XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBERT
艾伯塔省商学院
艾伯塔省商学院是加拿大领先的商学院之一，提供本科，研究生，博士学位和高管教育计划。今天，它一直被排名世界上最优秀的研究，教学和社区参与。 这所学校也是加拿大第一批也是最长的经认可的商学院。 协会获得促进大学商学院（AACSB）的认证是全球商学院的最高成就标准，并证明了校友的计划，研究实力和职业发展的多样性。今天，它一直被排名世界上最优秀的研究，教学和社区参与。这所学校也是加拿大第一批也是最长的经认可的商学院。协会获得促进大学商学院（AACSB）的认证是全球商学院的最高成就标准，并证明了校友的计划，研究实力和职业发展的多样性。协会获得促进大学商学院（AACSB）的认证是全球商学院的最高成就标准，并证明了校友的计划，研究实力和职业发展的多样性。
全体人员主题：离基地自由政策参考
1050 N00 1 10 月 24 日备忘录 发件人：驻日美国海军部队指挥官 收件人：全体人员 主题：基地外自由政策 参考：(a)《军事法庭手册》（2023 年版） (b) COMUSJAPAN 24 年 9 月 16 日备忘录，主题：针对驻扎或在日本作战的所有美国军事力量的自由命令 (c) JAGINST 5800.7G CH-2 (d) USFJI 36-2811 (e) OPNAVINST F3100.6K (f) COL DAVID A. MAYS 备忘录 24 年 9 月 20 日，主题：驻日美国军队禁区清单 1.目的。提供指挥官对基地外自由期间个人行为的意图、期望和要求，并颁布部队必须纳入其自身基地外自由政策的最低标准。根据参考文献 (a) 和 (c)，这是合法的一般命令，违反该命令将根据《统一军事司法法典》第 92 条受到处罚。2.取消。本备忘录取消并取代美国驻日本海军部队/日本海军地区司令 (CNFJ/CNRJ) 24 年 7 月 25 日的第 1050 N00 号备忘录。3.适用性。本命令适用于所有位于日本（包括冲绳）并在日本作战的海军服役成员，他们受美国印太司令部管辖，包括预备役人员（以预备役身份服役时）、国民警卫队人员（处于 Title 10 状态时）以及处于临时额外职责 (TAD)、临时职责旅行 (TDY)、部署、休假或通行状态的人员。本命令也适用于隶属于海军部队或位于日本海军设施内的其他武装部队成员。如果某位服役人员是驻扎在日本的美国海军陆战队、美国空军或美国陆军部队的临时待命/长期待命人员，则他们将受到更严格的自由政策的约束。该命令也适用于远征和轮换部队的人员。4. 基地外自由政策。基地外自由将按照参考 (b) 执行，包括以下要求：
使用Vader和Bert
摘要：在围绕Omicron疫苗接种的迅速发展的讨论中，该研究利用Twitter的数据，重点关注美国，从2022年3月至2023年3月。利用SNScrape Python库的功能，整理了一条全面的推文数据集，并随后受到严格的情感分析技术。采用了两种主要方法论：Valence Aware Away词典和情感推理器（Vader）和来自变形金刚（BERT）模型的双向编码器表示。数据进行了预处理，其中包括删除URL，HTML标签，提及和停止单词。使用Vader最初标记了这些推文，形成了用于训练BERT模型的基础层。遵循令牌化，数据批处理和模型构建后，对BERT模型进行了训练并随后评估。结果在研究期间与Omicron疫苗相关的讨论中照亮了情绪的多方面景观。此外，确定了可辨别的关系，突出了整个Omicron时期与疫苗相关的Twitter对话中的情感通量。这项研究在大流行的关键时期提供了对公共情绪的宝贵见解，并强调了当代自然语言处理工具在衡量公众舆论中的潜力。
Exhubert：通过块扩展加强休伯特，并在37个情绪数据集上进行微调
基础模型通过利用其预先训练的代表来捕获语音信号中的情感模式，在语音情感识别（SER）中表现出了巨大的希望。为了进一步提高各种语言和领域的SER性能，我们提出了一种新颖的方法。首先，我们收集了Emoset ++，这是一个全面的多语言，多种文化的语音情感语料库，具有37个数据集，150,907个类型，总持续时间为119.5小时。第二，我们介绍了exhubert，这是Hubert的增强版本，它是通过骨架扩展和对E Mo s et ++进行微调实现的。我们将每个编码器层及其权重填充，然后冻结第一个重复，集成了零零的线性层并跳过连接以保持功能并确保其适应性的能力，以便随后进行微调。我们在看不见的数据集上的评估显示了Exhubert的功效，为各种SER任务设定了新的基准标记。模型和有关E Mo S et ++的详细信息：https：//huggingface.co/amiriparian/exhubert。索引术语：情感计算，语音情感识别，变形金刚，深度学习
DNA - 拭子测试迷你美国牧羊犬
我宣布已介绍并检查了正确的狗。违反此规定将导致该窝小狗无法登记/注销登记，挪威养犬俱乐部对此不承担任何责任。如果与主人和狗有关的所有身份都保密，样本将能够被自由用于研究，以改善该品种的健康状况。
使用BERT个性化的治疗建议
63100，雪兰莪Cyberjaya。*通讯作者：（ jayapraj@srmist.edu.in; orcid：0000-0002-2548-9135）摘要 - 这项研究工作开发了一个新框架，将患者的反馈与跨疾病国家的循证最佳实践相结合，以改善药物建议。它以伯特为自由文本处理引擎来处理情感判断和分类。该系统的功能（名为“ Pharmabert”）包括接受药物审查数据作为全面的输入，药物分类，当处理广泛的治疗方法以及对基于BERT的模型进行微调，以获得对特定药物的正面或负面情绪。Pharmabert对BERT结构进行了各种药物和微调分类，以感知很多特定药物的可能情感。因此，Pharmabert将其所有训练和优化功能融合在一起，通过此功能，该系统的精度最高为91％，从而展示了该模型在捕获患者情感方面的效力。在成为Bert旋转时，Pharmabert利用自己的一套经验丰富的技术来理解和感知患者，医生或药剂师给出的与健康有关的文本输入。它使用转移学习，也就是说，它从语言表示中学习以迅速适应药物审查的复杂性。通过药剂师，医疗保健专业人员可能会从患者反馈中扩大诊断，从而构成更中性的决策。关键字 - 来自变压器（BERT），机器学习（ML），人工智能（AI），大语言模型（LLMS），深神经网络（DNN），自然语言处理（NLP）的双向编码器表示。
分子药理学 阿尔伯特爱因斯坦医学院
分子药理学 - 主要教师 姓名 职称 地点 电话 Praveen Agrawal 助理教授 Forchheimer 231 2604 Michael Aschner 教授 Forchheimer 209 2317 Jonathan M. Backer 教授/系主任 Forchheimer 230 2153 Dongsheng Cai 教授 Forchheimer 216 2426 Eugen Dhimolea 助理教授 Forchheimer 248 4121 Matthew J. Gamble 教授 Golding 202 2942 Louis Hodgson 教授 Price Center 217 1027 Derek M. Huffman 教授 Golding 201 4278 Pabitra Parua 助理教授 Forchheimer 236 4284 David Sharp 教授 Ullmann 223 3463 Kamini Singh 助理教授 Golding 203 2466 分子药理学 -二级教师 姓名 职称 地点 电话 Michael D. Brenowitz 教授 Forchheimer 311 3179 Edward Chu 教授 Chanin 209 2302 Kelvin Davies 教授 Forchheimer 742 3201 Young-Hwan Jo 教授 Forchheimer 511 2987 Marina Konopleva 教授 Ullmann 915 4068 Chaoyuan Kuang 助理教授 Chanin 628 2594 Sridhar Mani 教授 Chanin 302-D1 2871 Hayley McDaid 副教授 Forchheimer 223 8829 Jeffrey E. Pessin 教授 Price 中心 375 1029 Gaetano Santulli 副教授 Forchheimer 529 3637 Edward L. Schwartz 教授 Block 614 8864 Kosaku Shinoda 助理教授 Price 中心 355 1189 Sylvia O. Suadicani 教授 Forchheimer 744 3225 Mia M. Thi 副教授 Golding 101 3460 分子药理学 - 讲师/职员科学家
LFAQ - ALBERT BRAY
对于所有出发和到达的国际航班：在 ETA/ETD 之前将 PPR PN 12 小时（周六、周日和索尼亚特兰蒂斯 24 小时）发送至 douane.aeroportalbert@douane.finances.gouv.fr，并将抄送至 processing@aeroportalbertpicardie.com 或通过网站 http://www.aeroportalbertpicardie.com/fr/formalites-douanieres/ 使用海关表格。通知必须包含以下信息：- ACFT 的类型和注册、公司； - 航班类型：旅游/商务/货运/其他； - 出发地/目的地、预计到达时间 (ETA)/预计出发时间 (ETD)； - 每位机组人员和乘客：姓氏、名字、国籍、出生日期和国民身份证/护照号码； - 需要申报的货物、金额、担保和贵重物品。
RoBERTa 和 Bi-LSTM 用于 CLEF 2024 PAN 的人类与人工智能生成文本检测笔记本 Panagiotis Petropoulos 1, †, Vasilis Petropoulos 2, †
摘要 我们生活在一个人工智能快速发展的新时代，现有模型的新版本和越来越强大的版本，甚至是新模型，不断被创造出来。人类和工业界正在越来越多地投资于这些进步。现实生活中有很多例子表明，这些模型被人类用来方便自己或欺骗。学生和学者不再深入研究知识和制造虚假新闻是经常发生的两个主要现象。因此，需要创建一个能够检测和区分人工智能生成的文本和人类编写的文本的分类器。已经采取了几种非常好的方法，但它们必须随着法学硕士的发展而不断发展。今年，CLEF [1] [2] 的 PAN 共享任务阐明了上述需求。为了解决该任务，本文提出了一种 RoBERTa[3] 和 Bi-LSTM 相结合的架构。关键词 RoBERTa、Bi-LSTM、NLP、AI 生成文本检测、作者分析