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职位：LLMS无法计划，但可以帮助计划在LLM-Modulo框架中进行计划
我们认为，自动回归LLM本身不能进行计划或自我验证（毕竟是一种推理形式），并阐明了文献中误解的原因。我们还认为，LLMS应被视为通用近似知识源，这些知识源具有更有意义的角色，可以在模拟前端/后端格式翻译器之外的计划/推理任务中发挥作用。我们提出了LLM-Modulo框架的愿景，该框架将LLM的优势与外部模型的验证器结合在更紧密的双向交互制度中。我们将展示如何借助LLMS来启动驱动外部验证者本身的模型。我们还将争辩说，该LLM-Modulo框架不仅仅是简单地说明LLM和符号组件，而是提供了一种更好的神经符号方法，可以提供LLMS和符号组件之间的更严格的整合，从而扩展了基于模型的计划/推广方案的范围，从而扩展了对更灵活的知识，问题，问题，问题，问题，问题，问题和偏好的规定。
机器学习推断的全栈评估...
[1] F. Bellard，“ Qemu，快速和便携式动态翻译器。”，在Usenix年度技术会议上，Freenix Track，第1卷。41，pp。10–5555，美国加利福尼亚，2005年。[2]“ Spike Risc-V ISA模拟器。” https://github.com/riscv- software-src/riscv-isa-sim。访问：2024-03-12。[3] J. L. Power和等，“ Gem5模拟器：20.0+版本”，Corr，Vol。ABS/2007.03152，2020。[4] C. Lattner和等，“ MLIR：针对域特定计算的缩放编译器基础架构”，2021年（CGO），pp。2–14，IEEE，2021。[5] C. Lattner和V. Adve，“ LLVM：终身计划分析与转型的汇编框架”，CGO2004。，pp。75–86，IEEE，2004年。[6] H.-I.C. Liu，M。Brehler，M。Ravishankar，N。Vasilache，B。Vanik和S. Laurenzo，“ Tinyiree：从编译到部署到部署的嵌入式系统的ML执行环境”，IEEE Micro，第1卷。 42，否。 5，pp。 9–16，2022。C. Liu，M。Brehler，M。Ravishankar，N。Vasilache，B。Vanik和S. Laurenzo，“ Tinyiree：从编译到部署到部署的嵌入式系统的ML执行环境”，IEEE Micro，第1卷。42，否。5，pp。9–16，2022。
生命科学的开源知识图生态系统
翻译研究需要生物组织多个尺度的数据。测序和多摩学技术的进步提高了这些数据的可用性，但研究人员面临着重大的整合挑战。知识图（kgs）用于对复杂现象进行建模，并存在自动构造它们的方法。但是，解决复杂的生物医学整合问题需要在知识建模的方式上灵活。此外，现有的KG施工方法提供了强大的工具，以固定或有限选择的成本在知识表示模型中。pheknowlator（表型知识翻译器）是一个语义生态系统，用于自动化公平（可访问，可访问，可互操作和可重复使用的）本体理学基础KGS的构建，具有完全可定制的知识表示。生态系统包括kg施工资源（例如，数据准备API），分析工具（例如，SPARQL端点资源和抽象算法）和基准（例如，预构建KGS）。我们通过系统地将其与现有的开源kg施工方法进行了系统的比较，并分析其计算性能时，我们评估了生态系统。具有灵活的知识表示，Pheknowlator可以完全自定义的KG，而不会损害性能或可用性。
确保人类越来越自主的系统...... - arXiv
随着飞机系统变得越来越自主，人机角色分配发生变化，新的故障模式出现。这就需要一种方法来识别日益自主的系统 (IAS) 的安全要求，以及一个框架和技术来验证和确认 IAS 是否满足其安全要求。我们使用机组资源管理技术来识别安全人机协作行为的要求和行为。我们提供了一种方法来验证 IAS 是否满足其要求。我们将该方法应用于城市空中交通案例研究，其中包括两种应急场景：不可靠的传感器和中止着陆。对于此案例研究，我们用 Soar 语言实现了一个 IAS 代理，它充当所选应急场景的副驾驶并执行起飞和着陆准备，而飞行员保留最终决策权。我们用架构分析和设计语言 (AADL) 开发了一个正式的人机团队架构模型，并在 AADL 的假设保证推理环境 (AGREE) 附件中正式化了操作员和 IAS 要求。我们根据 IAS 和操作员的要求正式验证了人机团队的安全要求。我们开发了一个从 Soar 到 nuXmv 模型检查语言的自动翻译器，并使用 nuXmv 正式验证了 IAS 代理是否满足其要求。我们分享了在此过程中发现的设计和要求错误以及我们学到的经验教训。
使用机器学习的神经反馈的效力评估用于治疗中枢神经性疼痛
抽象的大脑计算机界面（BCI）被认为是基于模型的动作的翻译器，该模型构建了机器学习（ML）算法，并包含在其中。这项研究报告了各种ML算法在评估神经反馈疗效中的性能，用于治疗中枢神经性疼痛（CNP）。在这项研究的第一阶段中，我们应用了不同的ML算法，用于与CNP相关的脑电图（EEG）模式的分类，这些模式是在三组参与者中获得的，在想象中的四肢运动中，他们的四肢运动（AB）命名为Bodied（AB）（AB）（AB），（AB），甲状腺副治疗患者（PWP）和（PWP）和（PWP）和（PWP）疼痛。在第二阶段，我们通过应用从已完成提供用于管理疼痛的神经反馈培训的PWP参与者获得的新的EEG数据来测试BCI分类器的准确性。支持向量机（SVM）算法与其他分类器相比，所有组的精度都更高。但是，使用（AB VS PWP）组和61个电极的右手运动成像获得了99±0.49％的最高分类精度。总而言之，基于SVM的BCI分类器在评估CNP治疗的神经反馈功效方面具有很高的精度。这项研究的结果表明，BCI的准确性随ML算法，电极组合和训练数据集而变化。
人工智能（AI）与国际贸易
最具竞争力的公司广泛使用人工智能 (AI)，通过自动化进出口业务的各个方面来改变外贸业务。因此，例如，人工智能可以： • 自动化重复任务，例如文档处理、库存管理或货运跟踪。• 优化物流流程，缩短交货时间并提高供应链效率。• 根据绩效、质量、定价和其他关键因素分析和评估供应商。• 通过能够使用多种语言进行交流并提供快速、准确响应的聊天机器人（虚拟助手）改善实时客户支持。• 实时使用多种语言进行自动翻译，据专家称，这可以改善其他自动翻译器（如 Google Translate 或 DeepL）的结果。但是，除了所有这些用途和许多其他用途之外，人工智能还可以用于外贸的一个关键功能，例如在与国际客户识别和谈判的每个阶段获取信息和分析。为了评估人工智能在这一领域的有效性，我们向 GTP Plus Chat（OpenA1 支付工具）询问了 10 条重要信息，这些信息对于任何国际货物销售和采购流程（出口和进口）都很重要。为此，我们假设一家意大利木门出口商想要进入美国市场，即一种易于理解的产品和一个拥有大量信息的国家。下面我们展示了每个问题及其得到的结果，并根据可以从其他互联网来源获得的信息进行了评估。1.产品关税代码 产品关税代码的识别是对外贸易的关键信息，因为它可以了解进口海关适用的关税，以及出口和进口统计数据，甚至是与该产品进行贸易的公司。问题：木门的关税代码是什么？
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示
TIPS-VF：具有序列，长度和位置意识的可变长度DNA片段的增强向量表示Marvin I.de los santos logia.co，马尼拉大都会，菲律宾Midelossantos1215@gmail.com摘要，在机器学习过程中准确编码和表示遗传序列的能力对于生物技术的进步至关重要，这对于生物技术的进步至关重要，特别是基因工程和合成生物学。传统的序列编码方法在处理序列变异性，保持阅读框架完整性并保留生物学相关的特征中面临着显着的限制。这项初步研究介绍了TIPS-VF（可变长度片段的翻译器互动预种植者），这是一个简单有效的编码框架，旨在解决代表机器学习遗传序列的一些关键挑战。结果表明，TIPS-VF启用了可变的长度序列表示，该表示可以保留生物学环境，同时确保编码与密码子边界的对齐，从而特别适合模块化遗传结构。TIPS-VF在截断和碎片分析，序列同源性检测，域评估和剪接连接识别方面表现出卓越的性能。与需要固定长度输入的常规方法不同，TIPS-VF动态适应序列长度变化，保留基本特征，例如域相似性和序列基序。此外，TIPS-VF通过将序列嵌入与三个可能的开放式阅读框架统一，改善了开放的阅读框架识别并增强了向量零件和质粒元素的识别。总的来说，TIPS-VF提供了一个强大的，生物学上有意义的编码框架，通过结合序列，长度和位置意识来克服传统序列表示的约束。TIPS-VF编码基础架构可在https://tips.logiacommunications.com上找到。利益冲突：作者宣布没有利益冲突资金资金信息：无
通过现场情景测试口语流利程度
语言“学习”计算机 多种计算机硬件和软件语言翻译解决方案接收用户的提问或话语，并使用统计数据和各种专有方法分析对话上下文，然后输出语音。算法可以通过将输入与语言上下文（来自数据库）相匹配来衡量学习者的水平。该系统可用于购物、信息等上下文中。商业上，这种方法可用于多语言便携式翻译器，其中手动以母语搜索被动数据库，以获得目标语言的输出。 数字助理应用程序 其他提供数字助理的产品在设备的内存中存储。节点和动作可以将词组组合起来用于特定目的（在餐厅、酒吧、车站点餐）。推断动作，然后由人工智能执行任务（例如，程序调用）。目的是通过将单词与特定发音关联起来来减少错误。 基于工具集的对话理解系统 许多语音解决方案都基于处理器和内存系统指令。例如，这些技术响应语音输入并在屏幕上为用户显示结果，特别是作为文本或语音搜索的输出（即电影或音乐领域）。 使用智能设备基于情境感知的外语习得和学习 其他产品则基于语言学习和服务，这些语言学习和服务来自用户的真实世界数据和他/她的兴趣，并使用调度程序、设置学习时间的信息将语言学习内容发送到设备。推送的内容包括与学习者相关的内容的示例对话和带有附加视频、多媒体内容的真实生活情境，以增加学习者的兴趣。 具有 STT 和 TTS 的智能人机对话框架 这一创新领域涉及一种具有情感的多语言语音处理器，用于控制室需要对某种情况做出响应的现场情况（例如紧急情况、灾难、非法侵入）。它使用 STT 和 TTS 来提供来自现场查询的响应。使用视觉和/或音频提示进行语言教学的系统和方法 教学方法提供语言指令 - 语音片段 - 音素、单词 - 特别适用于具有直接指令的车辆，通常称为汽车导航系统。它不旨在重现情景或对话，本质上只是教学。两种语言自由对话系统和语言学习方法 STT 意图识别用于将 STT 转换为目标语言并分析意图。然后使用输出执行任务，例如移动地图或调用代理来检索信息 - 例如广告内容、音乐应用程序。
使用RL -IJRPR
语言障碍已经挑战了人类的交流数百年来，推动了对有效翻译解决方案桥梁语言鸿沟的持久追求。随着时间的流逝，已经出现了各种方法来解决语言差异的复杂性，从而使跨文化的流体相互作用更多。在当今相互联系的世界中，关键信息和信息通常以各种官方语言传达，具体取决于国家。这种多样性在丰富的同时，可能会阻碍旅行者和专业人士，他们可能很难理解和行动重要的信息，而无需熟练当地语言。传统工具，例如口袋字典和在线翻译服务，提供了一些支持，但通常缺乏实时响应能力和上下文敏感精度所需的细微理解。随着全球化的增长，对高质量，实时翻译的需求变得更加紧迫。这个项目，具有自适应增强学习的实时语言翻译器，介绍了一个突破性解决方案：一个基于Web的应用程序，将实时翻译功能与增强学习结合在一起，以根据用户反馈来提高翻译质量。使用简洁的交互式界面构建，该应用程序利用Google翻译API进行准确的语言翻译，同时实现了Q学习算法，该算法会随着时间的推移适应并增强其性能。通过此系统，用户可以选择源和目标语言，输入文本进行翻译，并接收即时，高质量的翻译输出。机器翻译（MT）是将文本从一种语言转换为另一种语言的过程，随着深度学习模型（例如sequence-tosequence（SEQ2SEQ）和Transformer模型）的进步，已经显着发展。及其编码器模型的Seq2Seq模型将输入句子转换为生成目标语言翻译的上下文向量。与此同时，在“注意就是您需要的全部”中引入的变压器模型（Vaswani等，2017），使用自我注意的机制来指出相关的句子组件，从而大大提高了翻译质量。在此项目中，增强学习（RL）用于通过创建一个自适应反馈循环来增强MT过程，该反馈环将转换为用户需求量。转换模型在此设置中充当“代理”，根据用户评分做出翻译决策并接收反馈或“奖励”。通过QLearning算法处理的此反馈使该模型能够更新其策略，并完善未来翻译以最大程度地提高用户满意度。随着用户的审查和评估翻译，系统将学习输出的输出最佳的用户满意度，个性化体验并随着时间的推移提高整体准确性。这种高级机器翻译和自适应学习的独特混合物不仅增强了翻译质量，而且还创建了一个以用户为中心的工具，该工具对个人偏好有反应，提供了一种无缝，直观的体验。通过MT和RL的这种创新融合，该项目旨在重新定义跨语言交流，创建智能的自适应翻译系统，从而弥合语言差距并增强全球互动。
学术写作任务中过度依赖人工智能工具：马来西亚高等教育背景
摘要 人工智能 (AI) 工具在学术环境中的整合彻底改变了全球的教学过程。不可否认，这项技术也为英语作为第二语言 (ESL) 学生完成学术写作任务提供了无限的可能性。这种习俗在马来西亚高等教育学生中尤为普遍，因为在当前教育系统中实施混合式学习时，技术融入是必须的。然而，过度依赖这些人工智能工具可能会损害学生的学术诚信、创造力，尤其是他们的批判性思维能力。本文探讨了马来西亚高等教育背景下学术写作任务过度依赖人工智能工具的现象。本研究调查了马来西亚本科生在完成以英语为第二语言的学术写作作业时使用人工智能技术的模式。我们还进行了定性访谈，以了解参与者对相关人工智能技术的观点、使用所选人工智能工具的原因以及使用人工智能工具完成学术写作任务的相关问题。研究结果显示，马来西亚本科生深切选择了与翻译目的、英语写作内容生成提示、英语拼写和语法检查以及抄袭检测相关的人工智能工具。这种过度依赖是由于与技术易用性、写作技能缺乏、学生学业压力和 ESL 水平较弱等因素有关。本研究建议教育工作者干预和指导学生使用人工智能工具，以便他们能够结合批判性思维技能并负责任地诚信使用现有技术。 关键词：人工智能 (AI) 工具、ESL（英语作为第二语言）、学术写作。 1. 简介 人工智能 (AI) 工具与学术写作任务的整合已成为教育环境中的一种变革趋势。参与教育环境的人：学习者和教师受益于这些人工智能工具，它们提供了一系列旨在增强写作和作文过程各个方面的功能。借助正确的人工智能工具，包括起草、编辑、引用管理和抄袭检测在内的作文进程变得更加容易。这些人工智能工具集成了人工智能技术、机器学习算法和自然语言处理 (NLP)，为生成内容、管理引文、分析语法、检测抄袭和分析写作风格等任务提供计算机化协助。大学生对各种人工智能写作工具的使用日益增多：自动写作评估工具、提供自动纠正反馈的工具、人工智能机器翻译器、和 GPT-3 文本生成器大多是典型选项 (Alharbi, 2023)。在马来西亚高等教育中，在线资源和人工智能工具（如 Google Translate、ChatGPT、Grammarly、Turnitin、QuillBot 和 Wordtune）已被广泛利用，尤其是在完成英语学术写作任务时。尽管使用人工智能写作平台存在隐私和安全风险，但时间限制和语言技能有限等因素导致高等教育学生对人工智能工具的依赖性增加。提供语法、标点和风格问题实时反馈的人工智能写作工具可以大大提高第二语言学习者的写作质量，然而，学术界抄袭的倾向相当高 (Roe et al., 2023)。学生声称，使用人工智能工具增强了他们的信心，因为它提供了更好的写作结果；特别是在他们的语法、标点和风格方面。一项关于技术介导学习和