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LGHAP V2：无全球无间隙的气溶胶光学深度和PM 2。自2000年以来，通过大地数据分析得出的5个浓度数据集
摘要。我们先前研究中产生的长期无缘高分辨率空气污染物（LGHAP）浓度数据集提供了空间连续的每日气溶胶光学深度（AOD）和细节颗粒物（PM 2。5）自2000年以来，中国1公里的网格分辨率的浓度。这一进步赋予了对区域气溶胶变化的前所未有的评估及其对过去20年中环境，健康和气候的影响。但是，有必要增强这种高质量的AOD和PM 2。5浓度数据集具有新的可靠功能和扩展的空间覆盖范围。在这项研究中，我们介绍了全球尺度LGHAP数据集（LGHAP V2）的版本2，该版本是通过使用多功能数据科学，模式识别和机器学习方法的无缝集成的改进的Big Earth Data Analytics生成的。特定的，从相关卫星，地面监测站获得的多模式AOD和空气质量测量值通过利用基于随机的数据驱动模型的能力来协调。随后，开发了改进的基于张量流的AOD重建算法，以编织统一的多源AOD产品共同填充数据差距，以填补大气孔校正（MAIAIA）AOD AOD AOD从Terra的多角度实现。消融实验的结果表明，在收敛速度和数据准确性方面，基于张量的间隙填充方法的改进性能更好。for pm 2。5浓度测量。 验证结果表明无间隙PM 2。 55浓度测量。验证结果表明无间隙PM 2。5Ground-based validation results indicated good data accuracy of this global gap-free AOD dataset, with a correlation coefficient ( R ) of 0.85 and a root mean square error (RMSE) of 0.14 compared to the worldwide AOD observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET), outperforming the purely re- constructed AODs ( R = 0.83, RMSE = 0.15), but they were比原始的Maiac AOD检索稍差（r = 0.88，RMSE = 0.11）。5浓度映射，一种新颖的深度学习方法，称为场景意识到的集合学习图表网络（SCAGAT）。在考虑到跨区域的数据驱动模型的场景代表性时，SCAGAT算法在空间外推时进行了更好的表现，在很大程度上降低了对有限和/甚至不存在原位PM 2的区域的建模偏差。5浓度估计值具有更高的预测精度，与PM 2相比，R为0.95，RMSE为5.7 µg m-3。
通过大型语言模型的及时工程降低非英语语言的文化幻觉
摘要 - 及时工程中的预测提供了减轻大语模型（LLMS）文化幻觉的重要潜力。提示的战略表述，与深厚的文化和语言见解相结合时，可以在非英语环境中尤其是LLM的准确性和文化敏感性。本文探讨了在三个主要LLMS（Openai Chat-gpt，Google Gemini和Anthropic Claude）中及时工程的应用，阐明了量身定制的提示如何有效地减少文化偏见并改善用户互动。通过案例研究和比较分析，研究确定了最佳实践，并为进一步发展提供了战略建议。这些发现强调了在AI中持续创新和道德考虑的重要性，以确保全球技术应用中的包容性和尊重。
意见光量调节疗法：一种新型的阿尔茨海默氏病治疗方法，这是通过大脑 - 肠互连的证据
阿尔茨海默氏病（AD）中脑肠肠相连接的证据为治疗不存在确定性治疗的病理的治疗提供了新的途径。肠道菌群和细菌易位可能会产生周围炎症和免疫调节，从而导致AD中脑淀粉样变性，神经变性和认知缺陷。肠道微生物群可以用作AD中的潜在特性靶标。尤其是，光生态调节（PBM）会影响微生物群和免疫系统之间的相互作用，从而为其在与AD相关的营养不良中的恢复性质提供了潜在的解释。PBM是一种安全的，无创的，非离子化和非热治疗，它使用红色或近红外光刺激细胞色素C氧化酶（CCO，复合物IV），即线粒体电子转运链的末端酶，从而导致腺苷三磷酸腺苷磷酸腺苷磷酸酯合成。通过同时应用腹部将PBM直接应用于头部与脱离和全身治疗的关联，通过靶向这种高度复杂的病理的各种成分，为AD提供了创新的AD方法。作为假设，PBM在可用于治疗AD的治疗方案中可能具有重要作用。
通过大型语言模型的指令调整生物医学中的实体识别
结果：我们开发了一种基于指导的学习范式，该范式将生物医学NER从序列标记任务转换为一代任务。此范式是端到端的，并通过自动重新利用先前存在的生物医学NER数据集来简化培训和评估过程。，我们使用拟议的范式将llama-7b作为基础LLM进一步开发了Bioner-lalama。我们对三个公认的生物医学数据集进行了对Bioner-lalama的广泛测试，该数据集由与疾病，化学物质和基因有关的实体组成。结果表明，与具有不同生物医学实体的数据集中的GPT-4相比，Bioner-lalama始终达到的F1得分范围从5％到30％。我们表明，通用域LLM可以与严格微调的PubMedbert模型和PMC-llama（生物医学特异性语言模型）相匹配。我们的发现强调了我们提出的范式在开发一般域LLM中的范式，这些范式可以与生物医学和健康应用中的多任务，多域中的SOTA表现相媲美。
通过大数据分析和生成AI
本研究论文对大数据分析和生成人工智能（GAI）对英语教育领域的重大影响进行了全面研究。利用植根于大数据进化网络影响的细致框架，我们的研究批判性地分析了学生参与，学习动机，自我效能感以及学习者之间现有差异的几个方面。我们的主要目标是增强学生在英语学习的背景下的积极参与，内在的兴趣和自信，从而提高他们的整体语言能力。为了实现这些目标，我们的研究将实践教育的概念与多学科的方法进行了系统的融合，掌握了大数据分析和GAI的力量，并揭示了对学生学习行为，偏好和个性化教育需求的深刻见解。我们采用先进的技术来进行细致的数据处理和解释，使教育者能够做出数据信息的决策和量身定制的教学策略，以满足每个学生的独特要求。
DriveGpt4：可解释的端到端自动驾驶通过大语言模型
多模式大型语言模型（MLLM）已成为研究界的重要领域，鉴于它们在处理和推理非文本数据（包括图像和视频）方面的处理能力。这项研究旨在通过引入DraveGpt4（一种基于LLMS的新型端到端端驾驶系统）来扩展MLLM的应用到自动驾驶领域。cap-pable促进了对车辆动作的促进，提供相关的推理，并有效地解决了用户提出的各种问题。此外，DriveGPT4以端到端的方式预测低级车辆控制式signals。通过使用定制的视觉说明调谐数据集实现这些高级功能，该数据集是专门针对自主驾驶功能量身定制的，并结合了混合调节培训策略。DriveGPT4代表了利用LLM的努力来开发可解释的端到端自主驾驶解决方案。在BDD-X数据集上进行的评估展示了DriveGPT4的质量和定量性能。从事域特异性数据的微调使DriveGpt4能够在与GPT4-V形成鲜明对比的自主驾驶接地方面产生接近甚至可以证明的结果。代码和数据集将公开可用。
通过大语言模型识别复杂网络中的关键节点
识别网络中的关键节点是一项经典的决策任务，许多方法难以在适应性和效用之间取得平衡。因此，我们提出了一种方法，该方法可以通过大语言模型（LLMS）赋予进化算法（EA），以生成一个称为“ Score_nodes”的函数，该函数可以进一步用于根据分配的分数来识别重要的节点。我们的模型由三个主要组成部分组成：手动初始化，种群管理和基于LLMS的进化。它从初始种群中演变，并手动创建了一组设计的节点评分功能。llms利用他们强大的上下文理解和丰富的编程技能来对个人进行交叉和突变操作，从而产生出色的新功能。然后将这些功能分类，排名和消除，以确保人口的稳定发展，同时保留多样性。广泛的实验证明了我们方法的出色性能，与其他最先进的算法相比，它表明了其强大的发电能力。它可以始终如一，有序地生成各种和高效的节点评分功能。可以在此工作中重现所有结果的所有源代码和模型在此链接上可公开可用：https：//anonymon.4open.science/r/llm4cn-6520
劳动力空间：通过大型语言模型统一劳动力市场的表征
劳动力市场是一个复杂的生态系统，由各种相互关联的实体组成，例如行业、职业、技能和公司。由于缺乏将这些异构实体映射到一起的系统方法，每个实体都是孤立地或仅通过成对关系进行分析，从而阻碍了对整个生态系统的全面理解。在这里，我们引入了劳动力空间，这是异构劳动力市场实体的向量空间嵌入，通过应用经过微调的大型语言模型得出。劳动力空间揭示了各种劳动力市场成分的复杂关系结构，促进了对行业、职业、技能和公司的连贯综合分析，同时保留了特定类型的聚类。我们展示了其前所未有的分析能力，包括将异构实体定位在经济轴上，例如“制造业-医疗保健和社会援助”。此外，通过允许对这些实体进行向量运算，劳动力空间可以探索复杂的单位间关系，随后估计经济冲击对单个单位的影响及其对劳动力市场的连锁反应。我们认为，劳动力空间为政策制定者和商业领袖提供了一个全面的统一的劳动力市场分析和模拟框架，促进了更细致、更有效的战略决策。
通过单个高阶模式操作通过大区域VCSEL的大量发射
实现单模式发射的最简单方法是利用一个小的氧化孔（<3μm）。但是，由于串联电阻的增加，这强烈限制了输出功率，并使热滚动局部恶化。如[6]中所述，已经提出了几种设计，以提高单模内部的产量功率，例如基于表面浮雕的圆形VCSEL [15]，[16]或圆形设备，其Epi架构具有氧化物和静电波之间的特定对齐方式，通过修改几乎没有P-dbriairs [6] [6]。两种解决方案都呈现一个模式功率，左右为4÷6 mW。但是，对于使用VCSEL阵列或大型主动区域设备可以实现的功率水平仍然很低，具有多模式发射，因此较低的光谱纯度。例如，具有尺寸为40×10μm2的矩形活性区域的VCSEL报告了数十个MW的多模式功率[17]，[18]。
巴黎和平论坛：气候过大委员会
采取行动的需求是明确而直接的。气候过时的委员会是由十二名全球领导人组成的独立机构，代表全球北部和南方的声音分配，以提出策略以减轻风险，如果全球变暖超过1.5°C的目标。这是第一个在整体上解决所有方法的高级群体 - 减少排放，清除碳，适应和太阳辐射的修改 - 在一项全面的策略中，不受典型的政治约束的影响。成员，包括政府前任负责人，国家部长，政府间组织的董事，环保团体领导者和学术专家，都带来了丰富的知识和经验。它得到了一个青年参与小组的补充，该小组的六名成员带来了各种各样的专业知识，又带来了将会影响气候过时影响的一代人的宝贵观点。每个成员都以自己的个人身份讲话。委员会的方法是全面和不受约束的，并由三位专门从事气候变化和地球系统的杰出国际科学家的指导，确保这些建议植根于最新的科学证据。