关于三叶草有限公司三叶草公司是一家澳大利亚公司(ASX:CLV)上市的澳大利亚公司。三叶草从成为一家研发,制造业和营销公司发展到专注于建立针对技术,新产品开发和商业化的战略关系。三叶草的上级微型塑料技术可以将营养油(例如金枪鱼,鱼类,藻类和真菌油)添加到婴儿配方奶粉,食品和饮料中。通过广泛的研究和开发开发,我们的专有技术保护了这些敏感油免受氧化的影响,从而使它们可以纳入一系列应用中。所有三叶草产品都达到纯度,稳定性和性能的最高标准,使客户能够最大化和提供营养。有关三叶草的更多信息,请访问www.clovercorp.com.au
利用富文本刺激的脑电图 (EEG) 数据集可以促进对大脑如何编码语义信息的理解,并有助于脑机接口 (BCI) 中的语义解码。针对包含中文语言刺激的 EEG 数据集稀缺的问题,我们提出了 ChineseEEG 数据集,这是一个高密度 EEG 数据集,并辅以同步眼动追踪记录。该数据集是在 10 名参与者默读两部著名小说中约 13 小时的中文文本时编制的。该数据集提供长时间的 EEG 记录,以及预处理的 EEG 传感器级数据和由预训练的自然语言处理 (NLP) 模型提取的阅读材料的语义嵌入。作为源自自然中文语言刺激的试点 EEG 数据集,ChineseEEG 可以显著支持神经科学、NLP 和语言学的研究。为中文语义解码建立了基准数据集,有助于脑机接口的发展,并有助于探索大型语言模型与人类认知过程的契合。它还可以帮助研究中文自然语言背景下的大脑语言处理机制。
主题:拟议于 2026 年 3 月 31 日结束的费率年度大幅增加收入 案件编号:24-E-0322 和 24-G-0323 公用事业:尼亚加拉莫霍克电力公司(NMPC 或公司) 提交日期:2024 年 5 月 28 日 最终暂停日期:2025 年 4 月 30 日
对General域Corpora培训的大型语言模型(LLM S)在自然语言处理(NLP)任务上表现出了显着的要求。然而,以前的研究通过以域为中心的Corpora训练LLM S在专业任务上表现更好。是由这种见解的刺激,我们开发了一套全面的LLM S套件,该套件是针对地球科学,生物学,物理学,地球物理学,行星科学和天体物理学的紧密相关领域量身定制的,并使用从多元化数据来源中汲取的科学公司进行了培训。模型套件包括:(1)使用域特异性词汇和语料库培训的编码模型来解决NLP任务,(2)基于对比的学习文本嵌入了使用多种数据集培训的模型,以解决信息检索和(3)使用知识蒸馏的较小型号的较小版本,这些型号的较小版本,这些模型的较小版本是对延期或资源约束的较小型号。我们还创建了三个新的科学基准数据集,气候 - 变化NER(实体识别),
模块 I。该模块旨在用于准备口译作业,包含四个主要功能:(i)语料库管理、(ii)词汇表管理、(iii)命名实体识别(NER)和(iv)自动文本摘要。语料库管理提供与语料库相关的不同功能:自动和用户辅助语料库编译(网络爬虫)、语料库上传和语料库查询(索引、右/左排序 KWIC、n-gram、模式、候选术语)。词汇表可以从语料库创建或手动编译。词典和词汇表管理允许用户创建、上传和删除词汇表,执行外部搜索以查找翻译等价物,或者使用机器翻译和后期编辑自动翻译术语。还可以自动创建多词术语的双语词汇表并通过外部搜索进行后期编辑。
大量历时语料库的出现推动了越来越多的定量研究,这些研究针对语言的演变和意义的变化。本研究的核心量是文本中语言元素的标记频率,频率的变化反映了元素的流行程度或选择性适应度。然而,语料库频率可能会因各种原因而发生变化,包括纯粹的随机抽样效应,或者因为语料库由当代媒体和小说文本组成,其中的底层主题会随着文化和社会政治趋势而起伏不定。在本文中,我们引入了一个用于控制语料库中主题波动的简单模型——主题文化平流模型,并展示了它如何为词频随时间变化的变化提供可靠的基线。我们在跨越两个世纪的历时语料库和一个精心控制的人工语言变化场景中验证了该模型,然后用它来纠正历史时间序列中的主题波动。最后,我们利用该模型表明,新词的出现通常与热门话题的兴起相对应。这表明
国际现代英语计算机档案馆 (ICAME) ICAME 是一个由语言学家和信息科学家组成的国际组织,致力于研究英语机器可读文本。该组织的目标是收集和分发有关可用于计算机处理的英语材料以及已完成或正在进行的语言研究的信息,以机器可读的形式编纂英语文本语料库档案,并向研究机构提供材料。位于挪威卑尔根的挪威人文计算中心是计算机化英语语料库和语料库相关软件的分发中心。它出版 ICAME 期刊(以前称为 ICAME 新闻)并维护电子信息服务(有关详细信息,请参阅本期第 140 页)。自 1979 年以来一直安排会议。
● RV 3.2:(RCA)AI 需要纳入需要遵循的安全编码实践:必须包含用于训练模型的数据(语料库),API 可以协助梯度型攻击
结果:对候选家政基因进行测序:β-肌动蛋白(肌动蛋白),伸长因子1α(EF1A),甘油醛-3-磷酸脱氢酶(GAPDH),Armadillo(ARM),Armadillo(ARM),核糖体蛋白L32(核心蛋白L32),核心蛋白质(Rpl32),固定脱水酶(RPLLAINS)和SDHA酶(SDHA)ix HASE; - 小茶(浴缸)。在Allata(CA)和成年雌性D. punctata的卵巢中分析了这八个基因的表达。Genorm,以及Normfinder都将SDHA,EF1A和ARM的特征是在Allata Corpera Allata中表达最稳定的。在卵巢中,基因级计算显示浴缸,EF1A和RPL32是最稳定的,而Normfinder识别为浴缸,EF1A和ARM是最好的。在卵巢中,最不稳定的基因是肌动蛋白,挑战了其在归一化中的有用性。作为原理证明,在第一个促性腺营养循环中监测了卵泡细胞蛋白3C和CYP15A1的表达。