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MatSci-NLP：使用文本到模式建模评估材料科学语言任务中的科学语言模型
我们提出了 MatSci-NLP，一种自然语言基准，用于评估自然语言处理 (NLP) 模型在材料科学文本上的性能。我们根据公开的材料科学文本数据构建基准，涵盖七种不同的 NLP 任务，包括命名实体识别和关系分类等传统 NLP 任务，以及特定于材料科学的 NLP 任务，例如与创建材料合成程序有关的合成动作检索。我们研究了在 MatSci-NLP 上对不同科学文本语料库进行预训练的各种基于 BERT 的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。鉴于材料科学领域高质量注释数据的稀缺，我们使用有限的训练数据进行微调实验，以鼓励在 MatSci-NLP 任务中进行泛化。我们在这种低资源训练环境中进行的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的 BERT。 Mat-BERT 是一种专门针对材料科学期刊进行预训练的模型，通常在大多数任务中表现最佳。此外，我们提出了一种统一的文本到模式的 MatSci-NLP 多任务学习方法，并将其性能与传统的微调方法进行了比较。在对不同训练方法的分析中，我们发现我们提出的受问答启发的文本到模式方法始终优于单任务和多任务 NLP 微调方法。代码和数据集是公开可用的 1 。
从模型融合到联合X学习
联合学习是一种新的学习范式，它通过多方计算和模型聚合来分解数据收集和模型培训。作为一种流行的学习设置，联合学习有可能与其他学习框架集成。我们与其他学习算法进行了针对联邦学习的重点调查。特别是，我们探索了各种学习算法，以改善联合平均算法的香草，并审查模型融合方法，例如自适应聚集，正则化，聚类方法和贝叶斯方法。遵循新兴趋势，我们还讨论了与其他学习范式的交叉路口中的联合学习，称为联合X学习，其中X包括多任务学习，元学习，转移学习，
遮挡的面部图像的分类...
在这项工作[1]中使用了单拍的多伯克斯检测器深度学习技术来准确地分类和定位面部闭塞。具有七种不同类型的常见面部闭塞的自我结构数据集，导致平均平均精度达到95.46％。研究的作者[2]提供了一种可靠有效的方法，用于精确地识别使用卷积神经网络和多任务学习的面部遮挡。使用多任务CNN可以准确预测许多面部区域的覆盖范围，例如鼻子，嘴和两只眼睛。为了解决面部排除问题的问题，本文[3]将问题分为三个步骤：面部解析，遮挡检测和面部重建。最后阶段使用前两个阶段的信息重建面部。因此，该模型在实际的遮挡数据上表现良好，这在先前的方法中是无法实现的。
我们正在招聘
职责包括：• 管理日常行政任务• 管理应付账款和应收账款• 管理向分包商和其他供应商的付款• 运营的会计工作• 为团队预订参加比赛、测试和其他活动的机票• 通过法拉利北美在线注册管理比赛活动。（我们将提供系统培训）技能/能力• 必须精通 Excel 和 Word• 必须了解 Quick Books• 强大的沟通能力• 强大的多任务处理能力• 时间管理• 批判性思维/能够使用逻辑和推理确定替代解决方案和结论• 问题敏感性/能够判断某事何时出错或可能出错并提出建议性解决方案• 希望与团队的其他成员、法拉利北美、车手、赞助商、车手和嘉宾合作时间安排：• 每周 2-3 天• 工作时间灵活• 旅行是可选的
基于脑电图的多任务相关心理负荷识别
Lipo Wang 新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院 ELPWang@ntu.edu.sg 摘要 — 心理负荷可以通过脑电图 (EEG) 识别，并可用于评估用户执行不同任务时的心理努力。在这项工作中，我们设计并实施了一项与无任务、视觉任务、听觉任务和多任务表现相关的心理负荷识别实验。使用同步容量 SIMKAP 测试在 12 名受试者中诱发与多任务相关的不同程度的心理负荷。使用 Emotiv 设备收集 EEG 数据，使用功率、统计、分形维数 (FD) 特征与支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器进行处理和分析。当使用统计和 FD 特征组合时，使用 SVM 对 2 个类的最佳准确率为 90.39%，对 4 个类的最佳准确率为 80.09%。所提出的算法可以应用于心理负荷监测。
航空公司调度员如何管理航班：任务分析...
类型的任务。调度员很难估计每项任务的频率，因为有时他们会同时执行多项任务，并且不知道准确的时间长度。例如，调度员通过 TFI 来回与一名飞行员沟通恶劣的天气信息，同时在 WSI 上检查另外两个航班的剩余燃料，然后呼叫机场登机口以暂停航班。有时频率波动很大。例如，在天气好的时候，他们可能会接到 3-5 个电话，而在天气不好的时候，他们可能会接到 100 多个电话。但是，调度员提供的范围和估计频率比新手更好。对于事件持续时间，工作人员 A 估计经验丰富的调度员大约需要一分钟来查看机场的航班进场指令，而没有经验的调度员可能需要 3-4 分钟来完成相同的任务。规划国内航班需要 2-15 分钟，规划国际航班需要 2.5-3 小时。
![arxiv：2402.08360v1 [cs.cv] 2024年2月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2d78d0b4c73cd9c3f9833e88723c51f5677c71db.webp)
arxiv：2402.08360v1 [cs.cv] 2024年2月13日
大型语言模型（LLM）革命性的自然语言处理（NLP）应用程序正在扩展到多模式输入的领域。由于它们解释图像的影响，多模式LLMS（MLLM）主要用于视觉任务。当前，MLLM尚未扩展到针对特定领域的视觉任务，这需要对视觉信息有更明确的理解。我们开发了一种将特定于域的视觉和视觉语言数据集形成的方法中的统一问题答案格式，称为视觉询问回答指令（VQA-IN），从而将MLLM扩展到特定于域的任务。使用较小版本的LLMS（SLLMS），将VQA-IN应用于训练多个MLLM架构。实验结果表明，所提出的方法在域特定的视觉任务上达到了高分度量，同时还以多任务方式保持其在视觉任务上的性能。
thuraya One
作为世界上第一个双模式和双SIM卫星智能手机，Thuraya One无论您身在何处都可以提供出色的连接性。具有高通八核Kryo处理器，Android 14 OS，以及具有6.67英寸Amoled Gorilla Glass的尖端显示技术，Thuraya One可以使您能够多任务并确保您始终在环境条件下触及。此最先进的智能手机是设计了内置天线的，该天线在不使用时仍然隐藏，可以扩展以进行卫星呼叫或发送短信。Thuraya One配备了三台高分辨率后摄像头和一个用于专业摄影的前置摄像头。与Beidou，Glonass和GPS一起进行精确导航，较长的电池寿命以及其弹性设计的IP67评级，Thuraya One是完美的通信设备，由150多个国家 /地区的370多个漫游合作伙伴支持，用于无缝的陆地和卫星覆盖。
关于人类的个性化情感计算的调查 -
摘要 - 在计算中，个性化的目的是训练一个模型，该模型通过优化一个或多个绩效指标并遵守特定的约束来迎合特定个人或一组人。在本文中，我们讨论了情感和个性计算中的个性化需求（以下简称为情感计算）。我们介绍了情感计算中最新的个性化方法的调查。我们的评论跨越了培训技术和目标，以实现情感计算模型的个性化。我们将现有方法分为七个类别：（1）目标特定模型，（2）小组特定模型，（3）基于权重的方法，（4）微调方法，（5）多任务学习，（6）基于生成的模型和（7）功能增强。此外，我们还提供了对被调查文献的统计荟萃分析，分析了不同情感计算任务，互动模式，互动环境以及调查工作中的个性化水平。基于此，我们为那些有兴趣探索这一方向的人提供了路线图。
2024-Manatee-County-Ceneral-Election-Doters-guide-
Q：1。您拥有哪些技能，资格，能力，这会让您成为有效的专员？a：我有几个资格，使我成为第一区专员的最佳选择。我从事执业律师已有18年以上。专员职位要求了解法律，规则和法令。我精通分析和了解处理该职位的法律要求。我能够担任领导者。多年来，我一直在多个领导职务中担任过我在非营利委员会，活动计划，筹款和雇主的服务。我非常有条理和高效。我能够优先考虑需求，多任务和委派，以最大程度地完成完成需要完成的工作。我是一个很好的听众和问题解决者。专员需要愿意并能够倾听任何可能伸出的人的需求。此外，必须制定计划以满足这些需求。我在法律领域和通过我的大量志愿者努力的整体经验使我成为了最佳选择！