XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVerbs
2024 年年度报告
本年度报告包含前瞻性信息和陈述。前瞻性信息和陈述包括有关 CPP Investments 的意图、计划、期望、信念、目标、未来业绩和战略的所有信息和陈述，以及与未来事件或情况有关且不直接且仅与历史事实相关的任何其他信息或陈述。前瞻性信息和陈述通常（但并非总是）使用诸如“趋势”、“潜在”、“机会”、“相信”、“期望”、“预期”、“当前”、“意图”、“估计”、“立场”、“假设”、“展望”、“继续”、“保持”、“维持”、“寻求”、“实现”等词语和类似表达，或诸如“将”、“会”、“应该”、“可以”、“可能”等未来或条件动词和类似表达。前瞻性信息和陈述不是历史事实，但反映了 CPP Investments 对未来结果或事件的当前期望。前瞻性信息和声明受多种风险和不确定因素影响，这些因素可能导致实际结果或事件与当前预期存在重大差异，包括可用投资收益、预期收购、监管和其他批准以及一般投资条件。尽管 CPP Investments 认为前瞻性信息和声明中固有的假设是合理的，但此类声明并不能保证未来的业绩，因此，由于其中固有的不确定性，请读者不要过分依赖此类声明。CPP Investments 不承诺公开更新此类声明以反映新信息、未来事件和情况变化或出于任何其他原因。
2022 年年度报告 - CPP 投资
本年度报告包含前瞻性信息和陈述。前瞻性信息和陈述包括有关 CPP Investments 的意图、计划、期望、信念、目标、未来业绩和战略的所有信息和陈述，以及与未来事件或情况有关且不直接且仅与历史事实相关的任何其他信息或陈述。前瞻性信息和陈述通常（但并非总是）使用诸如“趋势”、“潜在”、“机会”、“相信”、“期望”、“预期”、“当前”、“意图”、“估计”、“立场”、“假设”、“展望”、“继续”、“保持”、“维持”、“寻求”、“实现”等词语和类似表达，或诸如“将”、“会”、“应该”、“可以”、“可能”等未来或条件动词和类似表达。前瞻性信息和陈述不是历史事实，但反映了 CPP Investments 对未来结果或事件的当前期望。前瞻性信息和声明受多种风险和不确定因素影响，这些因素可能导致实际结果或事件与当前预期存在重大差异，包括可用投资收益、预期收购、监管和其他批准以及一般投资条件。尽管 CPP Investments 认为前瞻性信息和声明中固有的假设是合理的，但此类声明并不能保证未来的业绩，因此，由于其中固有的不确定性，请读者不要过分依赖此类声明。CPP Investments 不承诺公开更新此类声明以反映新信息、未来事件和情况变化或出于任何其他原因。
人类语言处理和深度语言模型的共享计算原理
自回归（预测）DLM 的杰出成功从理论和实践角度来看都是惊人的，因为它们来自与传统心理语言学模型截然不同的科学范式 1 。在传统的心理语言学方法中，人类语言用可解释模型来解释，这些模型将符号元素（例如名词、动词、形容词和副词）与基于规则的操作相结合 2、3 。相反，自回归 DLM 从“自然”的现实世界文本示例中学习语言，对语言结构有极少的或根本没有明确的先验知识。自回归 DLM 不会将单词解析为词性或应用明确的句法转换。相反，它们学习将一系列单词编码为数值向量（称为上下文嵌入），模型从中解码下一个单词。经过学习，下一个词预测原理可以生成格式良好、新颖、具有上下文感知的文本 1、4、5 。自回归 DLM 已被证明在捕捉语言结构方面非常有效 6 – 9 。然而，尚不清楚自回归 DLM 的核心计算原理是否与人类大脑处理语言的方式有关。过去的研究利用语言模型和机器学习来提取大脑中的语义表征 10 – 18 。但这些研究并没有将自回归 DLM 视为人类大脑如何编码语言的可行认知模型。相比之下，最近的理论论文认为 DLM 与大脑处理语言的方式之间存在根本联系 1 , 19 , 20 。
亨廷顿国民银行 2022 年 IDI 计划 - 公共部分
本文件包含《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的某些前瞻性陈述。这些前瞻性陈述包括但不限于某些计划、期望、目标、预测和陈述，这些陈述并非历史事实，且受多种假设、风险和不确定性的影响。未描述历史或当前事实的陈述（包括关于信念和期望的陈述）属于前瞻性陈述。前瞻性陈述可通过诸如期望、预期、相信、打算、估计、计划、目标、目标等词语或类似表达，或诸如将、可能、或许、应该、会、可以等未来或条件动词或类似变体来识别。可能导致结果与此类前瞻性陈述所预期的结果大不相同的因素可在 Huntington Bancshares Incorporated（“HBI”或“公司”）向美国证券交易委员会（“SEC”）提交的截至 2021 年 12 月 31 日的 10-K 表格年度报告以及 HBI 随后向 SEC 提交的文件中找到。所有前瞻性陈述仅代表其作出之日的观点，且基于当时可用的信息。HBI 及其子公司不承担更新前瞻性陈述以反映前瞻性陈述作出之日后发生的情况或事件或反映意外事件发生的义务，除非适用法律或法规要求。由于前瞻性陈述涉及重大风险和不确定性，因此应谨慎行事，不要过分依赖此类陈述。
that.pdf-kílta语言
这是一种个人语言。我的意思是，它距离心脏是一两步。它旨在表达我自己的利益，除了我自己的语言美学意义外，还有很少的考虑因素在这里发挥作用。合理性也是一种美学选择。虽然该语言的核心力学旨在是自然主义的，并且涉及历史过程，但并未使用任何深刻的历史方法创建它。kílta是一种基本的SoV语言，使用convermbs，带有真正的形容词，并带有真正的形容词，并具有丰富的单词派生系统。该语言对传递性非常严格，并在子句之间进行常规主题和对象下降。，尽管有几种标记未来时态的方法，但它更加全神贯注。运动事件是动词框架的，依赖于convermbs的方式。它使用辅助动词不仅用于时态和方面，包括一些副词（“几乎”），以及捐助者和自动生产者。话语粒子也引起了很多关注，并且具有适度的意识形态清单。主要的努力已经用于创建词汇。是词汇示例推动了语法的大量核心发展。词汇之后，是针对某些概念，概念隐喻和有关特定词的简短论文的侧重于需要更长的介绍的简短论文，而不是通常的词典输入的一部分。
管理代理通函 - 2024
我们的公开沟通中不时包含口头或书面前瞻性陈述。此类陈述包含在本文件中，也可能包含在向加拿大证券监管机构或美国证券交易委员会提交的其他文件中，或包含在其他沟通中。此外，银行代表可能会向分析师、投资者、媒体和其他人口头发表前瞻性陈述。所有此类陈述均根据 1995 年美国私人证券诉讼改革法案和任何适用的加拿大证券立法的“安全港”规定作出。前瞻性陈述可能包括但不限于本文件和任何通过引用纳入本文的文件中关于银行财务预测、目标、愿景和目标、关于银行业务前景以及加拿大、美国和全球经济前景的陈述，以及关于环境、社会和治理（“ESG”）的陈述，包括与气候相关的预测、目标、愿景和目标（统称为我们的“ESG 目标”），例如我们的净零排放和中期排放目标、我们关于动力煤的声明以及我们与气候相关的融资目标。此类陈述通常通过诸如“相信”、“预期”、“目标”、“实现”、“预见”、“预测”、“预期”、“打算”、“估计”、“计划”、“目标”、“奋斗”、“项目”、“承诺”、“目的”等词语或短语来表示，以及类似的未来或条件动词表达，例如“将”、“可能”、“应该”、“会”、“或许”、“可以”和“可以”及其肯定和否定变体。
学习概述
读写本术语的读写能力，我们学习传达信息，描述故事中的主要事件，并能够以书面形式分享我们的意见，以多种方式说服我们的读者。我们正在探索Leigh Hodgkinson的“巨魔交换”故事。我们还将创建链接到第一个I.D.L焦点的事实文件； ‘kelpies'。我们将继续建立在信函形成，使用标点符号，句子结构并通过整个形容词，动词和连接词的使用来提高我们写作质量的基础。阅读本学期，我们正在学习如何从一系列小说和非小说文本中提取信息，以查找，选择和将信息分类为标题。P3M将继续致力于浏览和扫描技能，以识别关键信息，然后能够将信息置于正确的类别。我们将继续以口头和书面理解能力为基础。聆听和谈论这个术语，我们将聆听并观看各种媒体。通过此，我们将能够识别和讨论该精选媒体的目的，关键词和主要思想。我们将能够用于特定目的。我们将在第二个I.D.L专注于“罗马人”中继续与一系列媒体互动，我们将使用此信息来支持我们在课堂活动中的学习。我如何在家中支持我的学习者？
NANS 2026呼吁提出提交指南
o亚主题：在在线提交系统中选择您的亚主题。（请注意，并非所有主题都有子主题）。o推荐的会议受众。选择在提交系统中应用的所有人口统计信息。o简短说明：请为您的会话提供简要说明。此信息将与与会者共享，并用于营销目的。（300个单词或更少）。o课程的理由：请解释为什么本届会议对年度会议很重要的科学，临床或工程意义。 （200个或更少）。 o同行评审的期刊文章或研究：如果有特定的同行审查期刊文章或研究支持该主题的研究，请在此处列出与源头链接的链接。 这不是必需的问题。 •学习目标：提供多达三个学习目标，这些目标应以可衡量的术语来描述您期望参与者从会议中带走的东西。 应该避免以下动词，因为很难衡量它们是否已实现：了解，学习，理解，欣赏，相信，实现。 将动作词用于您的目标，例如列表，描述，演示，行为等。 有关学习目标的示例，请参阅有关Bloom分类法的以下资源。 •会话议程：您需要下载会话的会话议程模板。 有有关如何完成会话议程模板的说明。 您可以下载议程，离线工作并在以后上传。o课程的理由：请解释为什么本届会议对年度会议很重要的科学，临床或工程意义。（200个或更少）。o同行评审的期刊文章或研究：如果有特定的同行审查期刊文章或研究支持该主题的研究，请在此处列出与源头链接的链接。这不是必需的问题。•学习目标：提供多达三个学习目标，这些目标应以可衡量的术语来描述您期望参与者从会议中带走的东西。应该避免以下动词，因为很难衡量它们是否已实现：了解，学习，理解，欣赏，相信，实现。将动作词用于您的目标，例如列表，描述，演示，行为等。有关学习目标的示例，请参阅有关Bloom分类法的以下资源。•会话议程：您需要下载会话的会话议程模板。有有关如何完成会话议程模板的说明。您可以下载议程，离线工作并在以后上传。可以在模板中更改演示文稿，演示时间和长度的数量，但不得超过会话时间。
语言实体掩蔽可改善低资源语言的多语言模型的跨语言表示
按照掩蔽语言建模 (MLM) 目标进行训练的多语言预训练语言模型 (multiPLM) 通常用于双语文本挖掘等跨语言任务。然而，这些模型的性能对于低资源语言 (LRL) 仍然不是最优的。为了改进给定 multiPLM 的语言表示，可以进一步对其进行预训练。这称为持续预训练。先前的研究表明，使用 MLM 进行持续预训练，随后使用翻译语言建模 (TLM) 进行预训练可以改进 multiPLM 的跨语言表示。然而，在掩蔽期间，MLM 和 TLM 都会给予输入序列中的所有标记相同的权重，而不管标记的语言属性如何。在本文中，我们引入了一种新颖的掩蔽策略，即语言实体掩蔽 (LEM)，用于持续预训练步骤，以进一步改进现有 multiPLM 的跨语言表示。与 MLM 和 TLM 相比，LEM 将掩码限制在语言实体类型名词、动词和命名实体上，这些实体在句子中占据更重要的地位。其次，我们将掩码限制在语言实体范围内的单个标记上，从而保留更多上下文，而在 MLM 和 TLM 中，标记是随机掩码的。我们使用三个下游任务评估 LEM 的有效性，即双语挖掘、并行数据管理和代码混合情感分析，使用三种低资源语言对英语-僧伽罗语、英语-泰米尔语和僧伽罗语-泰米尔语。实验结果表明，在所有三个任务中，使用 LEM 持续预训练的多 PLM 优于使用 MLM+TLM 持续预训练的多 PLM。
量子自然语言处理
量子自然语言处理 (QNLP) 是指在量子硬件上对自然语言进行规范化实现，规范化是指组合语言结构（包括语法）与量子系统组合方式相匹配。自然语言分类分布组合 (DisCoCat) 模型 [8] 实现了这种规范嵌入。其中一个例子是预群 [15] 方面的语法结构与二分纠缠的组合量子结构 [1] 的完美匹配。事实上，DisCoCat 直接受到类似远距传物行为的启发 [5]。除了现代自然语言处理 (NLP) 中常见的向量空间和内积之外，DisCoCat 还采用了其他一些量子理论特征，例如用于表示形容词、动词和关系代词含义的投影仪谱 [17, 12, 13, 7]、用于表示语言歧义和词汇蕴涵的密度矩阵 [16, 2]，以及用于表示相关概念的纠缠 [4]，所有这些特征都“存在于”量子硬件上。因此，DisCoCat-QNLP 值得被称为“量子原生”。第一个实现 QNLP 的提案是在 [19] 中提出的。与传统硬件上的实现相比，DisCoCat 量子实现的第一个主要结果是空间资源呈指数级减少。最初提到的其他成果包括密度矩阵的原生性，以及量子算法的可用性，这些算法为典型的 NLP 任务（例如分类）提供了算法量子优势。然而，该提案的第一个缺点是依赖量子 RAM [11]，而量子 RAM 目前还不存在，而且可能永远不会存在。此外，还需要提供硬件相关的 DisCoCat 图转换为量子电路等。这些缺点在以下方面得到解决：