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使用深度学习的知识实体感知模型
抽象课程推荐系统可以通过利用用户交互数据来帮助学生识别合适或有吸引力的课程，这显示了用户和课程之间以前的参与。但是，现有课程推荐系统的普遍问题是它们倾向于优先考虑准确性而不是解释性。这些复杂模型的“黑框”性质提出了一个挑战：准确表征和建模用户的偏好，同时还提供明确的，具有预性和可解释的用户配置文件。为了解决这种限制，我们为课程推荐提出了一个新颖的知识实体感知模型，该模型称为KEAM，该模型基于知识图的详细信息支持明确的用户个人资料生成，以增强学生对建议背后的理由的理解。具体来说，我们利用知识图中编码的信息，通过更换隐藏单元来使用神经网络之间建立单位之间的连接。接下来，对模型进行了培训，可以捕获学生的偏好并创建用户配置文件，以提供可解释的建议。在两个现实世界的在线数据集上进行了全面的实验，以评估所提出的模型的有效性和解释。
UFLPA 实体列表
保定市绿叶硕子岛商贸有限公司 昌吉溢达纺织有限公司（其中一个别名：昌吉溢达纺织） 和田市浩林发饰有限公司（其中一个别名：和田浩林发饰、浩林发饰） 和田泰达服饰有限公司（其中一个别名：和田泰达服饰） 合盛硅业（鄯善）有限公司（其中一个别名：和盛硅业（鄯善）公司）及其子公司 新疆大全新能源股份有限公司（其中一个别名：新疆大全新能源股份有限公司、新疆大新能源股份有限公司、新疆大秦能源股份有限公司） 新疆东方希望有色金属有限公司（其中一个别名：新疆有色） 新疆协鑫新能源材料科技股份有限公司（其中一个别名：新疆协鑫新能源材料科技公司） 新疆准噶尔棉麻有限公司 新疆生产建设兵团第五勘察设计院有限公司建设兵团（含兵团、新疆兵团、兵团3个别名）及其所属、直属单位
实体清单的增补和修订以及未经核实的合规移除
该文件计划于 2022 年 12 月 19 日在《联邦公报》上公布，并可在 federalregister.gov/d/2022-27151 和 govinfo.gov 上在线查阅。
职位：数字资产法律实体产品经理
职位：产品经理，数字资产法律实体：VEAC地点：纽约，纽约部门：营销 - 产品管理报告：数字资产总监产品FLSA状态：豁免摘要：产品经理，数字资产将在塑造该公司的数字资产计划和产品产品策略中起关键作用。这个人将利用深厚的加密本地专业知识来推动产品开发，进行研究并增强市场定位。该角色需要强大的技术知识来了解产品需求，研究解决方案，解决问题并提出更好的设计思想。此人还将支持内部团队和外部合作伙伴有效地实施解决方案。该职位涉及与内部团队的合作，包括市场成员，投资组合管理，销售，法律，投资组合管理 - 外部服务提供商。尽管主要重点是美国产品，但也可以支持全球倡议。基本职责和责任：包括以下内容，可以根据需要分配其他职责：
重要：复选框，如果要求保密处理注册实体标识符代码（可选）：25-107组织：芝加哥Mercantil
RE：CFTC条例40.6（a）认证。 对信用风险管理评估方法和交易对手暴露方法的修订。 CME提交号 25-107亲爱的柯克帕特里克先生：根据商品期货交易委员会（“ CFTC”或“委员会”）条例40.6（a），芝加哥商人交易所Inc.（“ CME”或“ CME”或“清算房屋”），派生式清算组织（DCO）的派遣方式及其委员会的访问权评估方法（Exp）的方法（访问型）的方法（ （“ CEM”）（共同，“方法论”）（共同的“修正案”）于2025年3月6日生效。 该方法是由清算室维护的。 如下所述，该方法至少每年都会审查和批准。 修正案被批准为年度审查程序的一部分。 CAM CAM获得了CME的清算室监督委员会（“ CHOC”）（即由董事会成立的委员会）批准。。 凸轮的修订主要与以下区域有关：RE：CFTC条例40.6（a）认证。对信用风险管理评估方法和交易对手暴露方法的修订。CME提交号 25-107亲爱的柯克帕特里克先生：根据商品期货交易委员会（“ CFTC”或“委员会”）条例40.6（a），芝加哥商人交易所Inc.（“ CME”或“ CME”或“清算房屋”），派生式清算组织（DCO）的派遣方式及其委员会的访问权评估方法（Exp）的方法（访问型）的方法（ （“ CEM”）（共同，“方法论”）（共同的“修正案”）于2025年3月6日生效。 该方法是由清算室维护的。 如下所述，该方法至少每年都会审查和批准。 修正案被批准为年度审查程序的一部分。 CAM CAM获得了CME的清算室监督委员会（“ CHOC”）（即由董事会成立的委员会）批准。。CME提交号25-107亲爱的柯克帕特里克先生：根据商品期货交易委员会（“ CFTC”或“委员会”）条例40.6（a），芝加哥商人交易所Inc.（“ CME”或“ CME”或“清算房屋”），派生式清算组织（DCO）的派遣方式及其委员会的访问权评估方法（Exp）的方法（访问型）的方法（ （“ CEM”）（共同，“方法论”）（共同的“修正案”）于2025年3月6日生效。该方法是由清算室维护的。如下所述，该方法至少每年都会审查和批准。修正案被批准为年度审查程序的一部分。CAM CAM获得了CME的清算室监督委员会（“ CHOC”）（即由董事会成立的委员会）批准。凸轮的修订主要与以下区域有关：
聚合物生物降解性信息的零射击实体识别：polybd上的gpt-4O
分类，并为政策和工业实践提供信息。开发用于提取聚商生物降解性数据的自动化工具可以大大提高现有研究的效率，可访问性和适用性，从而加速科学的进步和实践实施。与物质领域专家合作进行的这项研究旨在促进知识整合以增强材料循环。为了支持准确的，特异性模型的开发，我们提出了PolyBD，这是一种在聚合物生物降解性上进行的进行进行的数据集。数据集由100篇研究文章组成，记录了微生物或酶和聚合物之间的相互作用。每篇文章都被手动分割成句子并在实体级别注释，捕获聚合物，细菌，真菌和酶（见图1）。为了改善域专家注释的效用，在多个层次级别注释实体。，例如，如图1所示，“粘膜杆菌”（物种）和“铬细菌”（属）均被注释。未来的注释效果将这些细菌实体与其相应的本体论条目联系起来。在关系注释过程中，聚合物“聚合物聚合物”将与属和物种水平的注释相结合，从而使对聚合物 - 细菌相互作用有全面的了解。polybd包含大量嵌套的象征 - 图1中包含的实体，例如“ Chro-mobacterium”和“ Rhizopus” - 在提取方面面临着相当大的挑战。能够解决嵌套命名实体识别（NER）的方法很少，尤其是在专用域中[5]。鉴于此任务的知识密集型性质 - 区分
肢端肿瘤性心肌病：本身？ GH和IGF-I过度和治疗对心血管危险因素的影响
肢端肥大是一种慢性疾病，是由于不断升高的生长激素（GH）和胰岛素样生长因子I（IGF-I）引起的。如果没有得到充分处理，GH和IGF-I过量与各种心血管危险因素有关。这些症状主要包括高血压和葡萄糖代谢受损，可以在大约三分之一的患者中服用。其他合并症是血脂异常和阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的存在。然而，即使没有常规的心血管危险因素，也可能会发生肌肉拨打肥大，这反映了GH和IGF-I本身对心肌的影响，并将其定义为肢体瘤性心肌病。基于超声心动图的前一个研究报告了心肌病的患病率很高，但基于心脏磁共振成像的研究中这种患病率要低得多。肌肥大中的肌肉直达肥大是由于细胞内心肌质量和细胞外心肌基质的同质增加，并通过细胞内变化成功治疗后改善。心脏内饮水或异位脂质积累可能并不相关。成功的治疗显着地改善了心肌形态，以及性危险危险因素。除了GH/IGF-I降低疗法外，心血管并发症的诊断和治疗对于成功管理肢端肥大至关重要。©2023 Instituto Mexicano del Seguro Social（IMSS）。由El-Sevier Inc.出版的所有权利保留。
评估端到端实体在特定领域的知识基础上链接：从博物馆收藏中学习古老的技术
研究社会，经济和历史问题，社会科学和人文学科的研究人员已经开始使用越来越大的非结构化文本数据集。虽然NLP的最新进展提供了许多有效处理此类数据的工具，但大多数现有方法都依赖于对特定领域任务的性能和适用性的通用解决方案。这项工作提出了通过探索现代实体链接方法来丰富博物馆收集数据的使用来弥合此领域差距的尝试。我们收集了一个数据集，该数据集包含1700多个用7,510个提及对的文本，使用此数据集评估一些现成的解决方案，最后在此数据上对最近的端到端EL模型进行微调。我们表明，我们的微调模型大大优于该域中当前可用的其他方法，并呈现此模型的概念验证用例。我们发布数据集和最佳模型。
基于实体的自主网络防御的强化学习
对自动网络防御的一个重大挑战是确保防御力代理在各种网络拓扑和配置之间概括的能力。在部署在动态变化的环境中，例如设备可能经常加入并离开的企业网络时，该功能必须保持有效。深入加固学习的标准方法，其中策略是使用固定输入的多层感知器（MLP）的参数化的，期望固定尺寸的观察和动作空间。在自主的网络防御中，这使得很难开发具有与受过训练的网络拓扑不同的环境，因为节点的数量会影响观察和动作空间的自然大小。为了克服这一限制，我们使用基于实体的信息进行学习重新构建了自主网络防御的问题，在这种学习中，代理的观察和动作空间被分解为离散实体的集合。此框架可以使用专门用于组成概括的策略参数。我们将基于变压器的政策培训有关打哈欠泰坦网络安全模拟环境的政策，并在各种网络托管中测试其概括能力。我们证明，当跨越不同拓扑的固定尺寸网络训练时，这种方法在训练固定尺寸的网络上时会大大优于基于MLP的策略，并且在单个网络上进行培训时的性能匹配。我们还证明了与训练中看到的网络零弹性概括的潜力。这些发现突出了基于实体的强化学习的潜力，可以通过提供能够在现实世界网络环境中处理差异的更普遍的策略来推进自动网络防御的领域。