，以确保严格和可重复性。
如何引用人工智能生成的文本
方括号“[...]”。这可能是必要的，例如，如果 AI 包含不存在或不正确的来源，则应将其删除。如果直接引用的 AI 生成文本中的参考资料被更正或补充，则应添加作者的姓名首字母。工程学（使用标准引用的数字系统）：“AI 生成文本 […] AI 生成文本 [1，由 HC 补充] AI 生成文本” [OpenAI，2023，提示号1] 自己的文本经济学（带有标准引用详细信息）：“AI 生成文本 […] AI 生成文本 [cf.Mustermann，2017 年，第1，由HC补充] AI生成的文本” (OpenAI，2023，提示号1) 自己的文本 在经济学中，方括号也用于表示遗漏或添加，与标记直接引用中更改的标准一致。使用“cf.”是必要的，因为AI生成的文本中引用的来源通常不是AI逐字引用的。最多，补充来源的内容是重新表述的。注意：AI生成的文本通常包括虚构或“幻觉”来源，应仔细验证。3.在解释完全由AI生成的文本（即间接引用）时，应该
采购计划（文本零件）
按照“ IPF借款人的采购法规：商品，工程，非咨询服务和咨询服务的日期为2016年7月1日；‘预防和打击IBRD贷款，IDACretits and Ida Credits and Grants 2016年7月20日在2016年7月20日修订的项目中的欺诈和腐败指南； （“采购法规”）该银行在采购（步骤）系统中的系统跟踪和交流将用于准备，清除和更新采购计划，并为该项目进行所有采购交易