克劳斯-罗伯特·穆勒是柏林工业大学的计算机科学教授,也是柏林学习和数据基础研究所 (BIFOLD) 的联席主任。他于 1984 年至 1989 年在卡尔斯鲁厄学习物理学,并于 1992 年在卡尔斯鲁厄工业大学获得计算机科学博士学位。在柏林 GMD FIRST 完成博士后工作后,他于 1994 年至 1995 年在东京大学担任研究员。1995 年,他在 GMD-FIRST(后来的弗劳恩霍夫 FIRST)创立了智能数据分析小组,并担任该小组的负责人,直至 2008 年。1999 年至 2006 年,他担任波茨坦大学教授。自 2012 年起,他担任首尔高丽大学的杰出教授。 2020/2021 年,他在谷歌大脑担任首席科学家,度过了休假。除其他外,他还获得了奥林巴斯模式识别奖(1999 年)、SEL 阿尔卡特通信奖(2006 年)、柏林市长颁发的柏林科学奖(2014 年)、沃达丰创新奖(2017 年)、赫克托科学奖(2024 年)、模式识别最佳论文奖(2020 年)、数字信号处理最佳论文奖(2022 年)。2012 年,他当选为德国国家科学院利奥波尔迪纳分校院士,2017 年当选为柏林勃兰登堡学院院士
最近的重大科学突破带来了一场新兴技术革命,即所谓的科学技术前沿领域。生物技术的最新进展,包括基因工程、酶学和发酵技术,已经成为一种现象,并且对世界经济产生了重大影响。玉米果糖生产技术的发展及其对糖业的影响只是一个例子。另一方面,光纤的应用和使用实际上已取代了通信电缆中的铜,从而对铜工业产生了不利影响,这是材料科学领域中许多技术发展的例子之一,这些技术发展对世界经济产生了重大影响。微电子领域的快速进步同样实际上改变了现代社会。
在阿拉伯联合酋长国、新加坡、马来西亚、印度尼西亚、卡塔尔和吉布提的技术和强化中途停留期间,合作伙伴关系将得到更新,支持点也将得到巩固。空天军的空中力量将首次在韩国停留,然后在日本停留。 PEGASE 23 从法国本土进行的空中部署任务是 PEGASE 22、2021 年的 HEIFARA 和 PEGASE 18 部署的延续。
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型(扩散模型和变压器)的适应来弥合这一差距,以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型(例如denoising扩散概率模型)在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献,为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集,这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样,在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面:确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐,选择该句子的片段,然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发,考虑到语法和语义的元素,包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8],这些研究并不能解决我们解决的问题。此外,还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9],以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作,THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估,其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而,这些作品都没有全面解决哈萨克(Hazakh)的文本发电挑战,这是一种低资源,形态上丰富的突厥语。
在 GridLab 的支持下,Catalyst Cooperative 将托管和分发可再生能源数据集。该数据包括按县级发布的每小时太阳能、陆上和海上风电生产情况,汇总了美国本土的 3 公里数据。首次发布包含 2019-2023 年的数据,而 2025 年第一季度的进一步发布将包含 2014-2018 年的数据。该数据集的基础是美国国家海洋和大气管理局的高分辨率快速刷新 (HRRR) 操作数值天气预报模型生成的天气变量。该方法已用于指导现实世界的进程,例如在 2020 年为 Midcontinent Independent System Operator (MISO) 开发数据集。
阿纳塔普尔联合大学附属拉吉夫·甘地纪念工程技术学院(自治)。获得 NBA (TIER-I) 和 NAAC of UGC 认证。新德里,获得 A+ 级认可 UGC-DDU KAUSHAL KENDRA NANDYAL-51850 1,(Estd-1995)