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使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
使用环境和地球观察，改善了更好整合气候和生物多样性方法的监控
Call: HORIZON-CL6-2024-CLIMATE-01 Topic: EU-China international cooperation on improving monitoring for better integrated climate and biodiversity approaches, using environmental and Earth observation Type of Action: HORIZON-RIA Acronym: BioClima GA Number: 101181408 Duration: 48 months Start Date: 01 Jan 2025 Project Cost: €4,999,437.50
使用工程蛋白脂质体对水溶液的浅色pH调节
在微级量表上控制pH值可能对研究，医学和行业的应用很有用，因此代表了合成生物学和微流体的宝贵应用。提出的囊泡系统将不同的颜色转化为周围溶液中特定的pH值变化。它可以与两个轻驱动的质子泵细菌紫红质和蓝色的光吸收蛋白淡淡的蛋白质Med12一起使用，它们在脂质膜上以相反的方向定向。计算机控制的测量设备实现了一个反馈循环，以自动调整和维护所选的pH值。可以建立跨越两个单元的pH范围，从而提供时间和pH分辨率。作为一个应用示例，呈pH敏感的酶反应，在浅色控制反应进展的情况下。总而言之，使用工程蛋白质体的浅色控制的pH调节为在微级别的不同情况下（例如合成生物学应用中）打开了新的可能性，以在微层尺度上控制过程。
1。使用最先进的信用卡欺诈检测...
10。实时视频和图像的自动角色识别。11。电影角色标识的强大的面名匹配12。检测水果的质量形成图像。13。使用CNN算法14的基于内容的图像搜索。Houser值得使用CNN机器学习从图像预测15。使用机器学习的土壤分类和作物预测16。使用深度学习分析电子政务服务17。Houser值得从CNN机器学习中从图像预测18。使用CNN19。covid 19黑色燃料使用CNN20。通过使用CNN 21训练的IRIS图像进行身份验证的登录。花朵分类和医学使用CNN
使用轮廓线或...确定散装材料的体积
注 1—已成立一个工作组来开发数字地形建模 (DTM) 程序的测试方法。它将解决所有已知的数据收集程序，例如常规地面测量、摄影测量、大地定位卫星 (GPS) 等。 1.3 以英寸磅单位或 SI 单位表示的数值应单独视为标准。在文本中，SI 单位显示在括号中。每个系统中表示的数值并不完全等同；因此，每个系统都独立使用。将两个系统中的值组合在一起可能会导致不符合规范。 1.4 本标准并不旨在解决与其使用相关的所有安全问题（如果有）。本标准的用户有责任在使用前建立适当的安全和健康实践并确定监管限制的适用性。
11。使用RL.Docx
这项研究的结果包括一个灵活的基于RL的交易指标，具有更好的风险管理的更高回报的交易策略，以及与传统方法的彻底比较。这项研究表明，如何有效地应用高级机器学习来增强金融市场的交易。与传统的技术分析相比，该分析的重点是交易活动的统计趋势，RL提供了一种经验驱动的方法，可以适应不断发展的市场状况。基于RL的交易指标利用Q-Learning（一种无模型的增强算法学习算法）来学习最佳的动作选择策略。通过Q值的迭代更新，代理可以通过在任何给定状态下以最高的Q值选择该操作来得出最佳策略。
使用深度学习和蒙特卡洛树搜索的勒索软件检测的混合框架
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁，其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架，该框架通过蒙特卡洛树搜索（MCT）的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势，从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估，混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性，表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径，从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外，提出的模型还保持了计算效率，使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力，提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
利用云计算组织专业人才培养的教育空间
Andrii Shuliak 1 、Andrii Hedzyk 2 、Nina Tverezovska 3 、Lyubov Fenchak 4 、Natalia Lalak 5 、Anatolii Ratsul 6 、Oleksandr Kuchai 7 1 教育学博士，乌克兰帕夫洛·特奇纳乌曼国立师范大学信息学、信息和通信技术系教师 2 乌克兰德拉戈马诺夫国立师范大学研究生（博士） 3 教育学博士，教授，乌克兰国立生命与环境科学大学社会工作与康复系教授 4 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 5 教育学候选人，副教授，乌克兰穆卡切沃国立大学 6 教育学博士，教授，沃洛基米尔教育与特殊教育系主任维尼琴科乌克兰中央国立师范大学，乌克兰 7 教育学博士，副教授，乌克兰国立生命与环境科学大学教育学系教授，乌克兰
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。