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致教学人员和 ATA
编号 名称 编号 名称 编号 1 BARBAGLIA ANNA 10 CHIERA MARIA 19 MINACCI ADRIANA 2 BARBAGLIA M. LUCIA 11 D'ANDREA DONATELLA 20 PALMA ANNA RITA 3 BOLLA MICHELA 12 DRESTI LORELLA 21 SAVOIA ANGELA MARIA 4 BOLLA ROBERTA 13 ERBETTA LUISELLA 22 SEMPRINI FIORENZA 5 CAPURSO CLAUDIA 14 FAVOTTO STEFANIA 23 TENACE MICHELE 6 CASCELLA ANGELA 15 SPINA NICOLA 24 TROMBETTA ILARIA 7 CERUTTI DANIELA 16 LEO MARIA 25 ZAPPATINI ALBERTO 8 CERUTTI STEFANIA 17 MALGAROLI CRISTINA 26 9 CHIAPPINI SANDRA 18玛丽埃塔·米莱娜 27
改进的电力访问统计指南 - NET
这项研究是由世界能源展望团队在可持续性，技术和展望局与其他国际能源局（IEA）的其他局和办公室合作的局。这项研究是由首席能源建模者兼能源需求前景部门负责人劳拉·科兹（Laura Cozzi）设计和执导的。这项研究的主要作者和协调员是Gianluca Tonolo。Daniel Wetzel提供了必要的审查和协调支持。Pablo Freund，Jennye Greene和Lisa Boone来自Bare Maximum LLC是主要的外部作者之一。来自IEA数据中心的Roberta Quadrelli和Zakia Adams以及Nouhoun Diarra和Darlain Edeme提供了其他支持。黛安·蒙罗（Diane Munro）负责编辑责任。
气候中立的研究联盟...
这次聚会不仅仅是会议，还激发了持续的对话和伙伴关系。一起，我们将为可持续，公平的未来制定路线图，将共同的挑战变成了更健康的星球和社会的机会。我们期待着令人鼓舞的对话和突破，这些对话和突破将从我们的讨论中引起！科学委员会：Roberta Chiarini（Enea），Paola Clerici Maestosi（Enea），Carmelina Cosmi（CNR），Enza Lissandrello（DTU）组织委员会：Monica Proto（CNR-IMAA）；米歇拉·皮罗（Michela pirro）（enea）siti istituzionali di riferimento per la la Partyership dut：https：//dutpartnohers.eu/ perapagication：https：//capacies.euu/ https://dutpartnership.eu/capacities-events/the-role-of-capacities-capacities-bambassadors-discussed-discused-the-the-the-the-the-the-the-the-con--internation-conference-on-con-on--condutable-develapment-development-and-planning-wessex-sdp-sdp-2024/
第 118 届意大利植物学会大会 - FLORE
Alessandro Chiarucci（博洛尼亚大学）校长Andrea Andreucci（PISA大学），Iduna Arduini（PISA大学），Roberta Ascrizzi（PISA），Gianni Bedini（PISA大学） ），Antonella Canini（罗马大学），安吉利诺·卡塔（PISA），Daniela Ciccarelli（PISA大学），Marinella de Leo（PISA），吉多·弗拉米尼（PISA），皮萨（Pisa） Orenzo Peruzzi（PISA大学），路易莎·皮斯特利（PISA大学），莫妮卡·鲁菲尼·卡斯蒂格利奥尼（Monica Ruffini Castiglione）（比萨大学），吉安尼·萨克蒂（Gianni Sacchetti）（费拉拉大学），劳拉·萨多里（Laura Sadori）
潜在的研究主题列表
员工倦怠，员工保留，高离职，短缺，痛苦，福祉-Stephen Ebejer博士•癌症护理•Joanna Depares博士•与导管相关的尿路感染-Ermira tartari bonnici博士 - 导管博士•与促进性血流相关的血流感染（启动型社区/中央/中央式护理； Anthony Scerri•护理和医疗保健中的创造力和创新 - Stephen Ebejer博士•护理的创造力和反思性；罗伯塔·萨默特（Roberta Sammut）教授•糖尿病脚 - 科琳·斯基克鲁纳（Corinne Scicluna）•药物管理局-Corinne Scicluna博士•紧急护理 - Trevor Abela Fiorentino博士•新兴的病毒感染性疾病暴发/大流行病（COVID -19）
SenticNet 8：融合情感 AI 与常识 AI，实现可解释性
摘要。ChatGPT 以其对提示生成详细、原创和准确响应的能力震惊了世界。然而，虽然它为以前被认为无法解决的问题提供了解决方案，但它也引入了新的问题。其中一个问题就是被称为幻觉的现象，即生成的内容无意义或与提供的源内容不符。在这项工作中，我们提出了 SenticNet 8，这是一个利用常识知识表示和分层注意力网络集合的神经符号 AI 框架，旨在缓解情感计算背景下的一些问题。特别是，我们专注于情绪分析、性格预测和自杀意念检测的任务。结果表明，SenticNet 8 在所有四个基线（即：词袋、word2vec、RoBERTa 和 ChatGPT）上均表现出卓越的准确率。此外，与这些基线不同的是，SenticNet 8 也是完全可解释、值得信赖和可说明的。
SMARTEST 第 1 次项目会议::Alessandro Acciai 和...
Roberta Ferrario 和 Luca Bicchieri 代表特伦托 ISTC-CNR 介绍了他们的工作。Ferrario 的演讲“数字孪生本体的基础问题”侧重于 DT 作为工件和信息对象的本体论性质。这项工作的最终视角是数字孪生共同形成多个模型，既包括它们的物理对应物（信息物理系统），也包括它们的社会领域影响（社会技术系统）。Luca Bicchieri 介绍了一项题为“用于可信赖的人机交互的数字孪生”的研究，解决了人机交互 (HRI) 中的信任问题并提出了一种本体论方法。他展示了水果分类实验中机器人案例研究的结果，与经典博弈论背景相比，使用 DT 方法作为评估 HRI 中信任的替代设置。
Neversink流域管理计划
-Valerie Maginsky, Port Jervis Community Development Agency -Stacie Howell, Rondout Neversink Stream Program -Shannon Cilento, Sullivan 180 -Roberta Byron Lockwood, Sullivan County Visitors Association -Heather Jacksy, Sullivan County Division of Planning, Community Development and Environmental Management -Heather Brown, Sullivan County Division of Planning, Community Development and Environmental Management -Justin Rocque, Sullivan County Division of Planning, Community Development and Environmental Management -Shoshana Mitchell, Sullivan County Division of Planning, Community Development and Environmental Management -Stephen Stuart, Sullivan County Office of Sustainable Energy -Tracy Brown, Trout Unlimited -Jesse Vadala, Trout Unlimited -Jacob Fetterman, Trout Unlimited -Kyle Glenn, Trout Unlimited -Jeremiah Stone, Trout Unlimited
被诊断患有罕见神经免疫疾病后接种疫苗
[00:00:00] Roberta Pesce：欢迎大家回来。今天我们最后一次讨论的是罕见神经免疫疾病诊断后的疫苗接种，我很高兴能与德克萨斯大学西南医学中心教授、横贯性脊髓炎和视神经脊髓炎项目主任、儿童健康中心儿科 CONQUER 项目主任、SRNA 董事会成员 Benjamin Greenberg 博士一起参加。麻省总医院和哈佛医学院副神经病学家 Michael Levy 博士和约翰霍普金斯大学医学院神经免疫学和神经感染性疾病科神经病学和病理学教授、约翰霍普金斯脊髓炎和脊髓病中心主任 Carlos Pardo 博士一起参加。您好，Greenberg 博士、Levy 博士和 Pardo 博士。欢迎您，接下来由您发言。
提升 Transformer 架构在语义文本相似度方面的性能
摘要 — 语义文本相似性是估计两个文本含义之间的相似性的任务。在本文中，我们通过部分调整模型然后端到端调整，在语义文本相似性基准上对 Transformer 架构进行微调，以实现语义文本相似性。我们通过将问题作为二分类任务或回归任务来尝试 BERT、RoBERTa 和 DeBERTaV3 交叉编码器。我们结合 Transformer 模型的输出，并使用手工制作的特征作为增强算法的输入。由于测试集结果较差，加上验证集的改进，我们尝试使用不同的数据集拆分来进一步调查这种情况。我们还提供了错误分析，重点关注预测范围的边缘。索引术语 — 语义文本相似性、Transformer、增强算法、自然语言处理