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细粒度太粗糙：一种以数据为中心的新型方法，用于有效场景图
学习以场景图的形式从原始信息组成视觉关系是一项高度挑战的任务，这是由于上下文依赖性的，但是在依赖于场景所在的现场视觉应用程序中至关重要。但是，场景图生成（SGG）中没有当前的方法旨在为下流任务提供有用的图形。相反，主要重点主要是公开数据分布以预测更多细粒关系的任务。据说，所有的关系关系都不相同，至少其中一部分对现实世界应用没有用。在这项工作中，我们介绍了有效的SGG的任务，该任务旨在阐述相关关系的产生，从而促进了在下游任务（例如图像生成）中使用场景图的使用。为了支持进一步的方法，我们根据流行的Visual Genome数据集的注释提出了一个新的数据集，即VG150策划的新数据集。我们通过一组实验表明，该数据集包含比通常在SGG中使用的数据更高质量和多样的注释。最后，我们显示了从场景图1中生成图像生成的任务中该数据集的效率。
pdf-探索薪酬的战略潜力：我们期望太多吗？ - 工作纸
探索工资的战略潜力：我们期望太多吗？乔纳森·特雷弗（Jonathan Trevor）法官商学院剑桥大学当前理论强调了薪酬的战略潜力，以提高组织绩效并确保竞争优势。但是，我们对如何有效管理这些目的的工资是有限的。在多级分析时，对七家领先公司的样本中的薪酬管理进行探索表明，运营薪酬实践通常不是战略性或打算作为政策所需的东西。尽管公司言论，薪酬是非战略性的，试图从战略上使用薪酬可能会产生破坏价值的意外后果。缺陷，并对薪酬理论，实践和未来研究的影响产生了影响。
对于学校来说太困了：在慢性睡眠限制下受到稳态调节的青少年睡眠吗？
青春期的特征是在皮质和皮质下神经回路水平上发生了深刻的变化，这与认知和情感功能的发展紧密相似。这对结构，功能和最终行为异常的出现构成了重大风险1，例如在精神和情绪障碍的发展中表现出来2。值得注意的是，青少年时期不仅与强烈的突触重塑相关，而且还与非比型眼运动（NREM）睡眠期间的EEG慢波活动变化（SWA，EEG功率密度在0.75-4Hz之间）相关。eeg慢波是NREM睡眠的主要电视现象，是由皮质网络在同步的活动期（ON）和静音（OFF）4,5中共同参与了皮质网络的共同参与。虽然有证据表明睡眠对于成年后的分子和电路水平的许多大脑功能至关重要，但睡眠和SWA在发育中的大脑中的独特作用仍有待阐明。青少年的长期睡眠不足是一个公认且全球性的问题9，导致美国儿科学院在2014年宣布“青少年睡眠不足的流行”。这一现象的基础是调节睡眠和社会义务的过程的生物学变化之间的推动和拉动（在10中进行了审查）。两个过程调节睡眠的时机和持续时间 - 昼夜节过程，或过程C，以及稳态过程或过程s 11。在过程C方面，从流行病学到动物研究的一系列令人信服的研究表明，在青少年时期，向后的年代型转变为12,13。有关睡眠体内平衡的数据较为稀疏，部分原因是使青少年长时间的睡眠限制或剥夺的困难。一项使用全部睡眠剥夺的开创性研究来建模睡眠压力的积累和耗散，发现睡眠压力在后/早期/早期的青少年青少年14中更慢，理论上使更多的成熟青少年可以更好地耐受长时间的饮食。另一方面，这项研究和其他研究表明，睡眠压力的耗散在整个青少年时期都是稳定的，并且与昼夜节相15,16不相关。因此，根据我们当前的理解，Process C和S共同在青少年后来推动床位，而学校的起步时间强制执行清晨唤醒，从而导致长期睡眠不足的模式。可以说，如果一般睡眠及其相关的振荡活动对于大脑发育至关重要，那么人们可能会期望在关键时期有更大的弹性来破坏睡眠。尤其重要的是，鉴于睡眠机制和昼夜节律系统都经历了明显的发育变化，这可能会导致整体睡眠结构和强度的变化。此外，参与睡眠控制和睡眠调节的皮质和皮层脑网络可能会导致睡眠改变。例如，整个青少年时期的SWA下降与皮质灰质体积17的同时下降相关。因此，类似于用于解释与衰老相关的睡眠改变的论点类似18,19，尚待解决的关键问题是睡眠表型中与青少年相关的变化只是大脑成熟的副产品，还是这些变化是
印度教库什·喜马拉雅山脉的生物多样性是不稳定的，除非我们现在采取行动，否则为时已晚
Sharma博士是该领域的先驱，以建立印度教Kush Himalaya评估而闻名，这是一项开创性的计划，涉及八个国家和300多名主要研究人员，从业者，专家和决策者。在他的演讲中，他强调了迫切需要讨论和公众共识，以解决紧迫环境挑战的可持续解决方案。他强调，印度教库什喜马拉雅地区是生物多样性的宝库，也是数百万的关键水源，它面临着快速的生物多样性丧失，严重的气候变化影响和灾难风险。'印度教库什喜马拉雅山脉不仅是地理特征。他们是支持多种生态系统和人类生计的生命线。
屏幕时间太多？它如何影响心理健康以及如何处理
流媒体服务同样，狂欢观看变得广泛，观众一次坐着多个系列剧集。我们看到这是由流媒体平台驱动的，这些平台立即发布了整个程序的整个季节，从而创造了一种鼓励成瘾的模式。很容易“在电视或其他电子设备（例如笔记本电脑，平板电脑或手机）上流式传输这些服务”。 4但是，人们失去了时间的追踪，甚至避免了个人责任，日常活动和承诺（包括工作和学校），以持续到屏幕上。许多人“替换曾经花在锻炼，社交和睡眠的时间”，使他们面临着患心脏病，社会隔离和睡眠障碍等状况的风险。5
大气模型在山上太冷了吗？帆场运动的科学和见解
摘要：山上在水资源可用性中起着极大的作用，并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此，我们提出了一个问题：大气模型捕捉山温度的程度如何？我们合成结果表明，高分辨率，与区域相关的气候模型产生的空气温度（T2M）测量比观察到的（一种“冷偏置”）更冷，尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见，包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素，并检查了T2M背后的物理机制，数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明，偏见是真实的，不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上，而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明，增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室（SAIL）现场活动，我们测试了与冷偏见有关的各种假设，发现当地的风回流，长波（LW）辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决，以解决T2M偏见的根本原因，并提高对山气候的预测性理解。
大城市变化：预计气候变化将推动城市中的群众营业额
自2022年12月1日，该公司开发的自然语言处理聊天机器人是自然的语言处理聊天机器人，其用户群体受欢迎，在第一个月的一个月内赢得了一百万美元。虽然是最受欢迎的，但Chatgpt只是由处理模型提供动力的许多其他生成程序中的一个：在Dall-E等生成艺术程序和稳定的扩散中；代表一波新的人工智能技术浪潮到达互联网海岸的波峰。由于世界的精确，例如印刷机，广播，报纸的出现，他们经常引起他们的愤怒和赞美。以类似的方式，Chatgpt就其含义和潜在用途产生了一系列讨论。已经从一个学术角度研究了Chatgpt的迅速影响，从对其在研究作者身份的可疑作用[1]中的不赞成，在辨别人类生成的摘要中的困难是从Chatgpt生成的摘要[2]；尽管该技术可以通过帮助较弱的作家[3]来使运动环境民主化，而三分之一的医疗保健研究人员对其应用偏向偏向[4]。其对医学奖学金的影响很明显，尤其是在自信地造成虚假事实[5]或造成不准确性的情况下[6]的情况下；提出一定程度的谨慎和人类的判断[7] [7] [8]。虽然许多这样的研究，社论和评论已经发表了有关Chatgpt在专业环境中的影响，但与一般看法有关。自发布以来，很少有大数据研究研究到聊天机器人周围的首次公开话语。现有关于早期采用者的大规模数据研究表明，对这项技术的压倒性积极情绪[9]，尽管恐惧涉及其对现有工作的影响[10]；早期的情绪涉及对其潜在应用的兴奋，尽管对道德问题有危险信号[11]。其他研究还发现，当用作聊天机器人时，与普通专业人士相比，当用作聊天机器人时，会产生更高的质量和更多的善解人意回复[12]，并且对其在教育中的应用[13]及其用户友好界面作为信息合并器[14]充满热情。此类技术有可能通过现有的专业领域削减一部分，从而提出了历史上的弯曲点，以捕捉人工智能的公共时尚主义者。以这种动力建立，我们旨在分析围绕Chatgpt首次公开看法的旺盛和情感。我们询问所有英语推文的语料库数据集，其中包含2022年12月1日至2023年3月1日（n = 4,251,662）的Chatgpt关键字，以提出两个研究问题：首先，哪些最大的问题或主题是最大的参与？第二，最高频的关键字是什么？它的情感是什么？我们的第一个目标是通过运行突出的峰模型（突出> 20,000）来实现的，并确定与提到计数尖峰相关的主题。我们的第二个目标确定了由价（正，中性，负面）评级的最高频率关键字，
大气模型在山上太冷了吗？帆场运动的科学和见解
摘要：山上在水资源可用性中起着极大的作用，并且它们提供的水的数量和时机在很大程度上取决于温度。为此，我们提出了一个问题：大气模型捕捉山温度的程度如何？我们合成结果表明，高分辨率，与区域相关的气候模型产生的空气温度（T2M）测量比观察到的（一种“冷偏置”）更冷，尤其是在冬季雪覆盖的中纬度山脉中。我们在全球山脉的44项研究中发现了常见的冷偏见，包括单模型和多模型合奏。我们探讨了推动这些偏见的因素，并检查了T2M背后的物理机制，数据限制和观察性不确定性。我们的分析表明，偏见是真实的，不是由于观察到的稀疏性或分辨率不匹配。冷偏置主要发生在山峰和山脊上，而山谷通常是温暖的偏见。我们的文献综述表明，增加模型分辨率并不能清楚地减轻偏见。通过分析科罗拉多洛矶山脉中的地表大气中的数据集成现场实验室（SAIL）现场活动，我们测试了与冷偏见有关的各种假设，发现当地的风回流，长波（LW）辐射和地表层参数有助于在此特定位置的T2M偏见。我们通过强调在仪器高的山区位置的协调模型评估和开发工作的价值来解决，以解决T2M偏见的根本原因，并提高对山气候的预测性理解。
大多数语言模型也可以成为诗人：人工智能写作助手和受限文本生成工作室
尽管受限自然语言生成领域取得了快速发展，但人们却很少花时间去探索词汇在词汇、语义和/或语音上受到限制的语言模型的潜力。我们发现，即使在受到很大限制的情况下，大多数语言模型也能生成引人注目的文本。我们提出了一种简单且普遍适用的技术，通过在生成文本单元之前将过滤函数组合应用于语言模型词汇来修改语言模型的输出。这种方法是即插即用的，不需要对模型进行任何修改。为了展示这种技术的价值，我们介绍了一种易于使用的 AI 写作助手，称为“受限文本生成工作室”(CTGS)。CTGS 允许用户生成或选择具有各种约束的任意组合的文本，例如禁止使用特定字母、强制生成的单词具有一定数量的音节和/或强制单词为另一个单词的部分字谜。我们引入了一个省略字母“e”的散文新数据集。我们表明，与仅在此数据集上进行微调相比，我们的方法可带来绝对优越的性能。我们还展示了一款名为 Gadsby 的 Huggingface“空间”网络应用程序，用于展示这项技术。代码可在此处公开获取：https://github.com/Hellisotherpeople/Cons training-Text-Generation-Studio
国际经济背景下的简单弃权与建设性弃权：同一枚硬币的两面太相似了吗？
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。