为了将战略地图用作战略管理工具,有必要创建一个连贯的、相互关联且具有因果关系的战略目标体系。将战略地图用作记分卡基础的前提是组织中拥有高效的战略规划体系。如图1所示,在制定战略地图之前,应先确定使命和愿景,并制定组织战略。值得注意的是,在某些实体中,实施 BSC 需要启动或安排战略规划过程 [26]。医疗机构的战略是一组关于从设施当前状态过渡到未来期望状态的假设。战略地图将这些假设分为四个视角,并通过它们之间的因果关系将它们组合成一个连贯的整体 [26]。
生成模型参考其数据集来编造连贯的语言或图像,这是让早期用户感到震惊和着迷的原因之一。对于自然语言程序,虽然措辞和语法可能令人信服,但内容可能部分或完全不准确,或者有时在表示有效性陈述时是错误的。这种自然语言应用程序的风险之一是它可以完全自信地“产生”不准确的输出。它甚至可以发明不存在的参考和来源。该模型可以得到原谅,因为它的功能是生成看起来像人类制品的数字制品。然而,连贯的数据和有效数据不一定相同,这使得大型语言模型的最终用户不得不考虑一个雄辩的输出是否具有事实价值。
材料成像和动力学(中)站旨在使用连贯的硬X射线对纳米化结构和纳米级动力学进行研究。应用于各种材料,从硬到软凝结物质和生物结构被设想
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摘要主体:这应该是250个单词或更小的,并遵循标准格式,以介绍(动机和问题),方法,结果,讨论和结论。重要的是,讲一个连贯的故事,最终是您的主要结论。注意:不需要标题,并且将计入单词限制。
大多数现有的新闻推荐方法通过在历史点击新闻产生的候选新闻和用户表示之间进行语义匹配来解决此任务。但是,他们忽略了不同新闻文章之间的高级联系,也忽略了这些新闻界与用户之间的深刻关系。以及这些方法的定义表明,它们只能提供新闻文章。相反,将几篇相关的新闻文章纳入连贯的叙述将有助于用户获得对事件的更快,更全面的了解。在本文中,我们提出了一个新颖的新闻建议范式,其中包括两个步骤:(1)利用大语言模型(LLM)的内部知识和推理能力(LLM)在候选新闻和用户表示之间进行高级匹配; (2)基于相关新闻和用户兴趣之间的关联生成连贯且逻辑上结构化的叙述,从而使用户参与新闻的进一步阅读。具体来说,我们建议GNR实施生成新闻建议范式。首先,我们通过利用LLM生成主题级表示并通过语义级表示来构成新闻和用户的双重表示。接下来,为了生成连贯的叙述,我们将探索新闻关系并根据用户偏好过滤相关新闻。最后,我们提出了一种名为UIFT的新型培训方法,以训练LLM,以连贯的叙述融合多个新闻文章。广泛的例证表明,GNR可以提高建议准确性,并最终产生更个性化和实际上一致的叙述1。