XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSubbiah
CG 电力和工业解决方案有限公司
CG Power and Industrial Solutions Limited（CG）是电气工程行业的领导者，也是 Murugappa 集团的一部分，该公司今天宣布，该公司已达成最终协议，收购瑞萨电子株式会社（Renesas）的射频（RF）元件业务。瑞萨电子是先进半导体解决方案的主要供应商。为此，CG Power and Industrial Solutions Limited 与瑞萨电子美国公司（Renesas 的子公司）以及瑞萨电子在 RF 元件业务中拥有资产的其他附属实体于 2024 年 10 月 4 日签署了该业务的资产购买协议。上述业务将由 CG 在完成惯例条件和适用监管批准后成立的实体收购。通过此次交易，CG 将获得与 RF 元件业务相关的半导体设计、营销、应用等各个职能领域的知识产权 (IP)、有形资产和选择性调动员工。 CG Power and Industrial Solutions Limited 董事长 Vellayan Subbiah 先生在评论此次收购时表示：“全球有相当多的半导体设计师是印度人。通过此次收购，我们旨在提升印度在半导体设计和开发领域的地位，该领域被认为是高增长和高盈利的行业。” 瑞萨电子高级副总裁兼模拟和连接部门总经理 Davin Lee 先生补充道：“与 CG 达成的这项协议将为我们的 RF 团队提供扩张的机会。我们很高兴 CG 将为我们的客户提供出色的 RF 技术和世界一流的支持，我们将支持平稳过渡以促进这些目标。对于瑞萨电子而言，此举将使我们更加专注于模拟和连接业务的战略部分，使我们能够进一步扩大规模以更好地满足客户需求。”
利用生成式人工智能自动注释化学文档及其评估
[1] Takahiro Arima、Tomoko Okuma 和 Tatsuya Dewa。从技术文档中提取材料信息以探索新应用。自然语言处理协会第 29 届年会论文集，第 512-515 页，2023 年。[2] Annemarie Friedrich、Heike Adel、Federico Tomazic、Johannes Hingerl、Renou Benteau、Anika Marusczyk 和 Lukas Lange。SOFC-exp 语料库和神经方法在材料科学领域的信息提取。在计算语言学协会第 58 届年会论文集，第 1255-1268 页。ACL，2020 年。[3] Shu Huang 和 Jacqueline M. Cole。使用飞行数据提取器自动生成的电池材料数据库。科学数据，第 5 卷7，第1号，第2052-4463页，2020年。[4] Fabrizio Gilardi、Meysam Alizadeh和Maël Kubli。Chatgpt在文本注释任务中的表现优于众包工作者。美国国家科学院院刊，第120卷，第30期，第e2305016120页，2023年。[5] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel Ziegler、 Jeffrey Wu、Clemens Winter、Chris Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskevser 和 Dario Amodei。语言模型是少样本学习器。载于《神经信息处理系统进展》，第 33 卷，第 1877-1901 页。Curran Associates, Inc.，2020 年。[6] Md Tahmid Rahman Laskar、M Saiful Bari、Mizanur Rahman、Md Amran Hossen Bhuiyan、Shafiq Joty 和 Jimmy Huang。在基准数据集上对 ChatGPT 进行系统研究和全面评估。载于《计算语言学协会研究结果：ACL 2023》，第 1877-1901 页。 431–469。ACL，2023 年 7 月。[7] Bart lomiej Koptyra、Anh Ngo、Lukasz Radli´nski 和 Jan Koco´n。Clarin-emo：使用人类注释和 chatgpt 训练情绪识别模型。在国际计算科学会议上，第 365–379 页。Springer，2023 年。[8] Taiki Watanabe、Akihiro Tamura、Takashi Ninomiya、Takuya Makino 和 Tomoya Iwakura。使用化合物释义进行化学命名实体识别的多任务学习。在 2019 年自然语言处理经验方法会议和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 的论文集上，第 6244–6249 页。ACL，2019 年。[9] Amalie Trewartha、Nicholas Walker、Haoyan Huo、Sanghoon Lee、Kevin Cruse、John Dagdelen、Alexander Dunn、Kristin A. Persson、Gerbrand Ceder 和 Anubhav Jain。量化领域特定预训练在材料科学命名实体识别任务中的优势。Patterns，第 3 卷，第 4 期，第 100488 页，2022 年。[10] Gupta Tanishq、Zaki Mohd 和 NM Krishnan。Matscibert：用于文本挖掘的材料领域语言模型