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World File Search SystemKGS
费率和服务指南 UPS® Worldwide Economy
体重（公斤） 区域 1 体重（公斤） 区域 1 0.1 ¥2,453 6 ¥33,670 0.2 ¥4,906 7 ¥35,987 0.3 ¥7,358 8 ¥38,150 0.4 ¥9,811 9 ¥40,054 0.5 ¥12,264 10 ¥42,042 0.6 ¥12,397 11 ¥43,953 0.7 ¥12,530 12 ¥45,199 0.8 ¥12,663 13 ¥46,858 0.9 ¥12,796 14 ¥48,594 1 ¥12,929 15 ¥50,505 1.1 13,758日元 16 52,157日元 1.2 14,586日元 17 53,816日元 1.3 15,415日元 18 55,559日元 1.4 16,243日元 19 56,805日元 1.5 17,072日元 20 59,129日元1.6 17,257日元 21 60,016日元 1.7 17,442日元 22 60,676日元 1.8 17,627日元 23 63,434日元 1.9 17,812日元 24 66,192日元 2 17,997日元 25 68,950日元 2.5 ¥21,632 26 ¥71,708 3 ¥22,806 27 ¥74,466 3.5 ¥25,640 28 ¥77,224 4 ¥27,027 29 ¥79,982 4.5 ¥29,976 30 ¥82,740 5 ¥31,598 UPS 全球经济舱 30 公斤以上的货件
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
bertnet：从验证的语言模型中收获具有任意关系的知识图
至关重要的是，自动构建各种新关系的知识图（kg），以支持知识发现和广泛的应用。基于众包或文本挖掘的以前的KG施工方法通常仅限于由于手动成本或文本语料库的限制而限于一组预定义的关系集。最新的研究提议使用验证的语言模型（LMS）作为内隐知识基础，这些知识基础接受了提示的知识查询。然而，隐性知识缺乏全面象征性kg的许多理想特性，例如易于访问，导航，编辑和质量保证。在本文中，我们提出了一种新的方法，以从验证的LMS中收集任意关系的群体。使用关系定义的最小输入（提示和一些示例实体对的镜头），该方法有效地在庞大的实体对空间中有效地搜索，以提取对所需关系的各种准确的了解。我们开发了一种有效的搜索和验证机制，以提高效率和准确性。我们部署了从不同LMS收获400多个新关系的kgs的方法。广泛的人类和自动评估表明，我们的方法设法提取了各种准确的知识，包括复杂关系的元素（例如，“ A具有但不擅长B”）。作为源LM的符号解释所产生的kg还揭示了对LMS知识能力的新见解。
2023 年儿童免疫接种时间表
• 肌肉注射 (IM) • 所有体重≥2 公斤的新生儿在出生后 24 小时内注射第一剂单价 HBV • 第二剂在出生后 1-2 个月注射 • 最后一剂不早于 24 周龄注射 • 如果最后一剂是在 <24 周龄时注射的，则需要再注射一剂 对于 HBsAg (+) 母亲所生的婴儿（早产或足月婴儿）： • 出生后 12 小时内注射 HBV* 和 HBIG (0.5ml)。如果无法立即获得 HBIG，应在出生后 7 日龄之前注射。 对于 HBsAg 状态不明的母亲所生的婴儿： • 出生体重≥2 公斤的，在出生后 12 小时内注射 HBV，并尽快确定母亲的 HBsAg。如果是 HBsAg (+)，则在出生后 7 日龄之前注射 HBIG。 • 出生体重小于 2 公斤的婴儿，出生后 12 小时内除接种 HBV* 外，还需接种 HBIG *对于出生体重小于 2 公斤的婴儿，出生时接种的第一剂疫苗不计入疫苗系列。需要额外接种 3 剂 HBV
儿童免疫接种时间表-2022.pdf
• 肌肉注射 (IM) • 所有体重≥2 公斤的新生儿在出生后 24 小时内注射第一剂单价 HBV • 第二剂在出生后 1-2 个月注射 • 最后一剂不早于 24 周龄注射 • 如果最后一剂是在 <24 周龄时注射的，则需要再注射一剂 对于 HBsAg (+) 母亲所生的婴儿（早产或足月婴儿）： • 出生后 12 小时内注射 HBV* 和 HBIG (0.5ml)。如果无法立即获得 HBIG，应在出生后 7 日龄之前注射。 对于 HBsAg 状态不明的母亲所生的婴儿： • 出生体重≥2 公斤的，在出生后 12 小时内注射 HBV，并尽快确定母亲的 HBsAg。如果是 HBsAg (+)，则在出生后 7 日龄之前注射 HBIG。 • 出生体重小于 2 公斤的婴儿，出生后 12 小时内除接种 HBV* 外，还需接种 HBIG *对于出生体重小于 2 公斤的婴儿，出生时接种的第一剂疫苗不计入疫苗系列。需要额外接种 3 剂 HBV
2024 年儿童免疫接种时间表
• 肌肉注射 (IM) • 所有体重≥2 公斤的新生儿在出生后 24 小时内注射第一剂单价 HBV • 第二剂在出生后 1-2 个月注射 • 最后一剂不早于 24 周龄注射 • 如果最后一剂是在 <24 周龄时注射的，则需要再注射一剂 对于 HBsAg (+) 母亲所生的婴儿（早产或足月婴儿）： • 出生后 12 小时内注射 HBV* 和 HBIG (0.5ml)。如果无法立即获得 HBIG，应在出生后 7 日龄之前注射。 对于 HBsAg 状态不明的母亲所生的婴儿： • 出生体重≥2 公斤的，在出生后 12 小时内注射 HBV，并尽快确定母亲的 HBsAg。如果是 HBsAg (+)，则在出生后 7 日龄之前注射 HBIG。 • 出生体重小于 2 公斤的婴儿，出生后 12 小时内除接种 HBV* 外，还需接种 HBIG *对于出生体重小于 2 公斤的婴儿，出生时接种的第一剂疫苗不计入疫苗系列。需要额外接种 3 剂 HBV
儿童免疫接种时间表-2021-...
• 肌肉注射 (IM) • 所有体重≥2 公斤的新生儿在出生后 24 小时内注射第一剂单价 HBV • 第二剂在出生后 1-2 个月注射 • 最后一剂不早于 24 周龄注射 • 如果最后一剂是在 <24 周龄时注射的，则需要再注射一剂 对于 HBsAg (+) 母亲所生的婴儿（早产或足月婴儿）： • 出生后 12 小时内注射 HBV* 和 HBIG (0.5ml)。如果无法立即获得 HBIG，应在出生后 7 日龄之前注射。 对于 HBsAg 状态不明的母亲所生的婴儿： • 出生体重≥2 公斤的，在出生后 12 小时内注射 HBV，并尽快确定母亲的 HBsAg。如果是 HBsAg (+)，则在出生后 7 日龄之前注射 HBIG。 • 出生体重小于 2 公斤的婴儿，出生后 12 小时内除接种 HBV* 外，还需接种 HBIG *对于出生体重小于 2 公斤的婴儿，出生时接种的第一剂疫苗不计入疫苗系列。需要额外接种 3 剂 HBV
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
effiqa：具有战略性多...
虽然大型语言模型（LLM）在自然语言处理中表现出了显着的功能，但它们在涉及知识图（kgs）的复杂，多步推理任务方面挣扎。现有的方法可以使LLM和KGS降低LLM的推理能力或由于紧张的态度而遭受非义务计算成本的能力。为了解决这些局限性，我们提出了一个名为Effiqa的新型协作框架，可以通过迭代范式在绩效和效率之间取得平衡。ef- fiqa包括三个阶段：全球计划，有效的KG探索和自我反思。具体来说，Effiqa利用LLMS通过全球计划探索潜在的推理途径的常识能力。然后，它将语义修剪卸载到一个小型插件模型中，以进行有效的kg探索。fi-Nely，探索结果被馈送到LLMS进行自我反思，以进一步改善全球计划和有效的KG探索。对多个KBQA基准测试的经验证据表明了Effiqa的有效性，在推理准确性和计算成本之间取得了平衡。我们希望提出的新框架将通过集成LLM和KGS来实现高效，知识密集的查询，从而促进对基于知识的问题答案的未来研究。
用于复杂逻辑推理的生成模型在知识图上
在知识图上回答复杂的逻辑查询（kgs）是一项基本而又具有挑战性的任务。最近，查询代表是复杂逻辑推理的主流方法，使目标答案和查询在嵌入空间中更加近。但是，仍然存在两个限制。首先，先验方法将查询模型为固定向量，但忽略了KGS上关系的不确定性。实际上，不同的关系可能包含不同的语义分布。第二，传统表示框架无法捕获查询和答案的联合分布，可以通过有可能产生更连贯答案的生成模型来学习。为了减轻这些局限性，我们提出了一个名为diffclr的新型生成模型，该模型利用了差异模型的复杂逻辑推理来近似查询分布。具体来说，我们首先设计了一个查询转换，通过动态构造上下文子图将逻辑查询转换为输入序列。然后，我们将它们集成到扩散模型中以执行多步生成过程，并进一步设计了结构增强的自我专业，以范围内构成了KGS中体现的结构特征。两个基准数据集的实验结果显示了我们的模型有效地执行最新方法，尤其是在具有显着改进的多跳链查询中。