对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题,尤其是在医学中。神经随机微分方程(神经SDE)是针对此问题的有吸引力的建模技术,它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是,当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播,从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题,我们提出了轨迹流匹配(TFM),该轨迹以无模拟方式训练神经SDE,通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中,我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来,我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后,我们将TFM适应了临床时间序列设置,从绝对性能和不确定性预测方面,在四个临床时间序列数据集上的性能提高了,这是在这种情况下的关键参数。
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示,旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来,这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外,它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质,因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中,我们探索了词嵌入中编码的语义属性,将它们映射到可解释的向量上,由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成(Binder 等人,2016 年)。我们的探索考虑了不同类型的嵌入,包括分解计数向量和预测模型(Skip-Gram、GloVe 等),以及最新的情境化表示(即 ELMo 和 BERT)。
词嵌入是使用计数或预测技术构建的矢量语义表示,旨在从词语共现中捕捉含义的细微差别。自从它们被引入以来,这些表示就因缺乏可解释的维度而受到批评。词嵌入的这种特性限制了我们对它们实际编码的语义特征的理解。此外,它导致了它们所用于任务的“黑箱”性质,因为词嵌入性能的原因通常对人类来说仍然是模糊的。在本文中,我们探索了词嵌入中编码的语义属性,将它们映射到可解释的向量上,由明确的和神经生物学驱动的语义特征组成(Binder 等人,2016 年)。我们的探索考虑了不同类型的嵌入,包括分解计数向量和预测模型(Skip-Gram、GloVe 等),以及最新的情境化表示(即 ELMo 和 BERT)。
摘要:命名实体识别(NER)是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时,对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的,而近年来,由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势,因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能,但我们的试点研究表明,现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中,提出了一个多个关注框架,该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性,我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布,然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息,我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意,并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系,并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息,该方法可以学习和了解更多实体边界信息,从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验,包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明,我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
在设计药物输送系统时,研究人员主要专注于在目标部位提供准确的药物。这样,通过使用现代纳米技术来利用许多方法,这在其方式上被证明是最好的。1纳米技术是科学的一个分支,在纳米级使用纳米材料来创建具有先进特征和改进特性的纳米工程产品,尺寸范围为1至100 nm。十亿分之一是纳米。纳米材料是物理化合物,至少在1至100 nm的范围内。2这些NP在多种不同的形状中观察到,包括聚合物纳米颗粒,硬磷脂纳米颗粒,纳米乳液,树枝状聚合物,纳米体,脂质体,脂质体,碳纳米管,胶束系统等3在这方面,纳米技术在医学领域中的使用正在通过更精确的药理药物治疗或“智能药物”过渡到“活跃结构”,或者是通过将某些配体耦合到纳米载体或适当性的“智能药物”。可以将多种药物(如抗真菌,抗病毒,抗癌,挥发性油,气体,蛋白质和肽)固定在称为纳米杂物的胶体纳米含量结构中。
合同条款依照陆上自卫队服务合同标准合同条款执行。 中标人将是我们根据所有项目的总金额(项目总数和金额总数)确定的估价范围内最低出价的竞标人。如果有两名或两名以上最低出价者有资格中标,则通过抽签方式确定中标者。 E) 合同的成立:合同或其他文件成立,是指当事人在合同或其他文件上签字、盖章的行为。其他情况,应当在中标时作出决定。 其他:参照《招标投标及合同指南》。 (3)无效投标 a) 不具备参加竞争所需资格的人员进行的投标或违反投标条件的投标; b) 违反“投标和签约指南”的投标; c) 投标金额、投标人名称和投标人印章难以区分的投标; d) 投标人的排除有组织犯罪的承诺是虚假的,或者违反了承诺; e) 投标迟于投标日期和时间提交,或者投标文件以邮寄等方式提交并在交付期限之后到达; f) 通过电报、电话或传真提交的投标 (4)合同等。如果中标金额加上消费税金额为 150 万日元或以上,则将准备这些。但是,金额在50万日元以上150万日元以下时,将开具发票,金额不足50万日元时,则无需开具发票。 (5)其他 a.如您希望参加投标,您必须提前通过传真或其他方式提交2022至2024财年资格审查结果通知副本,或者,如果您目前正在申请资格,则必须提交一份表明您已经申请的文件。 (一)委托代理投标的,应当在投标开始前提交委托代理委托书。 C)投标文件中必须注明不含税金额。 E. 允许通过邮寄等方式进行投标。但是,申请书必须于 2024 年 11 月 27 日(星期三)下午 5 点之前送达日本陆上自卫队航空学校宇都宫校会计部。 若省略印章,须填写负责人及承办人的姓名及联系方式。 (c)如初次投标已有邮寄投标人,则重新投标的时间安排如下: 日期和时间:2024 年 12 月 4 日星期三上午 11:30,宇都宫校区总部大楼 2 楼投标室。如果您希望通过邮寄方式参与重新投标,您的投标必须在 2024 年 12 月 3 日星期二下午 5:00 之前到达日本陆上自卫队宇都宫校区航空学校会计部。 (6)联系信息1360 Kamiyokota-Machi,UTSUNOMIYA,TOCHIGI 321-0106有关竞标和合同有关的事项,请联系UTSUNOMIYYA校园的Aviation School的会计部门,请与校园相关。部门。电话:028-658-2151(分机535)负责人:与规格有关的事项的Yomota,请联系UTSUNOMIYA校园,航空管理团队(Ext。304)负责人(OGAKI)的人(7)位置。信息(URL:https://www.mod.go.jp/gsdf/kitautunomiya/index.html)C。JGSDF采购信息→“直接单位合同信息”,utsunomiya campus(url:https:/ https:/ https://wwwwwwwwww.mod.go.mod.go.mod.jpf/gsdf/gsntm cch/g。
音频和视频流内容将通过优化的地面或无线技术,通过集中式或区域性数据中心从云端交付。数据中心的布局旨在为内容存储、搜索、数字版权管理和向数百万订阅者进行流媒体交付提供规模经济。通过数据中心传输的数字内容数量庞大且种类繁多,使提供商能够经济地支持个性化内容。消费者和提供商都从中受益。消费者可以随时随地获得他们最感兴趣的内容的最佳价值。提供商受益于获得对这些交付模式感兴趣的有利可图的社会人口统计数据。此外,提供商在消费者层面获得业务和营销分析信息,并完全了解所选内容的类型。提供商可以使用这些数据进行有针对性的广告投放、相关商品和服务的交叉营销以及开发一系列新服务。
tl-ultralight.cz › prilohy › ke-stazeni PDF 2021年10月7日 — 2021年10月7日 带有 TL-ULTRALIGHT 品牌的飞机正在全球使用。每个型号都是单独设计的,并且...通过触摸屏自动驾驶。
按照本技术数据表中规格应用的计划R 140流的平整层归类为符合EN 13813标准的CT-C35-F7-A12。计划R 140流是一种固定的,可泵送的,快速的,自由的工业化合物,旨在作为最终佩戴层或带有轻型工业载荷的工业地板上的树脂涂料的底层,并且适合作为胶合面板和固体硬木地板的底层。计划R 140流量已准备就绪,通常不需要在接触交通负荷之前进行表面处理,但是由于暴露于化学负荷或出于美学原因,可能需要用合适的表面处理或树脂涂层覆盖。计划R 140流以灰色提供的粉末形式的自动呈现产品,由特殊的快速干燥和快速设定的粘合剂组成,特别是分级的沙子,聚合物和特殊的添加剂,并在Mapei自己的R&D实验室中开发了特殊的添加剂。与水混合时,计划R 140流量成为一种收缩补偿的自由诉讼化合物,具有良好的流量特性,易于施用,快速固化并与基板完美结合。计划R 140流量可以用手或泵混合并施加,并以3至40毫米的厚度散布在大型表面上。设置后,计划R 140流具有高水平的压缩力和弯曲强度以及对磨损的抵抗力。当达到规定的残留水分时,可以覆盖R 140的计划,具体取决于地板饰面的类型。