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parselets：快速，通用算法信息的抽象cyculus
这项工作描述了一个理论框架的原则性设计，从而通过压缩来实现有限字符串的有限多组的快速准确的算法信息度量。我们方法的一个独特特征是操纵理论本身的实体和数量的重复，明确表示：压缩字符串，模型，速率延伸状态，最小的足够模型，关节和相对复杂性。这样做，一种称为Parselet的可编程的，可编程的递归数据结构本质上提供了字符串的建模，作为来自编码常规部分的有限字符串集的参数化实例的串联。这支持了这项工作的另一个独特特征，这是Occam剃须刀之外的Epicurus原理的天然实施例，以便为数据生成最重要和最明显的明确模型。该模型是通过最小变化的原理来迭代发展的，以达到所谓的最小数据模型。parselets也可用于计算有关数据的任何任意假设。提出了一个无损，限制，以压缩表示的表示，该表示可以立即重复使用磁盘上存储的昂贵计算，以便将其快速合并为我们的核心例程，以获取信息计算。进行了两种信息度量：一个是确切的，因为它纯粹是组合，而另一个可能会产生轻微的数值不准确性，因为它是最小模型的Kolmogorov复杂性的近似值。信息对称性在位级别执行。尽可能，将Parselets与实际数据上的现成压缩机进行比较。其他一些应用程序只是由Parselets启用。
ARA PARSEGHIAN医学研究基金奖授予...
美国巴黎大学的ARA Parseghian医学研究基金是一个非营利组织，致力于寻找NPC疾病的治疗或治愈，这是一种遗传性的胆固醇存储障碍，主要袭击了青春期或青春期前死亡的儿童。Parseghian基金是由Cindy和Mike Parseghian创立的，他们的三个最小的孩子于1994年被诊断出患有NPC，APMRF以Ara Parseghian的名字命名，Ara Parseghian是备受喜爱且著名的巴黎圣母院美国足球教练和孩子的祖父母。
设施注册服务解析器和标准化流程
FRS 将来自各种来源的设施数据链接到一个记录中，称为 FRS 注册记录。FRS 注册记录链接到 EPA 计划系统和合作伙伴（州、部落和当地机构）提供的一个或多个计划记录。每个计划记录都包含自己的属性，包括设施名称、地址和位置坐标等。FRS 使用一组流程来确定如何填充 FRS 注册记录。 FRS 还有一个工具，即设施链接应用程序 (FLA)，它允许 FRS 数据管理员更新 FRS 注册记录。图 1-1 说明了从 EPA 计划设施记录、合作伙伴设施记录以及 FLA 内的编辑中创建 FRS 注册记录的过程。
生物学上可信的解析器
语言是人类的一项独特功能，涉及创造、表达、理解和维护有关世界的层次结构信息。毫无疑问，语言是通过神经元和突触的活动实现的——但是如何实现的呢？之前在认知实验（心理语言学、计算心理语言学和脑成像）方面进行了广泛的研究，这些研究已经对大脑如何处理语言产生了许多见解（请参阅第 2 节的概述）。然而，这些进展尚未产生关于单个神经元活动如何产生语言的具体叙述。特别是，我们不知道有哪个实验通过模拟神经元和突触重现了相当复杂的语言现象。这是本文所追求的方向。发展对人类大脑神经元如何产生语言的总体计算理解受到神经科学现状的阻碍，神经科学（a）主要
引导跨语义语义解析器
语义解析的最新进展几乎不考虑英语以外的其他语言，但专业翻译的速度可能非常昂贵。我们将接受单一语言训练的语义解析器（例如英语）调整为新的语言和多个域，并具有最小的注释。我们查询机器翻译是否足以替代培训数据，并将其扩展到使用英语，释义和多语言预培训模型的联合培训来调查引导。我们通过在多个编码器上的注意力并提出了ATIS的新版本，并在德语和中文中介绍了新版本，从而开发了一个基于变压器的解析器，将副本酶结合在一起。实验结果表明，MT可以在新的语言中近似训练数据，以便通过多个MT engines进行释义时进行准确解析。考虑到MT何时不足，我们还发现，使用我们的方法仅使用50％的培训数据才能在完全转移的2％内实现解析精度。1