○ 模型 1:原始 InceptionV3 ○ 模型 2:冻结主体 + 自定义顶层 ○ 模型 3:自定义顶层 + 微调完整模型
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法,例如大型语言模型 (LLM),在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此,人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战,重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势,但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制,我们引入了一个框架,用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法,当链接到大量通用 KG 时,适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强,Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中,从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现,这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
或许可以理解为什么有些人对人工智能 (AI) 持怀疑态度。首先,媒体和研究报告经常说明机器将如何接管我们的工作,从而导致许多人目前担任的工作岗位被取代。其次,在许多情况下,AI 仍然是一个“黑匣子”。通常,在机器学习中,我们只能看到输入和输出,但不知道这些输入如何组合以达到结果。换句话说,机器以我们完全无法观察到的方式将输入转化为输出。将黑匣子算法应用于司法等公共生活的各个方面将产生深远的社会和道德影响。机器学习技术的发展正在全速前进。然而,监控和故障排除的方法却落后了。
随着对电动汽车,电池的需求以及其生产所需的关键矿物质的需求,在整个欧洲持续增长,大量投资正在流入电池GIGAFACTOIRE和其他关键组件设施。这些投资是欧洲雄心勃勃的发射电池生产和加速运输电气化的任务。实现这一目标不仅需要技术和专业知识,还需要进行业务专业知识来扩展制造业和熟练的劳动力以在全球范围内竞争。当今中国公司是电池技术和邻近供应链的全球领导者。因此,整个欧洲大量的电池投资来自中国公司(几乎是三分之一),参与中游活动(例如阴极生产)也就不足为奇了。
已有20多年了,我有幸与国家统计机构,数据档案,国际组织,研究中心,用户和其他团体合作。我的最初背景和热情是信息技术,但随着时间的流逝,我成为数据管理方面的专家,尤其是数据生产,出版,共享,质量,隐私,更重要的是元数据。最重要的是,我了解了对我们地球,社会和个人更大利益的数据的重要性和需求,作为推动研究和创新的基本工具,支持基于证据的决策,评估对地面上的政策和行动的影响,并衡量我们国家的健康。以下关于我认为的三个相互交织的主题的简短思考和建议,这些主题是数据研究基础架构和实践的现代化和未来的基础。技术在过去30年中发展的快速步伐对数据界产生了巨大影响。许多组织和统计系统都在努力调整和保持步伐,尤其是在公共部门,从本质上讲,该公共部门无法适应变化。在未来十年中,这可能会变得更容易,因为我们将管理指挥棒传递给了下一代数据科学家和信息技术人员,他们天生对我们的新环境具有自然的亲和力,并且受到对未知数的恐惧的限制。我们目前的角色和责任是支持和促进这种过渡。
1 燃煤发电机组和发电站的规模差异很大;此速度假设典型的发电站规模为 1 吉瓦。全球能源监测组织 2024 年 1 月发布的数据确定,2022 年许可年容量为 102 吉瓦(72 个发电站的 146 个煤炭机组),2023 年许可年容量为 106 吉瓦(77 个发电站的 148 个煤炭机组),自 2022 年初以来共许可 208 吉瓦。根据 GEM 的煤炭机组状态变化历史,在过去两年中,另有 9.7 吉瓦的容量没有已知许可数据,但被归类为许可、在建或运营,被推定为允许用于此分析(2022 年为 2.2 吉瓦,2023 年为 7.6 吉瓦)。其中一些产能可能在不同年份获得批准或未经许可进入建设阶段。如果发现更多或更好的信息,未来的全球煤电厂追踪器版本将包括精炼数据。
11月12日,在COP29的旁观,印度尼西亚的能源和气候变化特使,Hashim Djojohadikusumo,提出了一项计划,将15年内的发电能力提高100 gigawatts(GW),他说,这些投资将需要2350亿美元的投资,其中75%来自这些补充件,而又有75%。Also in attendance, the President Director of PT Perusahaan Listrik Negara (PLN), Darmawan Prasodjo, further elaborated that the 75 GW renewables additions up to 2040 would come from hydropower (25 GW), solar (27 GW), wind (15 GW), geothermal (7 GW), and bioenergy (1 GW).在演示材料的脚注中,从煤(6 GW)和气体(22 GW)中记录了28 gW的额外热基质加载。
Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争,旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法,这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义,医疗保健,农业,行业和环境可持续性等主题。
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