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浪漫关系中的自我破坏
本文由心理学系在UND Scholarly Commons的心理学系中免费提供。已被授权的学术公共授权管理人纳入心理学学生出版物。有关更多信息，请联系und.commons@library.und.edu。
利用GPT模型进行语义表注释
摘要本文概述了我们对准确性轨道和语义表解释（STI）和大语言模型（LLMS）的贡献，该语义网络挑战在表格数据上挑战对知识图匹配（SEMTAB）。我们的方法涉及使用LLM来解决挑战中提出的各种任务。具体来说，我们对大多数任务采用了零射门和少量提示技术，这促进了LLMS以最少的先前培训来解释和注释表格数据的能力。对于列属性注释（CPA）任务，我们通过应用一组预定义的规则来采用不同的方法，该规则是针对每个数据集的结构量身定制的。我们的方法取得了显着的结果，𝑓1 -𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒超过0。92，证明了LLM在应对SEMTAB挑战方面的有效性。这些结果表明，LLM具有重要的功能，作为语义表注释和知识图匹配的强大解决方案，突出了它们推进语义Web技术领域的潜力。
山特维克可乐满可持续发展信息
我们致力于在价值链中实现净零排放，并根据《巴黎协定》和科学减碳倡议 (SBTi) 设定了净零排放目标。我们的目标是到 2035 年在自己的运营中实现净零排放（范围 1 和范围 2），到 2050 年在自己的价值链中实现净零排放（范围 3），以 2019 年为基准年。我们通过行之有效的气候影响减少措施帮助客户提高生产力、效率和优化。我们还在自己的运营中承担责任，并已开始转向无化石电力，实施节能活动，自 2019 年以来将二氧化碳排放量减少了一半以上。
鸟类眼睛视图语义分割
对环绕声的语义的空间理解是自动驾驶汽车需要安全驾驶决策所需的关键能力。最近，纯粹基于视觉的解决方案已增强了研究的兴趣。在特定的方法中，从多个摄像机中提取鸟类视图（BEV）的方法表现出了很好的空间理解性能。本文介绍了学习的位置编码的依赖性，以将基于变压器的甲基化的图像和BEV特征映射元素关联。我们提出利用外两极的几何约束，以模拟相机注意场与BEV之间的关系。它们被纳入注意机制中，作为一种新的归因术语，是学习位置编码的替代方案。实验表明，与隐式学习摄像机配置相比，我们的方法的大鹰队以2％MIOU的方式优于2％MIOU的BEV方法，并且具有出色的概括能力。
603 线人 - 韦特公园，明尼苏达州
603.4.1 不合适的线人 在以任何方式让线人参与秘密或其他调查过程之前，应考虑线人的合适性。如果成员意识到线人可能不合适，应通知主管，主管将启动审查以确定其是否合适。在主管作出决定之前，任何成员都不应使用该线人。主管应确定部门是否应使用该线人，如果是，应确定对其参与或线人提供的任何信息将施加什么条件。主管应在文件记录中记录决定和条件，并在适当时将文件标记为“不合适”。
使用大语言模型揭示人脑中的多层次和多模式语义表示
在最近的研究中，研究人员使用了大型语言模型（LLM）来探索大脑中的语义表示。但是，他们通常分别评估了不同级别的语义内容，例如语音，对象和故事。在这项研究中，我们使用功能磁共振成像（fMRI）记录了大脑活动，而参与者则观看了8.3个小时的戏剧和电影。我们在多个语义级别注释了这些刺激，这使我们能够为此内容提取LLM的潜在表示。我们的发现是LLMS比传统语言模型更准确地预测人脑活动的结果，尤其是对于复杂的背景故事。此外，我们确定了与不同语义表示相关的不同大脑区域，包括多模式视觉 - 语义表示，这突出了同时建模多级和多态语义表示的重要性。我们将使我们的fMRI数据集公开使用，以促进对LLM与人脑功能保持一致的进一步研究。请在https://sites.google上查看我们的网页。com/view/llm and-brain/。
在研究委员会会议2024-10-14
Casar-Borota，Olivera - 大型欧洲队列的稀有侵略性和转移性垂体肿瘤的广泛分子遗传图：在寻找肿瘤驱动因素，预后标记和治疗目标3 000 000 000 2025-01-01-01 2027-2027-12-31
140 斯特林高速公路北弗里曼特尔区结构规划
状态 WAPC 审查 本报告仅供 McCabe Capital Pty Ltd (McCabe) 使用。作者对任何非预期受众和/或通过 McCabe 以外的其他方获得本报告的人使用或依赖本报告中包含的任何信息不承担任何责任。作者不对报告中可能包含的任何由他人提供并由作者在本报告中复制的信息负责。除非另有约定，否则本报告产生的版权和任何其他知识产权均专属于 McCabe，不得复制或披露给任何其他人。本报告中包含的计划和数字仅供一般参考，可能会无意中使用来自外部来源的不受控制的数据。作者不保证计划的准确性，不应将其用于任何详细的场地设计。本报告的内容（包括任何计划）仍归 McCabe 所有。© McCabe 2024
解码心灵：跨模态感知和想象的神经差异和语义表征
本研究对与感知和想象概念相关的神经信号进行了分析，旨在提高有言语障碍人士的沟通能力。该研究利用通过 124 通道 ANT Neuro eego Mylab EEG 系统（ANT Neuro BV，亨格洛，荷兰）获取的公开可用的脑电图 (EEG) 数据。该数据集包括来自 12 名参与者的 11,554 次试验。所提出的卷积神经网络 (CNN) 模型在将 EEG 数据分类为来自感知或想象的语音任务条件方面优于其他模型，测试准确率达到 77.89%。传统的机器学习模型，包括随机森林 (RF)、支持向量分类器 (SVC) 和 XGBoost，都表现出过度拟合的趋势，导致准确率较低。至于语义解码，不幸的是，不同的模型在机会层面上执行。索引词：语音解码、EEG、BCI、语义解码