在生物医学领域中监督的命名实体识别(NER)取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的,而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类,并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练,这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。,我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44%,单发NER为50.10%,10-Shot NER的平均F1得分为69.94%,在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上,100-SHOT NER的平均F1得分为79.51%。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体,优于先前的变压器方法,并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。
tl; dr3D中的湍流不仅仅是“只有一个维度”自回归模型努力通过时间跟踪复杂的涡旋结构生成的建模使我们可以直接从流量状态的流动状态中进行样品,从而在跟踪问题
合作伙伴 CII IGBC 的支持说明 “我们很高兴地承认 IIT 马德拉斯研究园区在实施创新能源存储解决方案方面所做的开创性工作:IIT 马德拉斯研究园区的热存储和电网规模电池存储系统。在商业建筑中的成功演示不仅展示了技术可行性,而且还强调了这种可持续解决方案的经济可行性。 代表 CII 印度绿色建筑委员会 (IGBC),我们祝贺参与这一旗舰项目的 IIT 马德拉斯研究园区团队,并全心全意支持这一值得称赞的举措。我们渴望合作并协助推广 IIT 马德拉斯研究园区,使其成为印度建筑领域的一个突出和成功的案例研究。 我们借此机会强调 IGBC 的重大努力——在 2021 年地球日之际启动净零排放使命。这项计划的愿景是促进“印度成为到 2050 年实现净零排放转型的领先国家之一”。印度理工学院马德拉斯研究园区项目和“从零到绿色”方法将在引导印度建筑行业实现净零能耗转型方面发挥关键作用。正是通过这样的合作努力和开创性举措,我们才能共同为印度和世界铺平道路,实现可持续和对环境负责的未来。” IGBC 钦奈分会主席 Ajit Kumar Chordia 先生 Khivraj Tech Park Pvt. Ltd. 董事总经理
这样做无非是支撑我们经济体的能源系统的完全转变。,我们在关键的十年开始的关键年份处于关键的一年。11月的《联合国气候变化框架公约》第26届当事方(COP26)是通过建立2015年巴黎协定基础来增强全球野心和气候行动的重点。国际能源机构(IEA)一直在努力支持英国政府的COP26总统职位,以帮助使其取得成功。我很高兴与COP26总统Alok Sharma在3月的IEA -COP26净零峰会上共同主持,来自40多个国家 /地区的顶级能源和气候领导者强调了清洁能源过渡背后的全球势头。
能源部门是当今大约四分之三的温室气体排放的来源,它是避免气候变化最大影响的关键,这也许是人类面临的最大挑战。到2050年将全球二氧化碳(CO 2)的排放降低至零净净净量与将平均全球温度的长期增加到1.5°C的努力一致。这无非是我们如何产生,运输和消耗能量的完整转变。对达到零净的政治共识日益增长,这是对世界所能取得的进步的极大乐观,但是到2050年,到达全球净零排放所需的变化知之甚少。需要大量的工作才能将当今的雄心壮志变成现实,尤其是考虑到国家之间的各种情况及其不同的能力以进行必要的改变。这份特别的IEA报告制定了实现这一目标的途径,从而产生了一种干净有弹性的能源系统,这将为人类的繁荣和福祉带来重大利益。
