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语言实体掩蔽可改善低资源语言的多语言模型的跨语言表示
按照掩蔽语言建模 (MLM) 目标进行训练的多语言预训练语言模型 (multiPLM) 通常用于双语文本挖掘等跨语言任务。然而，这些模型的性能对于低资源语言 (LRL) 仍然不是最优的。为了改进给定 multiPLM 的语言表示，可以进一步对其进行预训练。这称为持续预训练。先前的研究表明，使用 MLM 进行持续预训练，随后使用翻译语言建模 (TLM) 进行预训练可以改进 multiPLM 的跨语言表示。然而，在掩蔽期间，MLM 和 TLM 都会给予输入序列中的所有标记相同的权重，而不管标记的语言属性如何。在本文中，我们引入了一种新颖的掩蔽策略，即语言实体掩蔽 (LEM)，用于持续预训练步骤，以进一步改进现有 multiPLM 的跨语言表示。与 MLM 和 TLM 相比，LEM 将掩码限制在语言实体类型名词、动词和命名实体上，这些实体在句子中占据更重要的地位。其次，我们将掩码限制在语言实体范围内的单个标记上，从而保留更多上下文，而在 MLM 和 TLM 中，标记是随机掩码的。我们使用三个下游任务评估 LEM 的有效性，即双语挖掘、并行数据管理和代码混合情感分析，使用三种低资源语言对英语-僧伽罗语、英语-泰米尔语和僧伽罗语-泰米尔语。实验结果表明，在所有三个任务中，使用 LEM 持续预训练的多 PLM 优于使用 MLM+TLM 持续预训练的多 PLM。
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20231269使用MUON自旋松弛Adroja，Devashibhai Rutherford Appleton Lab，对TBTA7O19中量子自旋液体中可能的量子自旋液态基态进行了研究。接受了2天火焰20231330对旋转液态基态的评估＆＃956; SR对高度沮丧的CO2+的SR研究，其有效的Spin-1/2 Zigzag链链抗Fiferromagnet：Zncop2O7 Adroja，Devashibhai Ruthai Ruthai Ruthai Ruthai Rutherford appleton实验室。接受了2天火焰20231277搜索磁性和测量三角晶格化合物NDMGAL11O19 BLUNDELL，Stephen Univ中的旋转动力学。接受了2天火焰20231278三角晶格量子旋转液体候选者Kybse2 Blundell，Stephen Univ。接受2天火焰20231224氢在一氧化锡SnO中的电行为通过µSR Chaplygin，Igor Technische Univ研究。德累斯顿接受了3天LEM 20231344在LEM（延续）Crivelli，Paolo eth Zuerich接受了7天LEM 20231361在2D三角形抗forermagnet devi中寻求量子旋转的液态状态，以寻求量子旋转状态
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火星地面交通系统概念设计...
20 世纪 60 年代末，波音公司获得了一份为阿波罗 15、16 和 17 号任务建造月球车的合同。工程师们开发了一种简单的轻型月球车，可以存放在月球探测舱 (LEM) 的外部。这些车辆重 464 磅。可以承载总重达 1600 磅的机组人员、便携式生命支持系统、通讯设备、科学设备、摄影器材和月球样本。月球车 (LRV) 由两个 36 伏电池供电，驱动位于每个车轮上的四个 ¼ 马力电动机，运行范围为 57 英里。然而，由于宇航员便携式生命支持系统的限制，LRV 被限制在距离 LEM 6 英里的半径范围内。图 2.1 显示了月球表面的 LRV。
电动汽车本地电力市场
本地电力市场是新兴的解决方案，可让最终用户进行本地能源交易并在需要时提供电网支持服务。文献中提出了各种本地电力市场 (LEM) 模型。点对点市场模型似乎是所提出的模型中很有前途的结构。点对点市场结构使本地能源系统中的参与者能够以较低的成本进行电力交易。它促进了小型低碳发电技术的生产。能源社区可能是实施本地电力市场的理想场所，因为它们旨在允许可再生能源和电动汽车的更大增长，同时受益于本地交易。在此背景下，提出了一个 LEM 模型，考虑一个电动汽车普及率高的能源社区，其中可以进行产销者对汽车 (P2V) 交易。能源社区的每个成员都可以从零售商或其他成员那里购买电力并出售电力。该问题被建模为混合整数线性规划 (MILP) 公式，并在分散和迭代过程中解决。分散式实施可提供可接受的解决方案，且执行时间合理，而集中式实施通常会以降低可扩展性为代价提供最佳解决方案。初步结果表明，电动汽车作为 LEM 的参与者具有优势，而所提出的实施确保在可接受的执行时间内获得最佳解决方案。此外，P2V 交易有利于当地配电网和能源界。
环境状态：可再生技术输入
•当地能源市场 - 目前的批发电力市场不允许<1MW的发电机参与，除非使用聚合器，否则它们不包括较小的发电机。这意味着大多数资产的业务案例都有利于更大的产能项目。小规模的资产在未来的能源场景中起着重要作用。如果理事会希望鼓励当地小规模的生成和存储资产的进一步增长，则应寻求试点当地能源市场（LEM）。这些市场将为小一代和斯托尔特资产以更具竞争力的价格出售服务的平台，从而改善了此类项目的业务案例。此外，分销网络运营商将有能力在网络上更有效地平衡供求，从而减少对未来昂贵的升级或增援的需求。LEM仍处于开发阶段，因此，如果要成为改善部署的有效工具，则需要进行试验。
用于数据融合和无监督图像分类的证据马尔可夫模型 - 信息融合，2000 年。FUSION 2000。第三届国际会议论文集
imtbs-tsp.eu › ~pieczyn PDF 作者：L Fouque · 被引用次数：41 — 作者：L Fouque · 被引用次数：41 lem of multi-sensor image fusion and classification in an evidential framework, ... done by using a mixture distribution algorithm, the.ICE algorithm.
有关能源市场监管机会的报告...
执行摘要2 1。简介4 2。前言，由前主席RP Singh先生提升5 3。 增加可再生能源的挑战和P2P交易的作用：8 5。 与储能交易（P2P）交易11 6。 监管机构和公用事业为什么喜欢考虑P2P和LEM 14 7。 区块链的力量：革新电力市场跟踪和交易18 8. 正确价格的重要性21 9. 找到最佳方式22 10。 结论和建议23附录1：我们研究中涉及的八个利益相关者25附录2：案例研究26图和表列表37图37表列表37版权和免责声明37前言，由前主席RP Singh先生提升5 3。增加可再生能源的挑战和P2P交易的作用：8 5。与储能交易（P2P）交易11 6。监管机构和公用事业为什么喜欢考虑P2P和LEM 14 7。区块链的力量：革新电力市场跟踪和交易18 8.正确价格的重要性21 9.找到最佳方式22 10。结论和建议23附录1：我们研究中涉及的八个利益相关者25附录2：案例研究26图和表列表37图37表列表37版权和免责声明37
课程手册–2024
矿业工程学院学校校长吉姆·帕·莱姆（Jim Pae Lem），博士（澳大利亚UNISA），MPHIL（UNITECH），BENG（UNITECH）采矿科教授……………………………………………………………………兼职教授欧内斯特·巴菲（Ernest Baafi），澳大利亚沃隆隆根大学副教授副教授……………………………………（日本Akita），孟（Unitech）……………………………………………………………………Ken Kaepae Ail，博士（澳大利亚科廷），MSC。（澳大利亚Curtin），Beng（Unitech）Gideon Yowa，MSC（JCU，澳大利亚），Beng（Unitech）David Peteri，MSC。（英国），孟（Unitech）兼职讲师（在线）Clara Abuntori，PhD（加纳Umat），Beng（Honors，Ghana，Ghana，Ghana）矿产加工部教授Prasana Kumar，Prasana Kumar，Y。 （荣誉，澳大利亚荣誉）高级讲师约翰·维特（John Witne），博士学位（英国卡姆伯恩（Camborne）），硕士学位。（澳大利亚科廷），理由。（Unitech）Jim Pae Lem，PhD（澳大利亚UNISA），MPHIL（UNITECH），BENG（UNITECH）讲师Wilson Kobal，博士（澳大利亚QUT，澳大利亚），MPHIL（UNITECH），BENG（UNITECH），BENG（UNITECH）（UNITECH）技术讲师Francis Kisai，BSC。（UNITECH）………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………。（Unitech），DIP（Polytech）首席技术官员Raymond Korova，Beng（Unitech）高级技术官员Philip Rumints…Beng（Unitech）技术官Shealtiel Chapok，B。罗伯克·科克（Roberk Koek）……………………………………..
