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blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024
命名实体识别是一项信息提取任务，旨在识别文本中的命名实体并将其分类为预定义的类别。嵌套的命名实体识别涉及检测外部实体和内部实体。Bionne竞争[1]是CLEF 2024 Bioasq Lab [2]的一部分，重点是从生物医学文本中提取嵌套的实体。嵌套命名实体类型包括解剖（解剖学），化学物质（化学），疾病（DISO），生理学（物理），科学发现（发现），受伤或中毒损害（伤害_poisoning），实验室程序（LABPROC）和医疗设备（设备）[3]。挑战提供俄罗斯，英语和双语曲目。对于英语曲目，组织者提供了一个带有50个记录和一个带有50个记录的验证的培训集。每个记录都包含一个文本，即PubMed摘要，以及以Brat格式注释的实体列表，其本文中实体的起始和结束位置。在测试阶段，组织者发布了一个带有154个摘要和346个额外文件的测试集，总共有500个记录。我们的团队专注于Bionne English Track。我们的系统使用大型语言模型（特别是Mixtral 8x7b指示模型[4]）和一个生物医学模型来查找文章中的实体。然后，系统使用统一的医学语言系统（UMLS）语义类型来过滤和汇总实体。实现可以在GitHub 1上找到。
Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类
抽象的自主机器人用于以人为中心的环境（例如办公室，餐馆，医院和私人住宅）进行协作和合作的任务。这些活动要求机器人以社会可接受的方式吸引人们，即使他们犯了错误。由于技术或环境局限性（例如多模态观测值不匹配），机器人会导致通知失败。虽然无法完全避免这些错误，但仍然有必要最大程度地减少它们。在本文中，我们希望通过使用对比言语和非语言的多个提示来使用讽刺，以允许机器人隐藏其相互作用信号的不确定性。结果表明两种态度之间的某些差异，例如机器人的独立性和自信。
使用遗传算法创建对抗性示例
摘要随着我们越来越多地将人工智能整合到我们的日常任务中，至关重要的是要确保这些系统可靠且可靠地抵抗对抗性攻击。在本文中，我们介绍了Clef Checkthat任务6的参与！2024实验室。在我们的工作中，我们探索了几种方法，可以将其分为两类。第一组专注于使用遗传算法来检测单词并通过多种方法（例如添加/删除单词和使用同义）进行更改。在第二组方法中，我们使用大型语言模型来产生对抗性攻击。基于我们的综合实验，我们选择了基于遗传算法的模型，该模型利用分裂单词和同质同源物作为文本操纵方法的组合，作为我们的主要模型。我们根据Bodega度量和手动评估排名第三。
一种生成AI作者身份验证的模型融合方法
摘要本文旨在概述我们的方法，以区分人类生成的文本和具有模型融合方法的生成AI模型。我们的方法包括三个步骤：首先，我们将PAN的竞争数据集扩展到Clef 2024的竞争数据集，其中包括来自著名的数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的外部数据集，并应用Levenshtein距离算法算法纠正拼写错误的单词。然后，基于共享主题并将培训，验证和测试数据集形成文本对的数据集。第二，我们训练一个微调的BERT作为基本模型和使用R-Drop方法的BERT来减轻过度拟合问题。最后，这两个模型是使用合奏学习技术和投票策略组合的。我们的实验结果表明，融合模型的ROC-AUC度量为0.932，比基线模型Fast-DetectGpt（Mistral）提高了5.6％。
算法解决成品中谨慎对数问题
令G为环状纤维组，G是其一个发电机之一，然后对于G的任何元素y，都有一个正整数x，使得y = g x。从y到基础g，这些最小的整体中最小的索引称为索引或谨慎对数。通常注意到log g（y）。以类似于Neper对数功能的方式，log G函数模拟G公式log g yz = log g yz = log g y + log g z，其立即应用使将群法的计算减少到添加。获得该技术完成的两个身体元素的乘积是有吸引力的，但是很快，这对于大物体来说是不合适的，因为不再有可能预先计算出表。实际上，如果从算法的角度来看，从x中计算的观点很容易，尤其是通过通常称为“二进制指数”的方法[21]，今天的反向被认为是某些组的分歧。密码学在1970年代中期发明了公共密钥密码学，能够利用这一困难。我们试图突出显示具有较小的复杂性，密钥大小的多项式功能，而另一方面，对于解决问题的问题本质上是等效的安全性，该问题基本上是等效的，因为该问题是无知的，而没有密钥大小的多项式复杂性算法。OAEP类型图[5]是这种方法的典型特征。最佳算法以整个N的分解而闻名，一方面是备用渐变复杂性，等于减少了它们的安全性，使RSA陷阱置换量的非可逆性问题[4]，该研究需要精确数量的数量培养物，以实际上是两个质量数的乘积。
存在于2025年：在推文，模因和Tiktok视频中以性别歧视的识别和表征分歧
摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室，该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行，代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言，英语和西班牙语的九项任务，这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务（性别歧视，来源意图检测和性别歧视分类）。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式，从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样，该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释，显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习，使它们更好地理解一系列人类观点，并为有效的以人为本的解决方案发展。
新泽西州水生入侵物种管理计划
致谢 本水生入侵物种管理计划 (AISMP) 由新泽西州水生入侵物种管理计划核心团队创建，并根据水生有害物种工作组 (ANSTF) 和美国鱼类和野生动物管理局 (USFWS) 制定的指导方针编制。水生入侵物种工作组 (AISWG) 包括来自州政府机构、学术机构和非政府组织的代表。其他机构代表以及公众成员提供了宝贵的技术意见和审查。如果没有那些制定新泽西州入侵物种战略管理计划的人（在 Mike Van Clef 博士的指导下）的工作，本计划不可能编写完成。协助编制本计划的工作组成员名单可在附录 A：工作组成员名单中找到。 本报告是根据美国内政部和美国鱼类和野生动物管理局授予马里兰州海事基金会的 F18P00243 奖而编制的，该基金会是中大西洋水生入侵物种小组的管理实体。这些声明、发现、结论和建议均为作者的观点，并不一定反映中大西洋水生入侵物种小组、马里兰海事基金会、美国内政部或美国鱼类和野生动物管理局的观点。
在医学，社交媒体中推进多媒体检索...
具有20多年的传统，ImageClef基准测试仪为科学界提供了研究活动和评估多模式数据的注释，索引，分类和检索方法。Imageclef 2024与评估论坛（CLEF）[18,19]的会议和实验室集成在一起，第二版由法国格伦诺布尔大学（University of Grenoble Alpes）托管，2024年9月9日至12日，2024年9月20日。考虑到最后四个成功版的经验，Imageclef 2024将处理四个基准测试任务中的多样性，以接近单语言和跨语言信息检索系统的不同方面[14,18,19] [14,18,19] 很少。广告系列目标是多模式数据注释和检索社区以及计算机视觉，图像信息检索和数字图像处理字段的研究人员。从其成立开始，Imageclef却产生了有意义的学术影响，目前，有420个出版物对Web of Science（WOS）有3792篇引用。本文介绍了计划于2024年计划的四个任务，即：ImageClefmedical，ImageCleFrecommeding，参数的图像检索/生成和ImageCleftopicto（图1）。
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面对产品、相关服务的日益复杂以及竞争的加剧，创造链（设计、工程、制造、维护、在职支持、产品回收）的“端到端”管理变得竞争力和上市时间的关键要素。因此，PLM 是真正的数字化业务战略的一部分，其目标是提高运营效率，加强和简化各专业之间的互动，并确保整个产品生命周期内的数据完整性。支持这些新流程的 PLM 解决方案不仅在公司内部，而且在扩展企业（合作伙伴、供应商等）中创建了高性能的协作工作环境。 Sopra Steria 凭借其 PLM 产品支持其客户实现更多增长、更多盈利和更多价值。