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利用分类法和LLM进行改进的多模式层次分类
多级分层分类（MLHC）解决了在复杂的多层类结构中对项目进行分类的挑战。但是，传统的MLHC分类通常依赖具有n个独立输出层的骨干模型，这些模型往往会忽略类之间的层次关系。这种疏忽可能导致违反潜在分类法的前提不一致。利用大型语言模型（LLMS），我们提出了新颖的分类学限制过渡性LLM-无知框架进行多模态分类。这种进步的基石是模型在层次级别上执行一致性的能力。我们对MEP-3M数据集的评估 - 与常规LLMS结构相比，具有各种层次级别的多模式电子商务产品数据集具有显着的性能。
利用法学硕士学位变革金融
近年来，像 ChatGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 取得了长足的进步，并已应用于各个领域。这些模型基于 Transformer 架构，在大量数据集上进行训练，使它们能够有效地理解和生成人类语言。在金融领域，LLM 的部署正在获得发展势头。这些模型被用于自动生成财务报告、预测市场趋势、分析投资者情绪以及提供个性化的财务建议。利用其自然语言处理能力，LLM 可以从大量金融数据中提取关键见解，帮助机构做出明智的投资选择，并提高运营效率和客户满意度。在本研究中，我们全面概述了 LLM 与各种金融任务的新兴集成。此外，我们通过结合自然语言指令对多个金融任务进行了整体测试。我们的研究结果表明，GPT-4 能够在各种金融任务中有效地遵循提示指令。这项对金融领域法学硕士学位的调查和评估旨在加深金融从业者和法学硕士研究人员对法学硕士学位在金融领域当前作用的理解，发现新的研究和应用前景，并强调如何利用这些技术解决金融行业的实际挑战。
Quantum后安全通道协议
摘要。国家机构和组织的过渡不得不授权，通常会涉及一个阶段，其中经典和PQ原语将合并为混合解决方案。在这种情况下，必须对现有协议进行调整，以确保量子阻力在维护其安全目标的同时。这些适应可以显着影响性能，尤其是在设备上。在本文中，我们专注于标准化协议，这些协议支持跨不同模式的ESIM进行应用管理。这是一个复杂的用例，涉及具有严格安全要求的受限设备。我们介绍了所有模式的PQ适应，包括混合和完全PQ版本。使用Proverif，我们提供自动证明，以验证这些PQ变体的安全性。此外，我们分析了在设备上实施PQ协议，运行时和带宽消耗的性能影响。我们的发现突出了与实现ESIM管理后的量词后安全性相关的资源开销。
多发性硬化症。菲亚·戴维斯
10 月 16 日星期三，Caroline G. Atkinson 的餐厅挤满了学区管理人员、工作人员、学生、家长和社区成员，他们齐聚一堂，感谢并赞扬教育委员会为学区和社区做出的贡献。“我们的董事会成员无私地奉献时间，以确保我们的学生、家庭和自由港社区拥有最好的机会，”主管 Fia Davis 女士说。“我们感谢你们的所有服务和对自由港学校的坚定支持。”随后，学区管理人员、工会领导和工作人员向董事会理事表示感谢和感激，并赠送了礼物，并宣布向代表董事会设立的各种学校奖学金基金捐款。来自 New Visions 小学的学生向学校董事会表彰周致敬，四年级合唱团表演了 Bill Withers 的“Lovely Day”。然后，学生们感谢董事会成员的服务，并向他们赠送了装裱好的艺术品和 New Visions 学生创作的原创诗歌。
微调在LLMS中提示的功效
本文介绍了我们参加FinCausal 2025 Compeition的方法和发现（Moreno-Sandoval等人。，2025），解决了从财务文件中得出的因果问题，特别是英语和西班牙年度报告。与基于BERT的代币分类（例如基于BERT的提取方法）相比，我们研究了生成模型（例如Llama）的有效性。虽然迅速的优化和很少的学习提供了一些改进，但它们不适合持续超过Fincausal的提取方法，并且患有hAlu take。相比之下，微调生成模型被证明对于最小化的幻觉和实现了卓越的表现至关重要。使用我们的微调多语言模型完成这两个任务，我们的表现要优于我们的外来和单语言方法，在比赛中获得了西班牙语的最高成果，而在比赛中获得了第二好的结果。我们的发现表明，微调的大语言模型非常适合复杂的财务叙事中的因果问答，提供了强大的多语言帽子，并有效地减轻了幻觉。
为时已晚，无法使用太早使用？低资源孟加拉语LLMS
我们比较了开放量和封闭式LLM的性能，例如Llama-3和GPT-4与跨孟加拉语下流任务的微调编码器模型，包括翻译，摘要，汇总，释义，问答，提示和自然语言的推流。我们的发现表明，尽管LLM通常在执行任务方面表现出色，但它们在重新制定孟加拉语脚本生成的任务中的表现却是不明智的。关键挑战包括现有LLM对孟加拉脚本的效率低下，从而导致计算成本增加和潜在的性能退化。加法 - 我们重点介绍了通常用于孟加拉NLP任务的机器翻译数据集中的偏差。我们得出的结论是，孟加拉国面向的LLM非常需要，但是该领域通常缺乏为降低一个高效模型所需的高质量预科和指导调整数据集。*
在开放LLMS上应用检索功能的一代，以支持高血压患者的医疗聊天机器人
抽象疾病管理，特别是对于慢性病或老年人，涉及持续监测，生活方式调整和频繁的医疗互动，需要有效的家庭护理解决方案。为了满足这些需求，聊天机器人技术已成为支持患者自主管理健康的有前途的工具。在这种情况下，聊天机器人必须提供及时，准确的信息和持续的善解人意支持，以维持患者的参与度。此外，数据隐私问题需要避免第三方自然语言处理和发电服务。为了满足这些需求，在本文中，我们建议开发聊天机器人，以支持患者管理慢性病，重点关注高血压。特别是，由于隐私要求，我们使用开源大型语言模型来避免专有系统。鉴于他们的性能基于最先进的指标，我们不竞争第三方服务，因此我们结合了检索增强发电（RAG）技术，建立了一个知识库，并通过医学专业人员的投入来提高模型性能。我们评估了七个开源型号，其中包括两个在医疗领域进行的专门培训。我们的结果表明，抹布可显着提高性能，超过没有抹布的专门医疗域模型。这种方法提供了一种有希望的解决方案，用于独立安全地管理慢性条件。
2024 年 12 月 6 日亲爱的波特利女士，循环行动......
CAA 认为，第二份计划中提交的当前目标集合（结合了 DEQ 对第一份计划提交的反馈）是完整的，并且满足了制定目标的法定要求。CAA 认为，在充分了解处置途径并确定广泛评估环境影响的方法之前，纳入这一目标可能为时过早。CAA 还需要了解层次化处置要求是否支持品牌在使用再生材料方面的目标。制定目标可能会导致更少的材料被引导到回收途径，从而增加可用的再生材料供应，这可能会有问题。一旦在第一个计划期间能够更好地理解这两个目标的交集，CAA 将考虑如何更具体地构建围绕层次化处置的目标，以维护 RMA 的精神，同时与品牌对再生材料的目标保持一致。公平：目标 3，目标 2
SPFGM2024-36-01 FLDCOM-MAJCOM/FOA/DRU
根据空军部长的命令，本太空部队指导备忘录 (SPFGM) 在即将发布的太空部队指令之前立即为监护人制定了太空部队着装和个人外表指导。必须遵守本备忘录。如果其指示与其他 DAF 出版物不一致，则以此处的信息为准。本备忘录未涵盖的项目属于空军部 (DAF) 与着装和外观标准相关的指导出版物，符合 (IAW) DAFI 90-160《出版物和表格管理》。本出版物中使用任何特定制造商、商业产品、商品或服务的名称或标记并不意味着得到美国太空部队 (USSF) 或 DAF 的认可。
IEEE交易在大型语言模型（LLMS）上用于视频理解的视频技术特殊问题的交易
•使用LLM进行视频分类，操作识别，对象检测和跟踪，细分，字幕和其他视频理解任务的含义。•通过LLM的预训练策略，例如自我监督学习，无监督学习和多任务学习，零/少量视频表示学习。•多模式基础模型的技术进步，包括视觉基础模型，视频语言基础模型和视觉语言动作基础模型。•LLM在各个行业和跨学科领域的视频理解的应用，例如智能制造，机器人技术，智能城市，生物医学和地理。•探索将LLM与扩散模型相结合的能力，以增强视频内容的生成或编辑的可访问性和多样性。•克服与利用LLM有关的视频理解相关的技术障碍，包括对解释性和安全性的担忧。