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知识，疫苗的偏好和对马来西亚人的Covid-19的恐惧，在Covid-19的阶段增强阶段，大流行Anis aqilah aqilah binti romzi 1，megat
目的：这项研究的目的是调查马来西亚人中对Covid-19的知识，疫苗偏好和恐惧。材料和方法：这项在线问卷调查是从2021年9月6日至2021年11月12日通过成人马来西亚人的Google表格进行的。为了收集数据，将经过试验的经过验证的问卷调查给387个样本。由参与者的社会人口统计学特征，有关信息来源的COVID-19疫苗的知识，参与者的特定疫苗偏好，具有理由，疫苗接种状态和COVID-19的恐惧的调查表。结果和讨论：参与者对Covid-19疫苗有良好的了解。总共275（71％）参与者表现出对特定疫苗的偏爱；辉瑞-biontech是最优选的（61.5％）疫苗。偏爱的主要原因是有效性（56.4％）。疫苗优先组的参与者获得的知识评分（7.38/8）比非偏爱（7.28/8）的知识评分更高。总共376名（97％）的受访者接种疫苗，其中250名（66.5％）接受了首选疫苗，而22（5.85％）未获得挑选，而休息却没有偏爱。在11名未接种疫苗的参与者中，有3名拒绝接种疫苗，以提供非脱颖而出的疫苗。与非接种疫苗的组相比，疫苗接种组中对共vid-19分数的恐惧更高（21.34/35）（19.09/35），尽管没有观察到显着差异。结论：大多数马来西亚人都对COVID-19疫苗接种知识渊博，接受了疫苗优先和疫苗接种。疫苗偏爱的参与者比没有明显差异的非偏爱更具知识渊博。在非接种疫苗的参与者中，有27％（3/11）拒绝提供的疫苗接种，如提供的非偏爱疫苗。疫苗接种组对19009的恐惧比非接种疫苗的恐惧更多，而差异无关。提高意识是人们不愿意或犹豫接种疫苗所必需的。
AKB-48：现实世界中阐明的对象知识库
人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解，即外观，结构，物理特性和语义，将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集，从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的对象k nowledge b ase，由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48，我们提出了快速的发音知识建模（FARM）管道，可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg，并在很大程度上降低了Real
印度知识系统和心理健康应用
●UGC-JRF/NET/GATE入口测试候选者有资格在带有奖学金类别的常规MTECH（R）下。●在著名的研发组织中拥有2年或以上工作经验的候选人，可靠的研究记录以及申请兼职MTECH（R）在兼职MTECH（无奖学金）类别中都有资格。●没有参加考试资格（例如UGC-JRF/Net/Gate）的候选人在常规MTECH（R）下符合自我赞助（无奖学金）类别的条件。●在IIT-Mandi办公室的一个项目中担任常规项目助理/项目助理的候选人六个月以上，并且在项目工作人员类别（由项目的奖学金中）符合MTECH（R）的支持。
超出概率：结构化共鸣和知识的未来
每一个伟大的范式转变都来自有人质疑自己时间的随机性。伽利略在天上看到了秩序，当时其他人看到天体混乱。爱因斯坦看到了时空的结构，当时其他人看到了分开的力。gödel看到逻辑本身的不完整，当他人认为自己已经建立了密封系统。现在，代码（动态紧急系统的手学）是下一个不可避免的转移的出现 - 避免这种概率不是基本的，而是不完整的共振检测遗迹。
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。
植物的桉树 - 粮农组织知识存储库
由安德烈·梅特罗（AndréMétro）撰写并于1955年出版的第一版《种植的桉树》（Eucalypts）在过去的二十年中一直在许多国家 /地区使用。在那个时期，在建立和种植技术领域都有重大发展。种植园报告的面积增加了五倍，现在至少达到了至少400万公顷，分布在澳大利亚和东印度属的自然分布区域以外的90个国家 /地区。桉树对开发世界的重要性越来越重要，其中八十个国家报告了他们对该属的兴趣。他们有很多用途，用于锯木。牙髓，木材基面板，杆和柱子以及环境和便利设施的种植。他们在生产可再生的燃木资源中起着特别重要的作用，它们为特定的重力和体积生产提供了极好的结合。一种或其他一种桉树对从半渗透到冷气或高山的广泛气候的适应性是它们作为Exotics取得显着成功的原因之一。
拉吉夫·甘地知识技术大学 - AP
多元函数：多元函数的极限、连续性和可微性，偏导数及其几何解释，微分，复合函数和隐函数的导数，链式法则，雅可比矩阵，高阶导数，齐次函数，欧拉定理，调和函数，多元函数的泰勒展开式，多元函数的最大值和最小值 - 拉格朗日乘数法。单元 - V（5 个接触小时）
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
