# Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2011 本作品受版权保护。保留所有权利,无论涉及全部还是部分材料,具体而言是翻译、重印、重新使用插图、朗诵、广播、以缩微胶片或任何其他方式复制以及存储在数据库中的权利。 仅根据 1965 年 9 月 9 日现行版本的德国版权法的规定,才允许复制本出版物或其中的部分内容,并且必须始终获得 Springer 的使用许可。违反者将根据德国版权法受到起诉。 本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标等并不意味着(即使在没有具体声明的情况下)这些名称不受相关保护法律和法规的约束,因此可以自由使用。
本文研究了Fincausal 2025共享任务中使用大型语言模型(LLMS)进行财务因果关系检测,这是对生成和多语言问题答案(QA)任务的努力。我们的研究采用了生成性和歧视方法,利用GPT-4O用于生成质量质量质量和基本基础式的,XLM-ROBERTA-LARGE和XLM-ROBERTA-BASE,用于跨英语和西班牙数据集的多语言质量检查。数据集由财务披露组成,问题反映了因果关系,并与直接从文本得出的提取答案配对。使用序列答案相似性(SAS)和精确匹配(EM)指标进行评估。虽然XLM-Roberta-large模型取得了最佳总体表现,但在English中排名第五(SAS:0.9598,EM:0.7615),西班牙语中排名第四(SAS:0.9756,EM:0.8084),在11个团队中,我们的结果也很高,在11个团队中,也可以强大的结果。值得注意的是,GPT-4O在几乎没有的设置中取得了令人鼓舞的结果,SAS得分接近了微调判别模型的分数,表明尽管缺乏特定于任务特定的微调,但生成性的AP可以提供竞争性能。此比较强调了一般LLM作为强大的多功能替代方案的潜力,用于复杂的质量质量质量质量因果关系检测。
自现代计算机历史记录的开始以来,图灵机一直是大多数计算设备的主要体系结构,其中包括三个基本组件:无限磁带用于输入,读/写头和有限的控制。在此结构中,头可以读取的内容(即位)与已编写/输出的内容相同。这实际上与人类思考或思考/工具实验的方式不同。更确切地说,人类在纸上想象/写作是图像或文本,它们不是他们在人脑中所代表的抽象概念。Turing Machine忽略了这种差异,但实际上在抽象,类比和概括中起着重要作用,这在人工智能中至关重要。与此体系结构相比,所提出的体系结构使用两种不同类型的头部和磁带,一种用于传统的抽象位输入/输出,另一个用于特定的视觉(更像是屏幕或带有相机观察的屏幕或工作区)。抽象位和特定图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络,Yolo,大语言模型等神经网络实现,其精度很高。为例,本文介绍了新的计算机体系结构(为简单起见,我们称为“ Ren Machine”)如何自主地学习特定领域中的分布属性/多重规则,并进一步使用该规则来生成一般方法(在抽象领域和特定领域中混合使用),以计算基于图像/图像/图像的任何正面整体的MUL-PISTICATION)。机器的强推理能力也证实了在平面几何形状中的定理中。此外,提出了一种基于REN机器的机器人体系结构,以解决视觉语言行动(VLA)模型在不合适的推理能力和高计算成本中所面临的挑战。
自现代计算机历史开始以来,图灵机一直是大多数计算设备的主导架构,它由三个基本组件组成:用于输入的无限磁带、读写头和有限控制。在这种结构中,读写头可以读取的内容(即比特)与其写入/输出的内容相同。这实际上不同于人类思考或进行思维/工具实验的方式。更准确地说,人类在纸上想象/书写的是图像或文本,而不是它们在人脑中所代表的抽象概念。这种差异被图灵机忽略了,但它实际上在抽象、类比和概括中起着重要作用,而这些对于人工智能至关重要。与这种架构相比,所提出的架构使用两种不同类型的读写头和磁带,一种用于传统的抽象比特输入/输出,另一种用于特定的视觉输入/输出(更像是一个屏幕或一个带有摄像头观察它的工作区)。抽象比特与具体图像/文本之间的映射规则可以通过卷积神经网络、YOLO、大型语言模型等神经网络实现,准确率较高。作为示例,本文介绍了新的计算机架构(我们在此简称为“任氏机”)如何自主学习特定域中的乘法分配属性/规则,并进一步使用该规则生成一种通用方法(混合在抽象域和特定域中)来计算基于图像/文本的任意正整数的乘法。
收集主题3计算机网络 - 第一部分2.99%3计算机网络 - 第II部分1.77%3.1基本概念,工具,应用程序和Intranet过程1.72%3.4 Internet搜索和搜索网站。3.49%5.3云数据存储(云存储)5.71%3.6社交网络0.82%3.2导航程序。7.94%3.3 E -Mail程序。 8.03%5信息安全。 1.90%5.1安全应用(防病毒,反间谍软件。) 1.32%5.2备份程序。 3.13% 2 Edition of texts, spreadsheets and presentations (Excel) 15.10% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Calc) 1.68% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Word) 15.74% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (Writer) 1.86% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (PowerPoint) (PowerPoint) 5.49% 2 Edition of texts,电子表格和演示文稿(打印)0.45%1个操作系统概念(Windows)。 4个组织和信息管理,文件,文件夹和程序的概念。 19.68%1个操作系统概念(Linux)1.18%7.94%3.3 E -Mail程序。8.03%5信息安全。1.90%5.1安全应用(防病毒,反间谍软件。)1.32%5.2备份程序。3.13% 2 Edition of texts, spreadsheets and presentations (Excel) 15.10% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Calc) 1.68% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Word) 15.74% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (Writer) 1.86% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (PowerPoint) (PowerPoint) 5.49% 2 Edition of texts,电子表格和演示文稿(打印)0.45%1个操作系统概念(Windows)。 4个组织和信息管理,文件,文件夹和程序的概念。 19.68%1个操作系统概念(Linux)1.18%3.13% 2 Edition of texts, spreadsheets and presentations (Excel) 15.10% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Calc) 1.68% 2 Edition of Texts, Spreadsheets and Presentations (Word) 15.74% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (Writer) 1.86% 2 Text edition, spreadsheets and presentations (PowerPoint) (PowerPoint) 5.49% 2 Edition of texts,电子表格和演示文稿(打印)0.45%1个操作系统概念(Windows)。4个组织和信息管理,文件,文件夹和程序的概念。19.68%1个操作系统概念(Linux)1.18%
Mark Meadows Exchanged Texts with 34 Members of Congress About Plans To Overturn the 2020 Election, T ALKING P OINTS M EMO (Dec. 12, 2022), available at https://talkingpointsmemo.com/feature/ mark-meadows-exchanged-texts-with- 34-members-of-congress-about-plans-to- overturn-the-2020-election ........................................................ 31
Asriani Abbas 4 哈桑努丁大学 印尼文学研究项目 文化科学系,望加锡,印尼 摘要——机器翻译作为人工智能 (AI) 的使用不断增加,世界上最受欢迎的翻译工具是谷歌翻译 (GT)。该工具不仅用于通过翻译学习和获取外语信息,而且还被用作医院、机场和购物中心互动和交流的媒介。本文旨在探讨机器翻译在翻译法语-印尼语烹饪文本 (食谱) 中的准确性。烹饪文本样本取自互联网。研究结果表明,GT 中机器翻译的符号模型是通过强调源语言和目标语言的概念 (所指) 的等价性,从源语言的能指 (形式) 翻译成目标语言的能指 (形式)。GT 有助于通过单词、短语和句子翻译现有的法语-印尼语烹饪文本概念。烹饪文本机器翻译中遇到的一个问题是文化等值。GT 机器翻译无法准确识别源语言和目标语言的文化背景,因此结果是直译的形式。但是,可以通过从一种语言到另一种语言的单词、短语和句子细化文化等价物的翻译来提高 GT 的准确性。
Guduchi / Gyloy is described in ancient texts of Ayurveda, Like Rasayana, Sangrahi, Balya, Agnideepana, Tridoshshamaka, Dahnashaka, Mehnashaka, Kasa-SWAHAHAA, Kamla-kushtaa-vataraktanashaka, jawarhara, krimihara, prameha, Arshnashaka,Kricch-Hridroganashak等,(抗糖尿病,抗激素,反杂质,抗激素,抗激素。抗关节炎,抗氧化剂,抗氧化剂,抗过敏性,抗应激,抗肌,抗静脉,抗 - 质量,抗质量,抗肝,肝癌,肝癌,抗抗药性,抗抗药性,抗抗药性,抗抗抗药性和抗抗激素和抗抗性和抗抗性和抗抗性)。Guduchi / Gyloy is described in ancient texts of Ayurveda, Like Rasayana, Sangrahi, Balya, Agnideepana, Tridoshshamaka, Dahnashaka, Mehnashaka, Kasa-SWAHAHAA, Kamla-kushtaa-vataraktanashaka, jawarhara, krimihara, prameha, Arshnashaka,Kricch-Hridroganashak等,(抗糖尿病,抗激素,反杂质,抗激素,抗激素。抗关节炎,抗氧化剂,抗氧化剂,抗过敏性,抗应激,抗肌,抗静脉,抗 - 质量,抗质量,抗肝,肝癌,肝癌,抗抗药性,抗抗药性,抗抗药性,抗抗抗药性和抗抗激素和抗抗性和抗抗性和抗抗性)。
引言 研究一个主题并生成一篇学术论文是一项微妙的技能。如果真的要发表,可能需要数月甚至数年的时间才能完成并发表。如果有办法让这一切立即发生会怎样?人工智能 (AI) 可能能够快速分析研究主题并生成一篇学术论文。人工智能有很多种形式;本篇社论讨论了基于自然语言模型的人工智能,例如 ChatGPT,以及它们生成学术论文的潜在能力。基于自然语言模型的人工智能,尤其是 ChatGPT,正在生成新的内容和许多争议。这种人工智能软件具有创新性。它从头生成具有自然对话流程的内容。它可以快速回答问题并撰写诗歌、同人小说和儿童读物。1 ChatGPT 甚至通过了美国医师执照考试理论部分,而无需额外培训和/或多年学习医学。2
6个全国确定的贡献,更新2022。可用:墨西哥_NDC_UNFCCC_UPDATE2022_FINAL.PDF7区域访问信息,公众参与和拉丁美洲和加勒比海环境事务的司法访问。可在以下网址提供:https://repositorio.cepal.org/server/api/core/core/bitstreams/A6049491-A9EE-4C53-AE7C-A8A17CA9504E/Content 8 United Nations(1982)。联合国海洋法公约。蒙特哥湾。可在以下网址提供:https://www.un.org/depts/los/convention_agreements/texts/ unclos/credemar_es.pdf 9墨西哥|关于湿地的约定。可在以下网址提供:https://www.ramsar.org/es/country-profile/mexico 10联合国组织(1992)。联合国生物多样性公约。可在以下网址提供:https://www.cbd.int/doc/legal/cbd-es.pdf 11联合国(2020年)。Kunming-Montreal全球生物多样性框架。可用:Marco Mundial Kunming-Montreal de La DiversidadBiológica(cbd.int)