XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBERT
CSM ROBERT J. ALLEN 指挥士官长 美国陆军...
CSM ROBERT J. ALLEN 指挥军士长 美国陆军安全援助训练管理组织指挥军士长 Robert J. Allen 是佐治亚州哥伦布市人。他于 1995 年 1 月入伍。他以步兵身份在佐治亚州本宁堡完成了基本战斗训练和高级个人训练。他被派往德克萨斯州胡德堡、德国施韦因富特、佐治亚州本宁堡、韩国霍维营、阿拉斯加理查森堡、北卡罗来纳州布拉格堡、德克萨斯州布利斯堡和夏威夷斯科菲尔德兵营。CSM Allen 曾担任过各种领导职务，包括：团队领导、小队领导、排长、一级军士长、作战军士长、远程监视 (LRS) 团队领导、LRS 一级军士长、测试跳伞员、营作战军士长和营指挥军士长。CSM Allen 的教育经历包括初级领导力发展课程 (PLDC)、基础士官课程 (BNCOC)、高级士官课程 (ANCOC)，并且他毕业于美国陆军士官学院 (USASMA)“第 68 届”。他还毕业于游骑兵学校、空降学校、跳伞大师课程、空中突击学校、探路者学校、军事自由落体跳伞员（基础和跳伞大师）学校以及侦察监视领导者课程 (RSLC)。他在 Excelsior College 获得了行政和管理研究应用科学副学士学位。CSM Allen 获得的奖项和勋章包括铜星勋章、功绩服务勋章（第 6 次获奖）、陆军表彰 w/V 装置、陆军表彰（第 3 次获奖）、陆军成就奖（第 15 次获奖）、战斗步兵徽章、专家步兵徽章、游骑兵徽章、大师级跳伞员徽章、空中突击徽章、探路者徽章、军事自由落体跳伞长跳伞员徽章和其他各种奖项和勋章。CSM Allen 已婚，有五个孩子。
在图书馆中制作和使用人工智能：在瑞典国家图书馆创建 BERT 模型
如何开发和使用新型人工智能技术？本文结合数据和图书馆学的方法，重点介绍自然语言处理技术，尤其是国家图书馆中的自然语言处理技术。文章介绍了瑞典国家图书馆的藏书如何促成瑞典语新 BERT 语言模型的开发。文章还概述了该模型在学术图书馆中的具体用例，详细介绍了该模型如何使数字藏书可用于新形式的研究，从自动分类到增强搜索能力和改进 OCR 凝聚力。文章的结论强调了人工智能与图书馆相互影响的潜力，并指出，虽然人工智能可能会改变图书馆的运作方式，但图书馆也可以在人工智能的未来发展中发挥关键作用。
休假和自由政策确认书
我承认，我已全面了解了与 CNATRA 飞行训练计划的学生以及我目前被分配到的指挥/训练空军联队有关的休假和自由政策。我进一步承认，在我签订任何购买旅行住宿的协议之前，所有休假/自由必须得到适当当局的批准，并且与休假/自由相关的所有费用均由我自己承担，并且根据任何不可预见的运营要求和/或指令，我可能会在之前批准的休假/自由期间随时被召回。
ConBERT：用于电子病历手术报告标准化的双向变压器的连接
摘要：本手术报告记录了手术的细节。对以自由文本编写的手术报告的医学术语进行标准化对于开展医学研究和建立保险系统具有重要意义，因为它可以准确地共享治疗信息。但是，手术报告的标准化是一项劳动密集型任务，存在导致错误的风险。我们提出了一种来自 Transformer 的双向编码器表示的连接 (ConBERT) 模型，用于使用自由文本中记录的手术报告和诊断来预测国际疾病分类 9 代码，以自动标准化手术报告。我们比较了 BERT 和字符 BERT 的预训练模型，并通过连接每个模型的组合创建了一个新模型。所提出的 ConBERT 模型的微 AP 得分为 0.7672、F1 得分为 0.7415、AUC 为 0.9842。此外，我们还开发了一个基于 Web 的应用程序来展示我们模型的性能并使其可供公众访问。
用于宣传检测的 AraBERT 模型
如今，数字平台上数据的快速传播导致了信息污染和数据污染的出现，特别是错误信息、恶意信息、虚假信息、假新闻和各种类型的宣传。这些话题现在对在线数字领域构成了严重威胁，给世界各地的社交媒体平台和政府带来了诸多挑战。在本文中，我们提出了一种基于 Transformer 模型 AraBERT 的宣传检测模型，目的是使用该框架检测阿拉伯语社交媒体文本场景中的宣传内容，以使在线阿拉伯语新闻和媒体消费更健康、更安全。鉴于数据集，我们的结果相对令人鼓舞，表明这种方法在阿拉伯语在线新闻文本 NLP 中具有巨大的潜力。
ROBERT SOKOLOWSKI 简历 2022 年 10 月......
之后。除了一些委员会工作外，我还与一些理论物理学家和数学家合作，研究科学、数学和信息技术哲学问题，并做了几次演讲。我还与洛斯阿拉莫斯的 Gian-Carlo Rota 和 David Sharp 合著了一篇关于数学对象的文章。我参加了一些讨论和关于建立圣达菲研究所的会议。我为代达罗斯写的两篇文章源于我与洛斯阿拉莫斯的合作。1990 年 12 月 18 日，我发表了题为“DNA 作为代码”的主任座谈会，该论文于 2015 年发表在我的法语论文集上。1996 年，我在洛斯阿拉莫斯发表了罗伯特·J·奥本海默纪念讲座，题为“洛斯阿拉莫斯作为哲学项目”。纽约州立大学石溪分校哲学系的站点访问者，代表
iberty策略 - 自由
我们为建立数百个非政府组织，基层团体和公共部门工人的各种联盟而合作。我们领导了近一百万个签名的请愿书，我们的社交媒体参与率很高。我们的媒体影响逐年增长，因为我们应对有毒的叙事并塑造了公众舆论，而自由调查（我们的编辑独立的调查新闻部门）通过他们的地面破坏性的故事来阐明侵犯人权的侵犯。
FloraBERT：跨物种迁移学习，注意......
在应用深度学习模型方面，最近的研究表明，可以从生物体的调控 DNA 预测内表型，例如 RNA 转录丰度。然而，由于训练以前类型的深度学习模型需要大量标记数据，这项工作仅限于具有大量标记数据用于特定任务的物种。在这里，我们介绍了 FloraBERT，这是一种基于迁移学习的深度学习模型，它能够改善对单个目标物种基因表达的预测，它通过利用来自所有植物的基因组组装形式的跨物种基因组信息来实现这一点。FloraBERT 的表现明显优于简单的 k 聚体袋基线模型，并且实现了与涉及不太复杂物种的先前工作相当的性能。此外，对 FloraBERT 学习参数的研究表明，训练过程编码了生物学上显着的信息，例如物种之间的分类相似性和启动子内核苷酸的位置相关性。为了方便未来的研究，我们在 GitHub 上公开了源代码和模型权重，网址为 https://github.com/benlevyx/florabert 。
BERT 模型微调以准确预测药物……
摘要：在药物发现过程中，确定最佳候选药物非常重要。生物学和计算科学领域的研究人员一直试图利用机器学习 (ML) 来有效预测药物-靶标相互作用 (DTI)。近年来，根据预训练模型在自然语言处理 (NLP) 中的新兴用途，人们正在为化合物和靶蛋白开发预训练模型。本研究试图使用 Transformers (BERT) 预训练模型 ChemBERTa 来改进化合物的 DTI 预测模型。预训练的特点是使用简化的分子输入线路输入系统 (SMILES)。我们还使用预训练的 ProBERT 来预测靶蛋白（预训练使用氨基酸序列）。BIOSNAP、DAVIS 和 BindingDB 数据库 (DB) 被用于（单独或一起）学习。最终模型由 ChemBERTa 和 ProtBert 以及集成的 DB 共同教授，与之前的模型相比，根据受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 和精确召回率-AUC 值，提供了迄今为止最佳的 DTI 预测性能。使用对 13 对底物和代谢酶细胞色素 P450 (CYP) 的特定案例研究验证了最终模型的性能。最终模型提供了出色的 DTI 预测。由于药物和靶蛋白之间的现实世界相互作用预计会表现出特定的模式，因此使用 ChemBERTa 和 ProtBert 进行预训练可以教授此类模式。如果学习采用涵盖药物和靶蛋白之间所有关系的大型、均衡的数据集，学习此类相互作用的模式将提高 DTI 准确性。