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World File Search System难词
重新排序量子计算的决策图比您想象的要难得难。
摘要。决策图已被证明是常规计算和量子计算中的有用数据结构，在许多情况下，可以按成倍的大数据呈指数级的数据结构。存在几种方法，以进一步减少决策图的大小，即它们的节点数量。重新排序是一种通过更改表示形式中变量顺序缩小决策图的方法。在传统世界中，这种方法是确定的，并将其可用性视为理所当然。对于量子计算，存在第一种方法，但无法完全利用类似的潜力。在本文中，我们研究了在常规世界和量子世界中重新排序决策图之间的差异，之后揭示了挑战，这些挑战解释了为什么在后者中重新排序更加困难。案例研究表明，对于量子计算，重新排序可能会导致在决策图的大小上的几个数量级改善，但也需要更多的运行时。
Fluent：一款针对口吃者的 AI 增强写作工具
口吃是一种言语障碍，影响着全世界数百万人的个人和职业生活。为了避免受到污名和歧视，口吃者 (PWS) 可能会采取不同的策略来掩饰自己的口吃。一种常见的策略是单词替换，即个人避免说出他们可能会口吃的单词，而是使用替代词。这个过程本身会造成压力并增加更多负担。在这项工作中，我们介绍了 Fluent，这是一种 AI 增强写作工具，可帮助 PWS 编写他们可以更流利地说的脚本。Fluent 体现了一种新颖的主动学习方法，用于识别个人可能难以发音的单词。这些词在界面中突出显示。将鼠标悬停在任何这样的单词上时，Fluent 会显示一组具有相似含义但更容易说出来的替代词。用户可以自由接受或忽略这些建议。基于此类用户交互（反馈），Fluent 不断改进其分类器，以更好地满足每个用户的个性化需求。我们通过测量工具识别 10 个模拟用户的难词的能力来评估我们的工具。我们发现我们的工具可以在不到 20 次交互中以超过 80% 的平均准确率识别难词，并且随着反馈的增加，它不断改进。我们的工具可以用于某些重要的生活场合，例如演讲、演示等。此工具的源代码已在 github.com/bhavyaghai/Fluent 上公开。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
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）。
利用基于大脑的语义特征解码词向量
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）。
人工智能三难困境：拯救地球，同时不破坏我们的工作
数字化和人工智能对工作世界的影响越来越大。大量失业风险的上升引发了人们对技术的担忧。收入和生产力增长有限，集中在少数科技公司，加剧了不平等现象。此外，数字技术日益增加的生态足迹已成为许多讨论的焦点。这造成了不平等加剧、生产率增长缓慢和技术进步带来的高生态成本的三难困境。如何解决这个三难困境？应该特别推广哪些数字应用？政策制定者应该做些什么来解决这个三难困境？本文表明，政策制定者应创造适当的条件，充分利用网络应用（传输、信息交换、供应、配置）领域的潜力，以获得可以广泛共享的最大社会效益。这需要将激励措施从当前用途转移到至少可以部分解决三难困境的用途。本文分析了当前政策工具在这方面的范围和局限性，并讨论了更符合数字经济新兴技术范式特性的替代方法。特别是讨论了应对人工智能带来的技术创新所带来的社会经济挑战所需的体制创新的可能性。
难民和移民健康：分享知识以采取行动
上午 10:10 全体会议 2：从地方到全球的难民和移民健康行动……爱尔兰难民和移民健康伙伴关系小组成员： 爱尔兰大学医学院 Anne MacFarlane 教授 爱尔兰世界音乐与舞蹈学院 Helen Phelan 教授 Ahmed Hassan Mohamed 先生、Doras 卫生部 Jim Walsh 先生 Miri am Orcutt 博士，世界卫生组织
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
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。
纳米词 - 药物输送系统的多功能方法
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。
量化中国能源三难困境并评估其与智能交通的关系
摘要 目的——缓解能源三难困境对应对气候变化、实现碳中和具有重要意义。为此，有效评估能源消耗水平至关重要。本研究旨在评估中国全省能源消耗的现状及时空变化。 设计/方法/方法——此外，我们基于2002年至2017年中国省级数据，利用动态估计模型，旨在确定智能交通对能源消耗的具体边际影响，以及智能交通影响能源消耗的可能渠道。 研究结果——因此，我们得出以下发现：（1）中国能源消耗及其三大支柱的表现都在逐步改善。此外，不同地区和省份的情况往往差异很大，表现最好和最差的地区之间的差距很大。 （2）科技进步对能源消耗具有显著的抑制作用，这一结果在一系列检验后仍然稳健。（3）科技进步的能源消耗消除效应主要源于创新能力的提高、技术效率的提高和能源规模的扩大。原创性/价值——据此，我们提出了一些政策建议，以帮助解决能源消耗问题并加速中国的科技进步。
多词和机器学习，用于预防和管理女性生殖健康
女性通常承担哺乳动物的大部分繁殖负担。在人类中，这种负担进一步加剧了，因为大型人类大脑的进化优势以女性生殖健康的巨大成本产生了巨大的代价。妊娠因此在妇女的身体和情感上成为高度要求的阶段，因此需要监测以确保最佳结果。此外，越来越多的社会趋势朝着生殖并发症迈进，部分原因是母亲的年龄增加和全球肥胖大流行需求对女性生殖健康的监测更加紧密。这篇评论首先提供了女性生殖生物学的概述，并进一步探讨了大规模数据分析和 - 组技术（基因组学，转录组学，蛋白质组学和代谢组学）对诊断，预后和对女性生殖障碍的管理的利用。此外，我们还探索了用于预防和管理的预测模型的机器学习方法。此外，移动应用程序和可穿戴设备提供了不断监测健康的希望。这些互补技术可以合并为监测女性（与生育有关的）健康以及对提供干预溶液的任何早期并发症的检测。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。 在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。总而言之，技术进步（例如，OMICS和可穿戴设备）对女性生殖疾病的诊断，预后和管理有希望。在女性生殖医疗保健中迫切需要在社会利益的国家医疗保健系统中进一步实施这些技术的系统整合。