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用语言体现的可执行策略学习 -
使用所有这些不同的数据源，可以提供可以为不同处理方法提供支持的格式至关重要。知识图是一种灵活的格式，可以与这些来源中的所有差异相同。这些图可以在文档的不同级别上容纳不同的注释，并能够集成到一个已经存在的，已经存在的半网络生态系统中。要将这些数据转换为信息，我们仍然需要应用自然语言处理（NLP）技术，例如命名的实现识别（NER）和关系发现（RD）。在过去的几年中，NLP领域由于模型（例如卷积神经网络（CNN））的出现而实现了很大的飞跃（Krizhevsky等人。，2012年）和双向长短期记忆（BI-LSTMS）（Lample等人，2016年），最近，使用了经过训练的模型，例如Bert（Devlin等人，2019年）或巴特（Lewis等人，2020年），再加上Others技术，进一步改善了最新技术的状态。但是，作为（Battaglia等人的作者），2018年）注意到，为了使这些模型进一步改善，有必要能够概括其经验，当前的模型依靠关系假设来做出正确的预测。这是可以使用图形和Graphml的使用来改善场（Battaglia等人。，2018年）。这些方法可以处理广泛的概率和数据类型，甚至可以与先前的技术合并。，2021; Cetoli等。，2017年； Madan等。，2023）在不同的领域。几项作品已经为NLP任务或将它们与其他深度学习（DL）技术合并为自己探索的图形网络（Carbonell等人。在这项工作中，我们对葡萄牙语识别（NER）的葡萄牙语技术进行了首次评估。我们处理Wikiner的葡萄牙部分（Nothman等人。，2013）具有通用依赖项（UD）的数据集（de Marneffe
ARIA：虚拟建筑工程师被任命为时代最佳发明之一
与Brainbox AI的核心AI建筑优化技术一起，ARIA对建筑运营管理产生了重大影响，将HVAC的能源成本降低了25％，温室气体排放量最多可减少40％。这项创新不仅解决了该行业对节能解决方案不断增长的需求，而且还与建筑环境的全球可持续性目标保持一致。实际上，根据IEA，商业建筑约占每年全球温室气体排放的38％，强调了Brainbox AI的脱碳解决方案套件的需求，这些解决方案的需求直接解决了这一挑战，并支持建筑所有者在净零净和碳中立性的旅程中。
Thomas MacGillivray 医学博士被任命为 MedStar Health 心脏外科医师执行主任。
MedStar 心血管研究所是心血管疾病研究、诊断和治疗领域的全国领导者，并被《美国新闻与世界报道》和胸外科医师协会评为全国顶尖心血管项目之一。MedStar 心血管研究所和美国排名第一的心脏项目克利夫兰诊所心脏、血管和胸外科研究所在共享专业知识的基础上建立了牢固的临床和研究关系。患者受益于快速的周期质量改进和最新的治疗方案。
从零到英雄：在零和几射击上下文中利用生物医学命名实体识别的变压器
在生物医学领域中监督的命名实体识别（NER）取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的，而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类，并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练，这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。，我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44％，单发NER为50.10％，10-Shot NER的平均F1得分为69.94％，在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上，100-SHOT NER的平均F1得分为79.51％。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体，优于先前的变压器方法，并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。
polynere：一种新颖的本体论和语料库，用于聚合物科学领域中指定的实体识别和关系提取
抽象聚合物被广泛用于不同的领域，并且对提取和组织信息的有效方法的需求正在增加。使用机器学习的自动化方法可以准确地从科学论文中提取相关信息，从而为使用带注释的培训数据提供了一种有希望的解决方案，以自动化信息提取。在本文中，我们引入了一个与聚合物相关的本体论，该本体论具有至关重要的实体和关系，以增强聚合物科学领域的信息提取。我们的本体论是可以自定义的，以适应特定的研究需求。我们提出了Polynere，一种高品质的命名实体识别（NER）和关系提取（RE）语料库，其中包括使用我们的本体学注释的750个聚合物摘要。Polynere的独特特征包括多种实体类型，关系类别，对各种NER设置的支持以及在不同层面上主张实体和关系的能力。Polynere还通过支持证据来促进RE任务中的推理。我们的最新高级方法实验取得了令人有希望的结果，但挑战持续将NER和RE从摘要调整为全文段落。这强调了在聚合物域中需要强大的信息提取系统的需求，这使我们的语料库成为未来发展的宝贵基准。
超越边界：在跨数据集和语言中学习通用实体分类法，以获取命名实体识别
开放命名实体识别（NER）涉及从任意域中识别任意类型的实体，对于大语言模型（LLMS）仍然具有挑战性。最近的研究表明，对数据数据的微调LLM可以提高其性能。但是，直接对现有数据集进行培训会忽略其不一致的实体定义和冗余数据，从而将LLMS限制为数据集 - 特定的学习和阻碍域外适应性。为了解决这个问题，我们提出了B 2 NERD，这是一个紧凑的数据集，旨在指导LLMS在通用实体分类学下的开放NER中的概括。b 2书呆子使用两个步骤的过程从54个Ex-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is-Is。首先，我们检测到跨数据集的不一致的实体定义，并通过可区分的标签名称来澄清它们，以构建400多种实体类型的Uni-Glesal分类学。第二，我们使用数据修剪策略来解决冗余，该策略选择了更少的类别和语义多样性的样本。综合评估表明，B 2 NERD显着增强了LLMS的开放式NER功能。我们的B 2 NER模型，在B 2 NERD上训练，超过6.8-12.0 f1点，并超过15个数据集和6种语言的3个室外基准标记中的先前方法。数据，模型和代码可在https://github.com/umeannever/b2ner上公开获取。
Miax被称为最佳交易平台，在基金情报运营和服务中获得技术创新奖
MIAMI AND PRINCETON, N.J. — February 13, 2025 — Miami International Holdings, Inc. (MIH), a technology- driven leader in building and operating regulated financial markets across multiple asset classes, today announced that MIAX ® was named “Best Trading Platform” for the third consecutive year and the recipient of the “Technology Innovation Award” at the Fund Intelligence Operations and Services Awards 2025.“除了在2025年2025年基金情报运营和服务奖上获得“技术创新奖”之外，Miax很荣幸再次被评为'最佳交易平台'。“这是我们在颁奖典礼上获得认可的第11年，这证明了我们备受推崇的技术团队的持续卓越表现。”自从2015年和2016年获得“交易所/ATS奖”的“最佳基础架构/技术计划”以来，Miax每年都在基金情报运营和服务奖中获得多个奖项类别的基金情报运营和服务奖，包括“最佳整体交易所”，“最佳创新交换技术”和“最佳期权交易平台”。 Matthew J. Rotella表示：“自2012年推出我们的第一个选择交换以来，被评为'最佳交易平台'表达了我们内部建造的专有技术平台的性能和韧性，”“获得'技术创新奖”讲述了MIAX平台的可扩展性和适应性，这使我们可以更轻松地响应市场需求，并扩大我们可以为客户提供的产品和资产类别的范围。” 20多年来，基金情报运营和服务奖表彰和奖励基金服务提供商，这些服务提供商表现出了卓越的客户服务，创新的产品开发以及共同基金和ETF领域的强大而可持续的业务增长。
数码港带领八家人工智能初创企业参加2024世界人工智能大会两家入选未来科技100强，推动人工智能应用及全球
数码港行政总裁郑乐基表示：“人工智能已成为全球商业重点，香港也不例外。数码港作为香港领先的人工智能枢纽，目前已聚集约200家致力于人工智能和数据科学研发及应用的初创企业和科技公司。我们很荣幸带领8家优秀企业参与世界人工智能大会，其中两家企业成功入选‘未来科技100强’，充分展示香港和数码港企业在人工智能领域的创新实力和国际竞争力。数码港将继续致力与政府和业界合作，共建蓬勃发展的人工智能生态系统，促进技术交流和产业合作，推动人工智能技术的应用，为香港创造更大的经济和社会效益。”
Infrrd.ai 在 SemEval-2022 任务 11：使用数据增强、基于 Transformer 的序列标记模型和 EnsembleCRF 进行命名实体识别的系统
在低资源语言中，训练数据量有限。因此，模型必须在未训练过的陌生句子和句法上表现良好。我们提出了一种通过编码器和语言模型集成来解决这个问题的方法。与多语言语言模型相比，特定语言的语言模型表现不佳。因此，多语言语言模型检查点针对特定语言进行了微调。在模型输出和 CRF 之间引入了一种新颖的独热编码器方法，以集成格式组合结果。我们的团队 Infrrd.ai 参加了 MultiCoNER 竞赛。结果令人鼓舞，团队位列前 10 名。在我们参加的大多数赛道中，与第三名的差距不到 4%。所提出的方法表明，以多语言语言模型为基础在编码器的帮助下的模型集成比单一语言特定模型的表现更好。
朱莉·谢克（Julie Scheck）加入宾夕法尼亚州伯利恒（Bethlehem）的发展与传播总监 - 朱莉·谢克（Julie Scheck）被任命
朱莉·谢克（Julie Scheck）加入宾夕法尼亚州伯利恒（Bethlehem）的发展与传播总监 - 朱莉·谢克（Julie Scheck）被任命为Lehigh Valley的Via of Lehigh Valley的开发与通信总监。她在开发，沟通，营销和社区关系方面拥有超过30年的经验。Michele Grasso是Vie的开发与通信副总裁，将于12月底退休。Scheck将与Grasso合作，过渡到领导Via的开发和通信部门。Scheck开始了她在赫斯百货商店的广告和公共关系部门工作的职业。她在晨间电话中担任销售和营销职位13年。2008年，她开始担任美国心脏协会利哈伊河谷分部的高级主任，在那里她负责将第一位女性午餐会带到该地区。最近，她担任了八年多的阿伦敦教区天主教慈善机构晋升总监。Sheck拥有洛克黑文大学（Lock Haven University）的新闻和媒体研究学士学位，并且是北安普敦（Northampton），里海（Lehigh）和雄鹿县（Bucks Counties）的各种媒体媒体的自由作家。她是筹款专业人士协会成员的副主席，里海谷分会。自1952年以来，通过Lehigh Valley为我们的社区服务，通过帮助人们发挥其全部潜力。通过为居住在大利哈伊河谷的智力和发育障碍的1000名儿童和成人提供服务。访问www.vianet.org了解更多信息。这些服务包括职业探索，社区就业，教育活动，青少年和成人的志愿者和娱乐机会以及早期干预疗法以及针对幼儿的全包教育。