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sansgpt：在梵语中推进生成预培训
在过去的十年中，在数字化梵语文本和推进语言的计算分析方面取得了重大进展。然而，为促进NLP的努力促进了诸如语义类比预测，命名实体识别和其他人的复杂语义下游任务，而其他人仍然有限。此差距主要是由于缺乏建立在大规模梵文文本数据上的坚固，预先训练的梵文模型，因为这需要大量的计算资源和数据准备。在本文中，我们介绍了Sansgpt，这是一种生成的预培训模型，已在大量的梵文文本上进行了培训，旨在促进下游NLP任务的微调和开发。我们的目标是该模型是推进梵语NLP研究的催化剂。此外，我们开发了一种专门针对梵语文本优化的自定义令牌，从而实现了复合词的有效令牌化，并使其更适合生成任务。我们的数据收集和清洁过程涵盖了各种各样的可用梵文文献，以确保培训的全面代表。我们通过对语义类比预测和明喻元素提取进行微调来进一步证明该模型的疗效，分别达到了大约95.8％和92.8％的令人印象深刻的精度。
拆开气候变化话语中风险语义的包装
摘要。气候变化评估社区依赖于广泛接受的风险及其组成部分的定义，例如危害，暴露和脆弱性，由著名的国际组织气候变化小组（IPCC）提供。这些年来，这些风险的定义一直在发生变化，并以一种一般和“常识”的形式提出，因为公共社会需要理解它们，并容纳了不同研究流所接受的风险概念。但是，这些定义在操作气候风险评估程序中已证明无效，这暴露了歧义的关键需求。本文通过解开IPCC最新定义和词汇表的基于的关于价值和风险（掩盖）的共同本体的定义和词汇表，以解决气候变化评估中的风险和同源概念的语义清晰度。这项研究为气候变化研究中的风险提供了更精确，更精致的本体论基础，可以更好地与场景和评估的复杂性保持一致，并通过支持更有效的沟通和对气候相关风险的更有效沟通和评估，从而有助于气候变化研究，并对其进行缓解和适应。
朝鲜语中的14年累积遗传高血压和2型糖尿病的风险：观察和门德尔随机证据
摘要本研究旨在评估血压（BP）与2型糖尿病（T2D）的因果关系，并评估韩国未来临床的高BP或血糖的遗传倾向的累积作用。评估大型生物库中禁食血糖（FBS）和收缩压（SBP）之间的双向因果关系，五个MR方法（一个2阶段最小二乘（2SL）回归（2SLS）回归，逆变量（IVW），2个基于中位数（IVW），2个基于中间的（简单和MR的评分）和MRSCRETS和MRSCERTS和MR ISCERT SPERT SPERT SPERT SPERT SPERT SEPTIED（WISCERT）。在所有五种方法中都发现了双向因果关系，并且没有水平的多效性。使用2SLS回归方法，基因确定的10 mm/hg SBP升高导致0.63 mmol/L FBS增加（P <0.0001）。男人的双向因果关系特别牢固。使用基于组的轨迹建模（GBTM）确定基于遗传确定的SBP和FBS水平的不同预测轨迹。进行了每种轨迹中随后的高血压或T2D的风险，COX比例危害模型和调整后的协变量（包括WGR）。一个不控制的SBP模式（浮动图）的子序列T2D风险高于对照预测的模式（HR：1.25，95％CI：1.00 - 1.58）。在韩国中年，有明显的证明，高BP和T2D之间存在双向因果关系，这与以前的欧洲研究不同。特别是，遗传变异的累积高血压倾向可能会影响T2D发病率的风险。必须在寿命中遵循高bp的预防。
在英语中纳入人工智能
将人工智能（AI）整合到英语教学中，已转化了传统的教学方法，从而实现了更加个性化，适应性和有效的教学。AI驱动的工具，例如语言学习应用程序，聊天机器人和虚拟导师，可促进满足多元化学习者需求的沉浸式和互动体验。这些工具采用先进的自然语言处理（NLP）技术来提供有关语法，词汇和发音的实时反馈，从而增强了语言能力。此外，AI驱动的分析使教育工作者能够监视学生的进步，识别学习差距并自定义课程计划。AI的合并不仅使获得高质量的语言教学的访问权民主化，而且还支持学习者克服与时间，资源和地理约束有关的挑战。
aratrust：对阿拉伯语中LLM的可信赖性的评估
迅速的进步和广泛接受人工智能（AI）系统突出了一个紧迫的要求，以理解与AI相关的能力和潜在风险。鉴于AI研究中Arabic的语言复杂性，文化丰富性和代表性不足的状态，因此需要重点关注大型语言模型（LLMS）的效果和安全性。尽管他们的发展进展有所进展，但缺乏全面的信任评估基准，这在准确评估和证明阿拉伯语提示时提出了LLM的安全性。在本文中，我们介绍了Aratrust 1，这是阿拉伯语LLM的第一个全面的可信赖台。Aratrust包括522个人工编写的多项选择问题，这些问题解决了与真理，道德，隐私，非法活动，人类健康，身体健康，身体健康，不公平和冒犯性语言有关的各种维度。我们评估了针对我们的基准测试的一组LLM，以评估其可信度。gpt-4是最值得信赖的LLM，而开源模型（特别是ACEGPT 7B和JAIS 13B）努力在我们的基准测试中取得60％的分数。
CRCJ 3001 B：犯罪学术语中的定量方法：...
文章批评（5％）：将为您提供犯罪学和刑事司法领域的期刊文章。您的任务将是总结/批评文章：研究问题，方法论，限制以及作者提出的结果。文章批评必须以最大2页的最大2页提交给Brightspace。期刊文章将在截止日期前大约两周发布。出勤率（5％）：预先录制的讲座必须在演讲周的星期日之前完全观看，才能获得出勤分数。Brightspace活动日志将用于确定出勤标记。其他课程政策：1。对任何任务或考试的评分的担忧必须在完成评分后的三个工作日内引起我的注意。
英语中人工智能的整合
4。教师支持和专业发展AI也是教育工作者的宝贵资源。智能辅导系统可以帮助教师确定学生的长处和劣势，从而提供更有效的课程计划和干预策略。此外，AI驱动的分析可以提供对课堂动态和学生参与水平的见解，从而使教师有能力做出数据信息。此外，整合AI的专业开发平台可以为教育工作者提供个性化的培训资源，从而增强其教学能力。
现代媒体话语中的人工智能：强、弱、个人化
摘要。文章分析了当前媒体话语中新技术语言形象的重构，其中神经网络和人工智能（AI）的讨论已成为主流趋势。作者在“人工智能”专题组中首次运用复杂话语、语料库方法和内容分析来构建语义场和微场。根据获得的数据，媒体呈现的AI主题领域的节点是“技术”、“智力活动的算法”、“当前系统”和“与人类竞争的演员”集群。搭配分析使得确定人工智能在社会、经济、科学、技术和创意领域的概念化成为可能。强调了智能与理性（人工与机器）之间的显着对立。所分析的人工智能以三种形式出现：强人工智能、弱人工智能、个人人工智能。强人工智能占上风，提名中的主题占据主导地位就证明了这一点。在媒体话语中，机器被拟人化，被赋予了理性、意识和潜意识、记忆、情感，成为一个能够做出决策并创造新的智力价值的世界大脑，这通过兼容性和语境同义词来证明。在对“人工智能”、“科技”、“风险”主题组交叉点的分析中，作者看到了进一步的研究前景。
考虑迷幻话语中的Nocebo效应
该评论涉及公众对迷幻药的讨论引起的Nocebo效应的潜力，尤其是考虑到对这些物质的兴趣和参与日益增加。在公共和科学领域的迷幻药的复兴导致了关于其使用的积极和谨慎的讨论的泛滥。但是，这种话语中的失衡，尤其是对潜在危害而没有充分情境化的关注，可能会无意中会产生Nocebo效应。这种影响可能在自然主义的环境中表现出来，影响个人在迷幻的经历，这可能导致不利的结果。本文讨论了平衡叙事的重要性，该叙事同样承认与迷幻使用相关的利益和风险。它倡导综合和透明的信息传播，以实现用户明智的决策。