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生成建模的微分几何形状
我的一位前教授曾经将一本关于差异几何学的流行教科书描述为“厕所阅读”。诚然，他使用了更多粗略的术语。此描述意味着文字很容易访问，以至于他可以在经常浴室时阅读这本书。该描述并不意味着称赞。。。这本简短的书旨在是“厕所阅读”。差异几何形状经常被抽象地呈现，而驱动直觉隐藏得很好。相反，我试图使此文本尽可能容易地消化。。。也就是说，我认为您在机器学习和与此领域相关的标准数学工具方面具有一定的经验。也就是说，您应该熟悉基本演算，线性代数和概率理论。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
血浆湍流的生成机器学习替代模型
首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型，以实现长时间的传输模拟。拟议的步态（生成人工智能湍流）模型基于卷卷变量自动编码器的耦合，该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络，并产生新的湍流，该新的湍流是400倍的湍流，该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼（HW）等离子体湍流模型，该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中，步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。
研究miRNA变异在神经退行性脑疾病中的作用
结果：FTD患者中MiR656，MiR423，MiR122和MiR885的WES鉴定的稀有种子变体。这些miRNA中的大多数与FTD相关基因结合，涉及不同的生物学途径。此外，一些miRNA变体创建了与FTD相关的基因的新型结合位点。与对照组相比，AD队列中MiR885基因座的测序最初显示出AD患者中MiR885变体的显着富集（SKAT-O，P值= 0.026）。遗传关联并不保持。使用Mirvas预测工具，变体RS897551430和RS993255773似乎引起了主要miRNA的显着结构变化。这些变体还预计将强烈下调成熟的miR885级别，这与在AD背景下报告的MiR885所报告的水平相一致。
使用生成人工智能作为...
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
选择生成AI服务-AWS决策指南
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高级血小板裂解物气凝胶：用于再生应用的生物材料
1 Cirimat，图卢兹大学3 Paul Sabatier，图卢兹INP，CNRS，图卢兹大学，图卢斯大学，塞德克斯公路118号，CEDEX 9，31062法国图卢兹； fahd.tibourtine@univ-tlse3.fr（F.T。）2 d d d de the Odontology，Santé学院，h'Pitales de Toulouse，Paul Sabatier，Paul Sabatier，3 Chemin des Maraichers，Cedex 9，31062法国图卢兹； thibault.canceill@univ-tlse3.fr 3 Toulouse大学化学Génie实验室3 Paul Sabatier，图卢兹INP，CNRS，图卢兹大学，法国图卢兹大学31062； ludovic.pilloux@univ-tlse3.fr 4国立桑特和研究学院Médicale，Inserm umr_s 1121生物材料和生物工程，法国67085，法国斯特拉斯堡； philippe.lavalle@inserm.fr（P.L.）; claire.medemblik@gmail.com（c.m.）5实验室软马特，图卢兹大学，CNRS UMR 5623，图卢兹大学三世 - 保罗·萨巴蒂埃，法国图卢兹31062； laure.gibot@cnrs.fr 6 Arna，Inserm U1212，CNRS 5320，波尔多大学，146 Rueléoo saignat，Cedex，33076 Bordeaux，法国Bordeaux； clementine.aubry@ubordeaux.fr 7电子显微镜中心适用于生物学，Médecine的生物学，133号纳尔博恩路线，法国图卢兹31062； Dominique.goudouneche@univ-tlse3.fr 8 Department of Surgery, University Cancer Institute of Toulouse-Ocopole, 1 avenue Ir è Joliot-Curie, 31100 Toulouse, France 9 Department of Ear, Nose and Throat Surgery, Toulouse University Hospital-Larrey Hospital, 31400 Toulouse, France * Correspondence: dupret-bories.agnes@iuct-oncopole.fr (A.D.-B.）; sophie.cazalbou@univ-tlse3.fr（s.c.）
为学生开发和验证生成人工智能态度量表
将生成的AI工具纳入人力计算机互动（HCI）有望重塑教育，丰富个性化的学习旅程并培养学生之间的创造力（Castelli and Manzoni，2022； Harshvardhan等人，2020年，2020年； Sanchez-Lengeling; Sanchez-lengeling和Aspuruzik-Guzikik，2018）。与历史上其他强大的工具一样，生成AI有望具有可测量的短期效应和潜在的转化长期影响（Lin，2023）。据估计，到2024年，将使用AI功能启用47％的学习管理工具，这表明教育中AI的整合不断增加（Ng等，2023）。这种教育中的工具被视为一种促进教育过程的成长且有希望的工具，并为教育提供者和寻求者带来了好处，包括改善的保留和成功的在线培训过程（Lukianets and Lukianets，2023年）。
附件A-使用苏格兰政府生成人工智能（AI）中使用生成人工智能（AI）（AI）是广泛的
附件A-使用生成人工智能（AI），例如苏格兰政府生成人工智能（AI）中的Chatgpt，是一个广泛的标签，描述了任何类型的人工智能，可用于创建新文本，图像，视频，音频或代码。大语言模型（LLM）是此类AI的一部分，并产生文本输出。chatgpt和Google的双子座是使用LLM的生成AI的公开可用的版本。他们允许用户输入文本并从系统中寻求视图，或要求系统根据给定主题创建输出。您还可以要求它总结长文章，获取问题的特定长度的答案或为所述功能编写代码。英国政府有关如何使用生成AI英国政府的指导，已发布了使用生成AI的框架，该框架基于10个关键原则：1。您知道什么是生成AI及其局限性。2。您合法，道德和负责任地使用生成性AI。3。您知道如何确保生成AI工具安全。4。您在正确的阶段拥有有意义的人类控制。5。您了解如何管理完整的生成AI生命周期。6。您使用合适的工具来工作。7。您是开放和协作的。8。您从一开始就与商业同事合作。9。您拥有建立和使用生成AI所需的技能和专业知识。10。您将这些原则与组织的政策一起使用，并拥有正确的
