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World File Search System柬埔寨语
印度语言中的人工智能
• 定义：名称识别和枚举 (NER) 是在文本中定位和分类特定实体的过程，包括个人、地点、企业、日期等的名称。• 印度语言中的重要性：NER 对于问答、信息提取和其他语言理解等活动至关重要。由于名称和实体种类繁多、音译问题和不同的单词边界，识别印度语言中的命名实体可能很困难。• 困难：一个主要困难是印度语言中没有用于 NER 的大量标记数据集，特别是对于资源匮乏的语言。由于复杂的名词短语和复合词在印度语言中很常见，NER 变得更加复杂。•方法：条件随机场 (CRF)、深度学习和迁移学习是研究人员用来为印度语言创建 NER 模型的一些方法。Indo NLP 项目等计划的目标是开发印度语言的 NER 模型和数据集。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
美华军语辞典
absolute forest land 绝对林地absolute height 绝对高度absolute motion 绝对运动absolute war 绝对战争absolute weapon 绝对武器absorbed dose 吸收剂量abuse of equipment 滥用装备abysm 海湾，深渊abyssal-benthic zone 深渊海区academy 军事院校academy memorial hall 校史馆acceptable dose 可受剂量acceptable materials list 堪用物资表acceptance band 可用频段accepting authority 接收( 船舰) 当局access 接近，人员机密等级access authority 存取权限access control 存取控制access procedure 接近程序access road 进出道路access taxiway 出入滑行道access time 发生作用时间，接近时间access to classified information 存取机密资料accessibility 可接近性，可达性accessorial services 附属勤务accessorial supply charge 采购用杂费accessories 武器车辆等装备之附属料件之总称，附件accessories and spares 附件和备份accessory 附件accessory case 附件箱accessory constituents 附件成分accessory defense 附属防御物accessory equipment 附件装备accessory structure 附属结构物accessory substance 副产物accident 失事，意外事件accident identification card 事故鉴定卡accident investigating officer 肇( 失) 事调查军官accident investigation report 肇( 失) 事调查报告accident prevention 肇( 失) 事预防accident report 肇( 失) 事报告accident reporting 肇( 失) 事报告法accidental attack 误失攻击accidental discharge 武器走火
大语模型的人类协作 -
图2：通过工作流进行差异诊断的准确性。A：二进制评分系统。参与者的响应分为正确或不正确。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.03）。b：数字评分系统。一个参与者的反应分为0到3之间的分数，具体取决于响应中正确诊断的等级（3：正确的诊断排名第一个，0：正确诊断不包括在响应中）。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.04）。
大语模型时代的汽车
自然语言处理（NLP）和自动化机器学习（AUTOML）的领域在过去几年中取得了显着的结果。在NLP中，尤其是大型语言模型（LLM）最近经历了一系列快速的突破。我们设想这两个字段可以从根本上通过紧密整合来彼此之间的边界。为了展示这一愿景，我们探索了自动和LLM之间共生关系的潜力，从而阐明了它们如何彼此受益。特别是，我们从不同的角度研究了通过LLMS增强汽车方法的机会，以及利用Automl进一步改善LLM的挑战。为此，我们调查现有工作，并严格评估风险。我们坚信这两个字段的整合有可能破坏NLP和AUTOML的两个字段。通过强调可以想象的协同作用，但我们的旨在在汽车和LLM的交集中进一步探索。
柬埔寨，老挝，越南越南，泰国的提案
对CR1的反应：气候变化的可变性已经对湄公河盆地产生影响，并且可能会在将来加剧。根据湄公河委员会（MRCS）研究，预计在未来20至50年中会发生广泛的潜在变化。预计整个流域和整个季节的温度将升高。到2060年，根据全球温室气体排放的轨迹，平均每年盆地范围的平均增加可能在0.4°C至3.3°C之间。在2060年在干燥的气候情况下，降雨的平均变化预计将下降16％，在潮湿的气候情况下，增加了17％。ECR-Mekong项目的目的是帮助目标湄公河国家国家实施综合河流洪水和干旱风险管理方法，以提高其现有的能力，以管理区域，国家和地方水平上的相关漏洞和风险，并增强Mekong River Basin易受伤害社区的恢复能力，以增强Mekong River河流对气候诱发的事件的弹性。这些国家将从盆地范围内的多危险风险管理框架中受益：各级采用的具体适应措施，改善了气候风险知识和信息；改进了长期投资和可持续发展的国家和跨界合作安排和政策框架。该项目ECR Mekong的目标是使区域，国家和地方一级的不同参与者和利益相关者更有效地管理气候，天气和与水相关的风险。拟议的项目将与MRC1的MASAP策略保持一致。通过MRC（MRC），在湄公河国家进行了详细的评估，该报告支持湄公河适应战略和行动计划（MASAP）以及对LMB气候变化和适应性政策的区域审查。该策略认识到湄公河盆地及其支流的当前水危机与气候变化密不可分，需要系统性变化。该项目计划使用综合气候和水方法来推动这种变化，以应对天气和与水相关的风险的增加。该项目将确保通过地方，国家和地区级别的其他正在进行的项目和计划来确定现有的能力（人类，基础设施，IT），并将基于持续的
国家战略2021-2026
计划国际柬埔寨进行了一个系统，参与过程，该过程在8个月内实施，并收集了自2018年以来收集的数据。1计划国际柬埔寨是第一个通过虚拟手段制定新的国家战略（CS）的亚太国家办公室，这是由于Covid-19相关的旅行限制。作为另一个首先，重要的是促进参与和所有权，计划对话主要用高棉语而不是英语举行。该过程由由八名高级职员和两个计划单位（PU）代表组成的工作组领导。由37名员工组成的更广泛的小组参加了研讨会，年轻的员工和少数民族员工组成了大约四分之一的参与者。计划国际柬埔寨实施了一项强大的员工参与计划，该计划通过积极的沟通策略结合了所有其他工作人员。