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使用分布语义模型解码与字面和隐喻句子理解相关的大脑活动
近年来，自然语言处理 (NLP) 社区对评估语义模型捕捉大脑中人类意义表征的能力的兴趣日益浓厚。现有研究主要集中于应用语义模型来解码与单个单词含义相关的大脑活动模式，最近，这种方法已扩展到句子和更大的文本片段。我们的工作是首次在此背景下研究大脑中的隐喻处理。我们评估了一系列语义模型（词嵌入、组合模型和视觉模型）解码与阅读字面和隐喻句子相关的大脑活动的能力。我们的结果表明，组合模型和词嵌入能够捕捉字面和隐喻句子处理中的差异，这为在熟悉的隐喻理解过程中无法完全理解字面含义的观点提供了支持。
nicola.meyrick@ecotricity.co.uk发送到影响评估指南
Environment .................................................................................... 40 Distributional Analysis ....................................................................... 44 Security of supply ............................................................................. 48 Competition and financial resilience ..................................................... 49 Climate Resilience ............................................................................. 50 Public Sector Equality Duty ................................................................. 51 Economic Growth .............................................................................. 51 Transformational change .................................................................... 52 8.Consultation .................................................................................... 54 Appendices ........................................................................................... 56
![arXiv:2208.00465v1 [cs.LG] 2022 年 7 月 31 日](/simg/c\cebc2f8776316fb471760e7bf6e67938ef4f655a.webp)
arXiv:2208.00465v1 [cs.LG] 2022 年 7 月 31 日
摘要。使用脑电图 (EEG) 信号进行眼动追踪 (ET) 预测的主要挑战是基准数据和真实世界数据之间的分布模式差异以及来自多个来源的脑信号的意外干扰所导致的噪声。因此，提高机器学习模型在从 EEG 数据预测眼动追踪位置方面的稳健性对于研究和消费者使用都至关重要。在医学研究中，已经探索使用更复杂的数据收集方法来测试更简单的任务以解决这一问题。在本研究中，我们提出了一种用于 EEG-ET 数据收集的细粒度数据方法，以创建更强大的基准测试。我们利用粗粒度和细粒度数据训练机器学习模型，并在对分布模式相似/不同的数据进行测试时比较它们的准确性，以确定 EEG-ET 基准对分布数据差异的敏感性。我们应用协变量分布偏移来测试这种敏感性。结果表明，与基于粗粒度、二分类数据训练的模型相比，基于细粒度、基于向量的数据训练的模型不太容易受到分布变化的影响。
常规费用：呼吁输入
Tariff availability in the domestic retail market .................................. 36 How would a typical rising block tariff affect a customer's usage in practice?..................................................................................... 37 Suppliers should consider offering zero standing charge tariffs to customers ................................................................................... 38 Can standing charges impact net zero transition?.............................. 39 Distributional impacts of shifting some or all standing charges to volumetric costs........................................................................... 40 Assessment of overall equivalised impact on all consumers ................. 44 Potential geographical impacts of a hypothetical transfer of cost from standing to volumetric charges ....................................................... 44 Impacts on vulnerable customers .................................................... 47
农业和食品政策的政治经济学
粮食和农业在发展中国家和发达国家中都受到了繁重的政府交流。某些政策，例如进口关税或出口税，具有明确的分配目标，并通过引入经济扭曲来减少总福利。其他政策，例如食品标准，土地改革或农业研究中的公共投资，可能会增加全面福利，但同时也会产生分配影响。这些分布效应将影响不同利益群体的偏好，从而触发政治行动。
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。
2024 年 12 月 27 日 尊敬的 Amy Karpel 主席......
2024 年 12 月 27 日 尊敬的艾米·卡佩尔主席 美国国际贸易委员会 华盛顿特区西南 E 街 500 号 20436 尊敬的卡佩尔主席： 为确保美国的贸易和投资政策进一步实现其促进经济安全、支持体面工作和增进美国中小微型企业 (MSME) 健康和安全的政策目标，研究和数据分析对美国政策至关重要。 我非常感谢美国国际贸易委员会就贸易和贸易政策对美国工人，特别是对服务不足和负担过重的社区的分配效应所进行的持续调查。 一份报告（贸易和贸易政策对美国工人的分配效应 (调查编号 332-587)）已经发布，委员会正在编写另外五份报告，并将在未来 15 年内发布。 美国贸易代表办公室 (USTR) 寻求与这些正在进行的调查相辅相成的事实信息。具体而言，美国贸易代表办公室力求更好地了解贸易和贸易政策对美国中小微型企业的分配效应——重点关注由女性、侨民、农村和偏远社区的人以及属于其他服务不足和负担过重社区的人拥有或领导的企业——以便为制定支持可持续和包容性经济增长的贸易政策提供参考。因此，我写信要求委员会根据《1930 年关税法》第 332(g) 条开展调查并准备一份报告，该报告提供有关贸易和贸易政策对中小微型企业的分配效应的信息，重点关注由女性、侨民、农村和偏远社区的人拥有或领导的企业。在现有信息范围内，报告还应讨论贸易和贸易政策对由其他服务不足和负担过重社区的人拥有的中小微型企业的分配效应。
通过RL
种群渐近学在定理1.1的结果上是有价值的：它在最小的假设下提供了无偏见的结果，尤其是对潜在结果的分布假设。实际上，这意味着我们可以应用定理1.1，而无需对n个研究参与者的招聘方式提出任何要求。然而，该结果的局限性在于它没有表征采样误差ˆτdm-∆，因此并未直接提供对稳定推断的路线图。为了取得进步，我们在这里做出了一个假设，即研究参与者（即形式上，潜在结果对{y i（0），y i（1）}）是从人口p中独立得出的。这样的种群采样假设，然后通过标准的大样本分析实现直接的分布结果和置信间隔。也可以在不进行此类抽样的情况下获得分配结果，但这样做依赖于我们目前不会追求的专业统计技术；我们将重新访问本章末尾和第12章中的书目注释中推断书目注释的无种群采样方法。
附录C.显示气候变化的地图和图形
附录C.图和图表显示上威拉米特河流域的气候变化预测。C-1。 遍布上威拉米特河流域的年平均温度1900-2100。 C-2。 遍布上威拉米特河流域的平均每月温度：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-90）。 C-3。 遍布上威拉米特河流域的年度降水1900 - 2100。 C-4。 遍布上威拉米特河流域的平均每月降水量：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-1990）。 C-5。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地秋季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-6。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地冬季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-7。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地春季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 C-8。 在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地夏季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。 c-9。 基于使用MC1植被模型和三种不同的全球气候模型的投影，基于基线（1961-1990）的基线（1961-1990），在2035 - 45年和2075 - 85年未来植被类型的植被类型和投影的植被类型变化。 C-10。C-1。遍布上威拉米特河流域的年平均温度1900-2100。C-2。遍布上威拉米特河流域的平均每月温度：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-90）。C-3。遍布上威拉米特河流域的年度降水1900 - 2100。C-4。遍布上威拉米特河流域的平均每月降水量：2035-2045（顶部）和2075-2085（底部）对基线（1961-1990）。C-5。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地秋季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-6。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地冬季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-7。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地春季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。C-8。在历史上（1961-1990）的上威拉米特河盆地夏季降水的分布图，并预测了2035-2046和2075-2085的3个气候模型。c-9。基于使用MC1植被模型和三种不同的全球气候模型的投影，基于基线（1961-1990）的基线（1961-1990），在2035 - 45年和2075 - 85年未来植被类型的植被类型和投影的植被类型变化。C-10。在基线时期（1961-1990）的上威拉米特河流域燃烧的面积比例的比例，百分比的变化是由三个未来两个未来时间段的全球气候模型预测的：2035-2045和2075-2085。