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
3 值得一提的是,一些信任哲学家可能从信任和可信度本质上以人类为中心的前提开始;例如,假设信任需要容易被背叛,人们可能会认为一个人根本不会被人造物或缺乏能动性的东西背叛。按照 Simion 和 Kelp 在这里讨论的这种处理方式,我们可能会简单地将可信人工智能的讨论缩小为“可靠”人工智能,并关注对人工智能的理性依赖条件。然而,就我的目的而言,我与 S&K 一起假设,并遵循可信自主系统这一既定研究领域,原则上可扩展到人工智能事物是可信度的哲学观点的理想特征。无论如何,为了探索 S&K 文章的有趣特征,我不会质疑他们做出的这种可扩展性不是误导的假设。
本文档是国家网络安全策略的重新格式化且略有删节的版本,还包括使用IDA内部自然语言处理工具开发的一些分析产品。产品包括单词云,显示了策略中最常用的重要术语,主题云突出了某些支柱的关键术语,最后,将策略中的战略目标与行政命令第14028节中的策略目标进行了比较,改善了国家的网络安全,该策略是在5月12日发布的。
1990 - 1991年1990 - 1991年,海外中国医院临床实习生和中国广东吉南大学医学院的第一会,1991- 1993年,纽约州卫生局的传染病控制与癌症疾病控制和癌症血统局局,纽约州奥尔巴尼,顾问(顾问)营养与流行病学计划办公室流行病学和预防医学,疾病控制与预防中心(CDC),佐治亚州亚特兰大(主管:Dr. ) Mary Serdula and Tim Byers)1996- 1998年,马萨诸塞州波士顿的哈佛大学公共卫生学院营养与流行病学系教学研究员(顾问:Walter Willett博士)1998年,1998年,Karolinska Institute,瑞典Karolinska Institute访问学者/奖学金1990 - 1991年1990 - 1991年,海外中国医院临床实习生和中国广东吉南大学医学院的第一会,1991- 1993年,纽约州卫生局的传染病控制与癌症疾病控制和癌症血统局局,纽约州奥尔巴尼,顾问(顾问)营养与流行病学计划办公室流行病学和预防医学,疾病控制与预防中心(CDC),佐治亚州亚特兰大(主管:Dr.Mary Serdula and Tim Byers)1996- 1998年,马萨诸塞州波士顿的哈佛大学公共卫生学院营养与流行病学系教学研究员(顾问:Walter Willett博士)1998年,1998年,Karolinska Institute,瑞典Karolinska Institute访问学者/奖学金
Maria Eugenia Bartoloni * 摘要:《欧洲联盟条约》第 31(2) 条规定的建设性弃权已被视为适用于共同安全与安全政策法案的一项工具。由于《欧洲联盟运作条约》第 215 条建立了一个综合机制,其中共同安全与安全政策决定和欧盟运作条约条例相互依存,因此出现了一个问题,即建设性弃权的范围是否可以扩大到不仅涵盖共同安全与安全政策决定,还包括其实施条例。本篇见解认为,建设性弃权不仅适用于共同安全与安全政策法案,也应适用于该法案。反过来,这一结论呼吁反思限制措施背景下忠诚合作义务的范围和后果,以及更普遍地说,建设性弃权在这一领域的有效性。
结果:将绿原酸,苯甲德氏菌,镁质乳核,jateorhizine,palmatine,berberine和axtracydin鉴定为SMW-BI。治疗8周后,SMW和SMW-BI降低了空腹血糖(FBG),总胆固醇(TC),三酰基甘油(TG)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)的水平老鼠。此外,SMW和SMW-BI改善了T2DM小鼠的肝细胞形态,减少了脂肪细胞的数量,并增加了肝糖原。网络药理学分析表明,SMW和SMW-BI可能通过调节胰岛素受体底物1(IRS1)/RAC-BETA丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶(AKT2)/叉头盒蛋白O1(FOXO1)/Glucose Transporter Typerporter 2(Glut2)信号(Glut2)信号来发挥降血糖。此外,相关分析表明SMW和SMW-BI是关联的
摘要:相似的药物分子通常具有相似的特性和活性。因此,量化分子相似性对于药物发现和优化至关重要。在这里,我回顾了我所在跨学科网络 NCCR TransCure 内开发的使用分子相似性测量的计算方法,该网络研究离子通道和膜转运蛋白的生理学、结构生物学和药理学。我们设计了一种 3D 分子形状和药效团比较算法,通过骨架跳跃优化弱和非选择性抑制剂,并发现了离子通道 TRPV6 和 TRPM4、内源性大麻素膜转运以及二价金属转运蛋白 DMT1 和 ZIP8 的强效和选择性抑制剂。我们通过将不同分子指纹的分子相似性搜索与 ChEMBL 数据库中的靶标注释化合物相结合来预测脱靶效应。最后,我们创建了反映分子相似性的交互式化学空间图,以方便筛选化合物的选择和筛选结果的分析。这些不同的工具可在线获取,网址为 https://gdb.unibe.ch/tools/。
摘要:相似的药物分子通常具有相似的特性和活性。因此,量化分子相似性对于药物发现和优化至关重要。在这里,我回顾了我所在跨学科网络 NCCR TransCure 内开发的使用分子相似性测量的计算方法,该网络研究离子通道和膜转运蛋白的生理学、结构生物学和药理学。我们设计了一种 3D 分子形状和药效团比较算法,通过骨架跳跃优化弱和非选择性抑制剂,并发现了离子通道 TRPV6 和 TRPM4、内源性大麻素膜转运以及二价金属转运蛋白 DMT1 和 ZIP8 的强效和选择性抑制剂。我们通过将不同分子指纹的分子相似性搜索与 ChEMBL 数据库中的靶标注释化合物相结合来预测脱靶效应。最后,我们创建了反映分子相似性的交互式化学空间图,以方便筛选化合物的选择和筛选结果的分析。这些不同的工具可在线获取,网址为 https://gdb.unibe.ch/tools/。
摘要 计算平面图相似度的计算方法可以帮助建筑师在大型数据集中探索平面图,以避免重复设计并搜索满足其需求的现有平面图。最近,LayoutGMN [PLF ∗ 21] 在计算平面图之间的相似度得分方面提供了最先进的性能。然而,LayoutGMN 的高计算成本使其不适合上述应用。在本文中,我们通过将平面图投影到公共低维(例如三维)数据空间中,显著减少了查询 LayoutGMN 计算结果所需的时间。投影是通过优化平面图的坐标来完成的,其中欧几里得距离模仿 LayoutGMN 最初计算的相似度得分。定量和定性评估表明,我们的结果与原始 LayoutGMN 相似度得分的分布相匹配。用户研究表明我们的相似度结果很大程度上符合人类的期望。
gdevreede@usf.edu 摘要 随着人工智能技术的兴起和在组织内的整合,我们对这项技术对个人的影响的理解仍然有限。尽管信息系统使用文献为组织提供了重要的指导,以提高员工使用新技术的意愿,但考虑到人类和人工智能代理之间不断发展的社会互动,先前信息系统使用研究的功利主义观点限制了其应用。我们通过实施社会观点来理解人工智能代理对个人感知和行为的影响,为信息系统使用文献做出了贡献。通过关注人工智能代理的主要设计维度,我们提出了一个利用社会心理学理论来解释这些设计维度对个人影响的框架。具体来说,我们基于相似性吸引理论提出了一个人工智能相似性-连续性模型,旨在解释与人工智能代理的相似性如何影响个人的 IT 身份和继续使用它的意图。通过在线头脑风暴实验,我们发现与人工智能代理的相似性确实对 IT 身份和继续与人工智能代理合作的意图产生了积极影响。