4 GEOMAR 亥姆霍兹基尔海洋研究中心,德国基尔,5 莱布尼茨波罗的海研究所瓦尔内明德,德国罗斯托克,6 日本海洋地球科学技术振兴机构全球变化研究所 (RIGC),日本横须贺,7 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋观测研究中心 (GOORC),日本横须贺,8 日本海洋地球科学技术振兴机构全球海洋环境研究组,日本横须贺,9 加利福尼亚大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋研究所,美国加利福尼亚州圣地亚哥,10 南大洋碳气候观测站 (SOCCO),科学与工业研究理事会,南非开普敦,11 德克萨斯大学奥登计算工程与科学研究所,美国德克萨斯州奥斯汀,12 国家水与大气研究所,新西兰惠灵顿, 13 奥克兰大学物理系,新西兰奥克兰
抽象的语法校正校正(GEC)工具,由先进的生成人工智能(AI)提供动力,在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是,它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏,这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言(例如孟加拉语)中对这些工具的探索有限。在这样的语言中,革命错误说明(GEE)系统不仅应正确句子,而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集,该数据集来自孟加拉语扬声器,具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记,允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预,我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略,以重新确定孟加拉语的GEC工具,并阐明了语言学习的教育方面。
142 CFOC209M 污染场地环境修复在线课程 1.0 0 0 0 0 3.0 报告日期:2024 年 6 月 13 日下午 2:30:46 第 7 页,共 19 页
1 有关这部小说的研究,请参阅参考书目。2 李千成,《启蒙小说》,第 108 页。3 有关续集这一体裁的研究,请参阅黄马丁,《蛇腿》。4 有关这些后续版本的最新研究,请参阅孙红梅,《变身猴子》。5 季羡林,《大唐西域集教主》;比尔,《西方佛教记录》。6 慧丽和彦聪,《大唐大慈恩寺三藏法事传》。7 我在“变身猴子”一文中讨论了三部主要的续集,摘自黄马丁主编的《蛇腿》,第 46–74 页。8 钱钟书,《管坠编》,第 2 卷:546–47 页;另请参阅李千成,《启蒙小说》,第 91–96 页,尤其是第 91–96 页。 91. 但这在《西游记》中是一个非常复杂的问题。9 但在女儿国和接下来的蝎子精情节中,为了保命或让事情变得容易,唐僧不得不假装对一个女巫感兴趣。10 孙悟空从矿物状态进化而来,由一块浸透了天地精华的石头进化而来。11 刘氏,《孟子》,第 167 页。12 这部小说实际上有十六回。详情见下文。13 Frye,《批评剖析》,第 190 页。14 Frye,《身份寓言》,第 59 页。15 关于这种“崇拜”,请参见 Wai-yee Li,《魅惑与祛魅》;Anthony C. Yu,《重读石头记》;Martin Huang,《晚期帝制中国的欲望与虚构叙事》;爱泼斯坦,《竞争话语》;桑坦杰洛,
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简介:慢性心力衰竭导致许多患者住院,尤其是那些年老且不遵守治疗 1 的患者。这种住院通常可以通过前几周体重增加 2 和外周水肿增加来预测。对于不遵守每日体重记录的患者,我们假设从零依从性全自动远程监控解决方案中收集可靠的数据以评估外周水肿将减少住院并改善护理。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
首次详细调查凸显了有组织的虚假信息塑造 20 世纪政治格局的能力。俄罗斯的阴谋“信托行动”在苏联境内创建了一个伪君主制组织。这不仅将潜在的煽动者聚集在一个受到严密监控的组织中,而且在外部确保了稳定的战略沟通。潜在的侵略者寻求新共产主义国家的灭亡,他们被说服避免干预,而是等待内部革命。这一事件是 Rid 用来强调真正的活动家很容易被虚假信息行动所笼罩的几个案例研究中的第一个。积极措施只是点燃了普遍存在的不满情绪,通过有针对性的沟通和财政支持来实现敌对势力的目标。
摘要。量子体积是一个全面的、单一的数字指标,用于描述量子计算机的计算能力。近年来,它呈指数级增长。在本研究中,我们将假设这种情况仍然如此,并将这一发展转化为另一种量子算法——量子振幅估计的性能发展。这是使用噪声模型完成的,该模型估计算法单次运行的错误概率。其参数与模型假设下的量子体积有关。将相同的噪声模型应用于量子振幅估计,可以将错误率与每秒生成的 Fisher 信息联系起来,这是量子振幅估计作为一种数值积分技术的主要性能指标。这为其积分能力提供了预测,并表明,如果没有重大突破,作为一种数值积分技术的量子振幅估计在不久的将来不会比传统替代方案更具优势。