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基于对比度学习的基于跨度的统一命名实体识别框架
传统命名实体识别（NER）模型通常是为特定于域的数据集而设计的，并且仅限于固定的预定义类型，这是难以推广到新域的困难。最近，基于及时的生成方法可以通过在不同的数据集上共同培训模式，并通过及时说明提取指定的实体，以减轻这种约束。但是，由于自回旋结构，这些方法无法直接建模实体跨度，并且会遭受缓慢的分解。为了解决这些问题，我们通过对比度学习（SUNER）提出了一个基于新颖的S基础的Unified Ner框架，该框架将文本跨度和实体类型表示在共享的语义空间中保持一致，以并行提取实体。具体来说，我们首先提取跨度，而无需考虑实体类型以更好地概括跨数据集。然后，通过利用构图的学习和精心设计的实体标记结构的力量，我们将候选人跨度及其textual类型描述映射到相同的矢量代表空间中，将其映射到跨多个方面的区分实体。对监督和零/少数拍摄设置进行了广泛的实验表明，与以前的最先进的统一NER模型相比，实现的Suner模型可实现更好的性能和更高的效率。
焊缝金属韧性解释报告
高强度钢，许多规范都涵盖了可用于船舶结构的高强度钢的缺口韧性。MIL-S-16216 规范涵盖了 HY-80 钢的缺口韧性要求，HY-80 钢是一种低碳镍铬钼钢。淬火和回火状态下的钢的夏比 V 型缺口冲击试验值的最低要求是厚度为 2 英寸或以下的钢板为 60 英尺磅，厚度为 2 英寸以上的钢板为 30 英尺磅。
动力升级提升钻机效率，延长钻机寿命
SCR 钻机的钻台。在地面维修发动机也更安全。SCR 钻机的钻台噪音水平降低。而且没有滑轮、链条、旋转轴，重型起重也更少。将机械钻机转换为 SCR 还具有环保优势。SCR 钻机的燃料消耗减少了 20-30%。在可行的情况下，可以使用高压线电力来运行 SCR 钻机。机械钻机转换所涉及的工作范围包括：
大学援助管理机构和...
1。授权与附件I相关的研究小组成员的跌宕起伏，标题为“附件1：Anthels 1：aptes，从01/04/2024到2024年6月6日至2024年6月30日”，如附件II中的“附件2：附件2：从01/04/04/2024/2024/2024到30/06/2024/206/20/2024，叶子，该遗物，该决议，该索取，该索取陈述。2。将此决议发布在Catalunya的管理电子委员会上。 反对该决议（并未耗尽行政途径），可以在10月1日第39/2015条的第121条和第122条的规定，即10月1日的第121条和第122条的规定，在10月1日的公共管理程序公共行政程序中，在其出版后的一个月内提出上诉。 在巴塞罗那签名。 Manuel Molina Clavero主任Agaur执行董事续反对该决议（并未耗尽行政途径），可以在10月1日第39/2015条的第121条和第122条的规定，即10月1日的第121条和第122条的规定，在10月1日的公共管理程序公共行政程序中，在其出版后的一个月内提出上诉。 在巴塞罗那签名。 Manuel Molina Clavero主任Agaur执行董事续在巴塞罗那签名。 Manuel Molina Clavero主任Agaur执行董事续Manuel Molina Clavero主任Agaur执行董事续Manuel Molina Clavero主任Agaur执行董事续
机器解读可以减少语言模型中的社交偏见吗？
由于行业中LMS广泛部署和面向客户的应用程序，缓解语言模型（LMS）中缓解偏见已成为一个关键问题。许多方法围绕着数据预处理和随后对语言模型的微调，可能既耗时又需要计算要求的任务。作为替代方案，正在研究机器学习技术，但是缺乏比较研究来评估这些方法的有效性。在这项工作中，我们探讨了两种机器未学习方法的效率：分区的对比梯度 - 未学习（PCGU）（Yu等人。，2023）应用于解码器模型，并通过任务向量进行否定（Ilharco等人，2022），并将它们与直接偏好优化（DPO）进行比较（Rafailov等，2024）减少开源LMS（例如Llama-2和Opt 1）中的社会偏见。我们还为大型模型2实施分布式PCGU。通过量化和定性分析，通过任务向量方法的否定表现优于PCGU，并且在模型性能最小恶化和困惑性中，通过量化和定性分析表明，通过任务向量方法的否定。通过任务矢量的否定，千层面-2的偏差得分为25.5％，并使OPT模型的偏置减少多达40％。此外，与DPO不同，它可以轻松调整以平衡降低偏差和发电质量之间的权衡。
教学指南 200249 - CQ - 量子计算 - FME 内联网
通用名：GM-CB4。 CB-4。能够向专业和非专业受众清晰、明确地传达结论以及支持该结论的知识和基础。 GM-CG3。 CG-3。根据已知的其他数学对象来理解新数学对象的定义，并能够在不同的环境中使用该对象。 GM-CG6。 CG-6。发现自己知识中的不足，并通过批判性反思和选择最佳行动来克服它们，以扩展这些知识。 GM-CG4。 CG-4。知道如何抽象结构属性（数学对象的、观察到的现实的和其他领域的），并将它们与偶然出现的属性区分开来。能够用论证来验证或者用反例来反驳，并能找出错误推理中的错误。 GM-CB3。 CB-3。有能力收集和解释数学及其应用领域的相关数据，以做出判断，包括对社会、科学或道德性质的相关问题的反思。
学习交互式现实世界模拟器
在Internet数据中训练的生成模型已彻底改变了如何创建文本，图像和视频内容。也许生成模式的下一个里程碑是对人类，机器人和其他互动剂采取的行动进行模拟现实经验。现实世界模拟器的应用程序范围从游戏和电影中的可控内容创建到纯粹在现实世界中直接部署的模拟中的体现代理。我们探索通过生成建模学习现实世界相互作用的通用模拟器（UNISIM）的可能性。我们首先要进行一个重要的观察，即可用于学习的天然数据集通常沿不同的维度富含（例如，图像数据中的丰富对象，机器人数据中的密集采样动作以及导航数据中的各种运动）。仔细编排了各种数据集的编排，每个数据集都提供了各个方面的各个方面，我们可以模拟两个高级指令的视觉结果，例如“打开抽屉”和低级控制，例如从其他静态场景和对象中使用“Δx，∆ y”。我们使用模拟器来训练高级视觉语言政策和低级强化学习政策，每种政策都可以在现实世界中部署在现实世界中，纯粹是在纯粹的训练中纯化的。我们还表明，其他类型的智能（例如视频字幕）可以通过模拟体验培训受益，开放更广泛的应用程序。可以在https://universal-simulator.github.io上找到视频演示。
Carlos Cecili | Padilla | Carmona
针对该决议（耗尽行政路线），可以在出版物后的第二个月内提出上诉，以在发行其发行的同一机构或直接行政有争议的上诉之前，在瓦伦西亚社区的行政有争议管辖权的尸体之前，在出版物后两个月内，就在发行瓦伦西亚社区的尸体之前就可以提出上诉。