XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnski
piotr mi los工作经验简短的研究声明...
•将语言模型重新定位为嵌入模型：查找Compute-Timepimal配方； A. Ziarko，A。Jiang，B。Piotrowski，W。Li，M。Jamnik，P。Milo。神经2024•较大，正规化，乐观：计算和样品有效连续控制的缩放； M. Nauman，M。Ostaszewski，K。Jankowski，P。MiLo's，M。Cygan；神经2024（聚光灯）•微调加强学习模型秘密地忘记了缓解问题； M. Wolczyk，B。Cupial，M。Ostaszewski，M。Bortkiewicz，M。Zajac，R。Pascanu，L。Kucinski，P。Milo。 ICML 2024（聚光灯）•Magnushammer：一种基于变压器的前提选择方法； M. Miku La，S。Antoniak，S。Tworkowski，A。Jiang，J。PengZhou，ch。Galias，S。S.Syoceanu，H。Michalewski）; ICRA 2020Galias，S。S.Syoceanu，H。Michalewski）; ICRA 2020szegedy，L。Kuci´nski，P。Milo lo。，Y。Wu; ICLR 2024•聚焦变压器：上下文缩放的对比训练； S. Tworkowski，K。Staniszewski，M。Pacek，Y。Wu，H。Michalewski，P。Milo。神经2023•快速而精确：通过自适应子搜索调整计划范围； M. Zawalski，M。Tyrolski，K。Czechowski，D.Stachura，P.Piekos，T。Odrzygozdz，Y。Wu，L。Kucinski，P。Milo。 ICLR 2023（值得注意的前5％）•连续世界：持续强化学习的机器人基准； M. Wo Lczyk，M。Zajac，R。Pascanu，L。Kuci´nski，P。Milo； Neurips 2021•亚目标搜索复杂的推理任务； K. Czechowski，T。Odrzyg´o´zd´z，M。Zbysi´nski，M。Zawalski，K。Olejnik，Y。Wu，L。Kuci´nski，P。Milo lo; Neurips 2021•基于模型的加固学习（与L. Kaiser，M。Babaeizadeh，B。Osi´nski，R。Campbell，K。Czechowski，D。Erhan，C。Finn，P。Kozakakowski，S.Levine，S.Levine，S.Levine，S.Levine，R.Sepassi，R.Sepassi，G。Tucker，G.Tucker，H。Michalewski）; ICLR 2020（聚光灯）•基于模拟的实用自主驾驶的增强加固学习（与B. Osi´nski，A。Jakubowski，P。Ziecina，P。Ziecina，CH。
带有光子系统的Timetronics
1 博士学校，天文学和应用计算机科学学院，Jagiellonian大学，Jagiellonian大学，Stanis Loajasiewicza教授11，PL-30-348 KRAK LARA LOJASIEWIEWICA奥地利因斯布鲁克4物理与天文学学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国，LS2 9JT 5喷气推进实验室，加利福尼亚州加利福尼亚实验室技术学院，4800 Oak Grove Drive，Pasadena，California 91109-8099，USA 91109-8099，USA 6美国6号电气和计算机工程学，CACALIDIA，CAIVISE，CAIvers，3401。 7 Centrum Kaca，Stanis Lawa Lojasiewicza教授11，PL-30-348Kraków，波兰（日期：Sepebeke 13，2024） div>博士学校，天文学和应用计算机科学学院，Jagiellonian大学，Jagiellonian大学，Stanis Loajasiewicza教授11，PL-30-348 KRAK LARA LOJASIEWIEWICA奥地利因斯布鲁克4物理与天文学学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国，LS2 9JT 5喷气推进实验室，加利福尼亚州加利福尼亚实验室技术学院，4800 Oak Grove Drive，Pasadena，California 91109-8099，USA 91109-8099，USA 6美国6号电气和计算机工程学，CACALIDIA，CAIVISE，CAIvers，3401。 7 Centrum Kaca，Stanis Lawa Lojasiewicza教授11，PL-30-348Kraków，波兰（日期：Sepebeke 13，2024） div>博士学校，天文学和应用计算机科学学院，Jagiellonian大学，Jagiellonian大学，Stanis Loajasiewicza教授11，PL-30-348 KRAK LARA LOJASIEWIEWICA奥地利因斯布鲁克4物理与天文学学院，利兹大学，英国利兹大学，英国，英国，LS2 9JT 5喷气推进实验室，加利福尼亚州加利福尼亚实验室技术学院，4800 Oak Grove Drive，Pasadena，California 91109-8099，USA 91109-8099，USA 6美国6号电气和计算机工程学，CACALIDIA，CAIVISE，CAIvers，3401。 7 Centrum Kaca，Stanis Lawa Lojasiewicza教授11，PL-30-348Kraków，波兰（日期：Sepebeke 13，2024） div>
![arxiv：2106.09655v1 [Quant-ph] 2021年6月17日](/simg/d\d060758f07249d1501a47f27aebd0a7f189f4124.webp)
arxiv：2106.09655v1 [Quant-ph] 2021年6月17日
不能复制量子信息是量子信息理论与经典信息理论之间最明显的差异之一。这一事实是在现代量子信息理论[WZ82]的早期发现的，这是由Quanm-tum通信的角度进行的无关，同时是加密协议的基石：不可敲打的不可能阻止恶意的窃听者拦截消息并复制消息而不会扰乱原始原始原始。仅适用于完全可区分的量子状态的家庭，才能自然地问一个人是否可以通过要求给定品质的大约克隆来放松这一非常严格的要求。这是通用不对称量子克隆的主题，这是当前论文的主题。在过去的三十年中，量子克隆问题引起了很多关注。从早期的通用量子克隆（BH96]的开创性工作开始，许多作者研究了不同的克隆场景（对称与非对称，Qubit，Qubit vs. qudit等）[CER98，WER98，WER98，KW99，KW99，CER00，FFC05]。Two series of papers are concerned with the most general, asymmetric, 1 → N quantum cloning problem: one from Kay and collaborators [ KRK12 , Kay14 , Kay16 ], and another one using techniques from group representation theory, by ´ Cwikli´nski, Horodecki, Mozrzymas, and Studzi´nski [ ´ CHS12 , SHM13 , S ‘chm14]。对我们来说重要的是，Hashagen在[Has17]中研究了1→2个普遍的不对称案例，重点是优点的不同数字；这项工作中使用的技术基于Eggeling和Werner [EW01]和Vollbrecht和Werner [VW01]的先前结果，涉及对称状态的可分离性。
生物均质化可以使景观景观森林多功能
fons van van der plas a，b，1，皮特·曼宁A，B，圣地亚哥索要A，埃里克·艾伦（Eric Allan） Benneter K，Damien Bonal L，Olivier Bouriaud M，Helge Bruelheide F，N，Filippo Bussotti O，2，Monique Carnol P，Bastien Castagneyrol I，J，J，Yohan Charbonnier I，J，J，J，David Anthony Coomes Q，Andrea Coppi Or，Andrea Coppi or，Andrea Coppi C. Bastina C. Bastinans C. Bastias C. Thyme Domisch U，LeenaFinérU，Arthur Gessler V，AndréGranierL，Charlotte Grossiord W，Virginie Guyot I，J，J，X，StephanHättenschwilerY，HervéJactelI，J，J，J，Bogdan Jaroszewicz Z，François-xavavierJolyYOLY YOLY YOLYS THOMAS。 Jucker Q, Julia Koricheva AA, Harriet Milligan AA, Sandra Mueller C, Bart Muys T, Diem Nguyen BB, Martina Pollastrini or, Sophia Ratcliffe E, Karsten Raulund-Rasmussen S, Federico Selvi or, Jan Stenlid BB, Fernando Valladares R, CC, Lars Vesterdal S, DawidZielínskiZ和Markus Fischer A，B，DD
散射矩阵方法，用于对谷光子晶体中拓扑保护进行定量评估
具有高拓扑保护的光子晶体波导的实现，可以防止缺陷引起的散射。应该通过通过低损失和反射的尖锐弯曲来利用引导来设计非常紧凑的设备。在这项工作中，我们使用山谷拓扑三角谐振器耦合到输入波导，以评估在尖锐弯曲或拆分器（如拆分器之类的路由元件）之间具有相反螺旋性的螺旋拓扑边缘模式之间的转换。为此，我们首先通过数值模拟在腔角处的向后散射或在输入波导和腔之间的分离器上的螺旋转换而传播的向后散射存在。我们显示了这种过程发生的证据，尤其是在尖锐的角落，从而导致传输最小值和分裂共振，否则不存在。为了评估与此效应相关的小耦合系数，然后引入了基于散射矩阵在分裂器和谐振器的角落的精确参数化的现象学模型。通过与数值模拟进行比较，我们能够量化尖锐的弯曲和分裂器处的螺旋度转换。最后，我们使用获得的现象学参数集与基于Sierpi´nski Triangle构造的分形型腔的完整数值模拟将模型的预测与完整的数值模拟进行比较。我们表明，该协议总体上是好的，但在最小的三角形组成的腔中显示出更多的差异。我们的结果表明，即使在免于几何和结构缺陷的系统中，在拐角，尖锐的弯曲和裂缝方面，螺旋性转化也不可以忽略不计。但是，可以通过一种现象学方法来实现更简单但预测的计算，从而可以模拟超出标准数值方法的非常大的设备，这对于光子设备的设计至关重要，这些光子设备通过电磁波的拓扑传导来收集紧凑性和低损失。
社论：医疗保健中的机器学习和人工智能安全性、有效性和可解释性
机器学习和人工智能 (ML/AI) 模型性能的不断提高，使得它们在日常生活中越来越常见，包括临床医学 (Bruckert 等人; Rosenfeld 等人，2021 年)。虽然对 ML/AI 工具不透明的“黑匣子”性质的担忧并不是什么新鲜事，但随着 ML/AI 设备从实验室转移到尚未完全赶上最先进水平的监管流程 (Benrimoh 等人，2018a) 并进入临床，对可解释性问题的实际解决方案的需求变得更加迫切。本特别版针对医疗保健领域实施 ML/AI 方法需要创新和更清晰的最佳实践的三个关键领域：确保安全、证明有效性和提供可解释性。值得注意的是，前两个标准长期以来一直是药品和医疗器械评估的主要内容（即，为了获得批准用于人类，产品必须证明其安全有效——通常与合理的比较物进行比较）（Sp ł awi´nski 和 Ku´zniar，2004 年）。第三个要求——可解释性——似乎是 ML/AI 所独有的，因为它面临着解释模型如何得出越来越准确的结论的挑战。然而，经过仔细研究，人们可能会认为可解释性标准在过去就已经隐含了：药物和设备的作用机制通常在其产品文档中描述（加拿大卫生部，2014 年）。然而，这可能会产生误导。例如，许多药物具有已知的受体结合谱和假定的作用机制，尽管它们在临床实践中广泛使用，但它们产生作用的确切机制仍不清楚。这方面的主要例子是锂（Shaldubina 等人，2001）和电休克疗法（Scott，2011），这两种治疗方法都存在已久且非常有效，但其作用机制仍存在争议。事实上，即使是全身麻醉的确切机制也是争论的主题（Pleuvry，2008）。因此，我们必须考虑一个折衷方案——即足够的可解释性（Clarke 和 Kapelner）。这涉及回答以下问题：我们必须对模型了解多少才能确定它在临床实践中是安全的？本期特刊中的文章开始探讨这一问题的可能答案，以及 ML/AI 在医疗保健环境中的应用中的其他关键问题。
第一个Wendelstein 7-X长脉冲运动的概述，带有完全水冷的等离子体面向组件
O. Grulke 1，25，，∗，C.Albert 2，J.A。K. Aleynikova 1 , AL Alonnikova 3 , G. Anda 4 , T. Andreeva 1 , M. Arvanitou 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1，E。Ascasibar3 3 5 5，48 4，J.-P。是Bähner6，S.-G。 Baek 6，M。Balden7，JBosch 1，10，H。Bouvain 1，St. Bride 1，T。错误1，H。Braune 1，C。 Büschel1，R。Bussiahn1，A。Bus4，B。12，D。Casta Coenen 11，G。Conway7，M。Cornelissen1，27，Y。Corre14，P。 这座城堡7，G。Csymic11，H。Grandfather1，R.J。 Davies 1，C。第16天，S。Discover 1，R。of Wolf 17，W。Decker 17，A。Despontin 9，P。Despontin 15，C.P。 Dhard 1，A。Dinkle 1，18，F.A。 ISA 19，T。 首先22，F.J。Escot 3，M.S。 特殊1，10，T。Strawberry 3，D。Fehling 8，L。Feuerstein 16，J。Fellinger 1，Y。Felg 1，D.L.C。 Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。 O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。Bosch 1，10，H。Bouvain 1，St. Bride 1，T。错误1，H。Braune 1，C。Büschel1，R。Bussiahn1，A。Bus4，B。12，D。CastaCoenen 11，G。Conway7，M。Cornelissen1，27，Y。Corre14，P。 这座城堡7，G。Csymic11，H。Grandfather1，R.J。 Davies 1，C。第16天，S。Discover 1，R。of Wolf 17，W。Decker 17，A。Despontin 9，P。Despontin 15，C.P。 Dhard 1，A。Dinkle 1，18，F.A。 ISA 19，T。 首先22，F.J。Escot 3，M.S。 特殊1，10，T。Strawberry 3，D。Fehling 8，L。Feuerstein 16，J。Fellinger 1，Y。Felg 1，D.L.C。 Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。 O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。Coenen 11，G。Conway7，M。Cornelissen1，27，Y。Corre14，P。这座城堡7，G。Csymic11，H。Grandfather1，R.J。 Davies 1，C。第16天，S。Discover 1，R。of Wolf 17，W。Decker 17，A。Despontin 9，P。Despontin 15，C.P。Dhard 1，A。Dinkle 1，18，F.A。ISA 19，T。首先22，F.J。Escot 3，M.S。 特殊1，10，T。Strawberry 3，D。Fehling 8，L。Feuerstein 16，J。Fellinger 1，Y。Felg 1，D.L.C。 Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。 O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。首先22，F.J。Escot 3，M.S。特殊1，10，T。Strawberry 3，D。Fehling 8，L。Feuerstein 16，J。Fellinger 1，Y。Felg 1，D.L.C。Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。 O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。Flom 9，O。Ford1，T。Fornal 23，J。Frank 1，10，9，G。García-Rega Grahl 1，H。Green 7，E。Grigore 50，M。Cruise 23，J.F。García-Rega Grahl 1，H。Green 7，E。Grigore 50，M。Cruise 23，J.F。战争Arnaiz 1，V。Haak1，L。VanHam 1，K。Hammond26，B。Momstra27，X。Han 9，S.K。 Hansen 6，Harris 8，D。Hartmann 1，D，K。Hophler 7，St.Hoermann 7，42，K.-P。所有第51，A。Holtz 1，D。应该11，M。Houry 14，J。Huang 11，M。Hubeny 11，K。Hunger 7，D。Hwangbo 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45，K。Ida，Z Jouna，Z Jouna 15，St.-Stair 30，J.-P。 Kamionka 1，W。Caspare49，C。Cawan11，Ye。 Kharwandikar 1，M。Khokhlov1，C Klepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，J CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，战争Arnaiz 1，V。Haak1，L。VanHam 1，K。Hammond26，B。Momstra27，X。Han 9，S.K。Hansen 6，Harris 8，D。Hartmann 1，D，K。Hophler 7，St.Hoermann 7，42，K.-P。所有第51，A。Holtz 1，D。应该11，M。Houry 14，J。Huang 11，M。Hubeny 11，K。Hunger 7，D。Hwangbo 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45，K。Ida，Z Jouna，Z Jouna 15，St.-Stair 30，J.-P。 Kamionka 1，W。Caspare49，C。Cawan11，Ye。 Kharwandikar 1，M。Khokhlov1，C Klepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，J CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，Hansen 6，Harris 8，D。Hartmann 1，D，K。Hophler 7，St.Hoermann 7，42，K.-P。所有第51，A。Holtz 1，D。应该11，M。Houry 14，J。Huang 11，M。Hubeny 11，K。Hunger 7，D。Hwangbo 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45，K。Ida，Z Jouna，Z Jouna 15，St.-Stair 30，J.-P。 Kamionka 1，W。Caspare49，C。Cawan11，Ye。Kharwandikar 1，M。Khokhlov1，C Klepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，J CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，Kharwandikar 1，M。Khokhlov1，CKlepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，J CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，Klepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，JCRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，Laqua 1，18，M.R。Larsen 25，Larsen 25，Cuczy 1，D。Klalla1，A。Kumar34，T。Kurki-Suonio 32，I。Kawk35，S。Kwak1，V。Lancetti15，A。Langenberg1，H。Laqua1，H.P。
创业者过往经历对新创企业早期绩效的影响：创业心态水平的中介作用
从而影响他们的公司业绩（He 等人，2019 年；Joseph 等人，2022 年）。最近，预测哪些公司会成功的能力对于寻求表征成功企业家特征的投资者和研究人员来说至关重要（McKenzie 和 Sansone，2019 年）。技术的快速发展加速了颠覆、创新和商业模式的实施（Nowi´nski 和 Kozma，2017 年；Soltanifar 等人，2021 年）。自 1990 年代以来，以过程为导向的创业观侧重于将创业理解为一个持续的学习过程。这种观点不认为创业是一种稳定的特质或特性，而是认为它是在有进取心的个人的职业生涯中随着时间的推移逐渐建立起来的一种能力（Politis，2005 年）。Donbesuur 等人。 （2020）和 Lamont (1972) 认为企业家的先前经验对企业绩效起着至关重要的作用。除其他事项外，关注点的转变凸显了企业家先前经验在发展他们处理从机会识别到利用的创业过程的能力方面所起的作用（ Politis, 2008 ）。具体而言，战略管理领域的一个新兴研究领域强调了商业规划的作用，它描述了组织的当前状态和假定的未来。它可以被认为是将企业家的先前经验融入创业规划和管理新企业的最广为人知的指标之一（ Botella-Carrubi 等人，2024 年； Honig 和 Karlsson，2004 年）。技能、偏好和态度塑造了创业心态，使企业家能够在创建新企业的过程中驾驭新颖和模糊的商业概念，促进企业的可持续增长（ Oyeyemi 等人，2024 年）。商业计划被认为是一种非常实用的工具，它迫使企业家将他们的企业家思维转化为结构化的文档（Ferreras-Garcia 等人，2019 年；Kraus 和 Schwarz，2007 年）。此外，企业家思维（商业计划质量）对新企业生存和发展的积极影响已经得到证实（Lussier 和 Pfeifer，2001 年；Lussier 和 Halabi，2010 年）。尽管企业家通常会将他们之前的经验转化为新企业的具体计划和行动，但企业家之前的经验对其企业家思维（由其商业计划质量表明）的影响以及因此对其新企业早期表现的影响仍然未知。因此，本研究探讨了这一机制，旨在研究企业家认知背后的机制，特别强调商业计划所反映的企业家认知。本研究旨在更新现有的关于企业家过往经历对新企业早期表现影响的研究成果，并将这些见解整合到商业计划认知框架中，最终为该领域贡献新的实证见解。因此，基于中国“2021姑苏科技天使计划”157位企业家的商业计划和新企业样本，我们发现，除了企业家过往经历（包括正规教育背景、创业经验、管理经验和行业经验）对其新企业表现的直接影响外，他们的创业心态水平（以商业计划质量为指标）也起着显著的中介作用。
利用生成式人工智能自动注释化学文档及其评估
[1] Takahiro Arima、Tomoko Okuma 和 Tatsuya Dewa。从技术文档中提取材料信息以探索新应用。自然语言处理协会第 29 届年会论文集，第 512-515 页，2023 年。[2] Annemarie Friedrich、Heike Adel、Federico Tomazic、Johannes Hingerl、Renou Benteau、Anika Marusczyk 和 Lukas Lange。SOFC-exp 语料库和神经方法在材料科学领域的信息提取。在计算语言学协会第 58 届年会论文集，第 1255-1268 页。ACL，2020 年。[3] Shu Huang 和 Jacqueline M. Cole。使用飞行数据提取器自动生成的电池材料数据库。科学数据，第 5 卷7，第1号，第2052-4463页，2020年。[4] Fabrizio Gilardi、Meysam Alizadeh和Maël Kubli。Chatgpt在文本注释任务中的表现优于众包工作者。美国国家科学院院刊，第120卷，第30期，第e2305016120页，2023年。[5] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel Ziegler、 Jeffrey Wu、Clemens Winter、Chris Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskevser 和 Dario Amodei。语言模型是少样本学习器。载于《神经信息处理系统进展》，第 33 卷，第 1877-1901 页。Curran Associates, Inc.，2020 年。[6] Md Tahmid Rahman Laskar、M Saiful Bari、Mizanur Rahman、Md Amran Hossen Bhuiyan、Shafiq Joty 和 Jimmy Huang。在基准数据集上对 ChatGPT 进行系统研究和全面评估。载于《计算语言学协会研究结果：ACL 2023》，第 1877-1901 页。 431–469。ACL，2023 年 7 月。[7] Bart lomiej Koptyra、Anh Ngo、Lukasz Radli´nski 和 Jan Koco´n。Clarin-emo：使用人类注释和 chatgpt 训练情绪识别模型。在国际计算科学会议上，第 365–379 页。Springer，2023 年。[8] Taiki Watanabe、Akihiro Tamura、Takashi Ninomiya、Takuya Makino 和 Tomoya Iwakura。使用化合物释义进行化学命名实体识别的多任务学习。在 2019 年自然语言处理经验方法会议和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 的论文集上，第 6244–6249 页。ACL，2019 年。[9] Amalie Trewartha、Nicholas Walker、Haoyan Huo、Sanghoon Lee、Kevin Cruse、John Dagdelen、Alexander Dunn、Kristin A. Persson、Gerbrand Ceder 和 Anubhav Jain。量化领域特定预训练在材料科学命名实体识别任务中的优势。Patterns，第 3 卷，第 4 期，第 100488 页，2022 年。[10] Gupta Tanishq、Zaki Mohd 和 NM Krishnan。Matscibert：用于文本挖掘的材料领域语言模型