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赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
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。
中小企业 (SME) 常见问题解答
是的，如果企业在强制性目标审查 ( NT C26 ) 或触发目标重新计算 ( NT C27 ) 后不再符合我们最新资格标准下的中小企业资格，则应通过企业目标验证途径申请新的目标验证服务并支付相应的服务费用。这些企业无法通过“目标更新”来更新其之前验证的中小企业目标。只有使用相同验证途径更新目标的实体才能使用“目标更新”服务。因此，如果企业的发展已超出其中小企业地位，并且希望验证目标或根据中小企业 NT C27 触发目标重新计算，则必须遵循企业验证流程和费用。
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
中芯国际
关于 SOS International 自 1989 年以来，SOS International (SOSi) 一直提供专业服务，支持美国的国家安全利益及其盟友的安全和稳定需求。SOSi 通过创新研究、分析和应用技术促进公共安全和国家安全。SOSi 在国防和情报工作的关键领域开展研究和分析，为选定的国家和国土安全组织提供高级系统工程服务，并为政府和商业消费者生产硬件和软件产品。该项目由 SOSi 的情报解决方案组进行。我们的员工都是经验丰富的、具有高级语言技能的合格分析师，我们的使命是为美国情报界、国防部和联邦执法部门的收集、分析和运营活动提供尖端、开源和文化情报支持。意见可发送给 SOSi 的情报整合总监 James Mulvenon 博士。 James Mulvenon 博士 情报整合总监 情报解决方案组 SOS International, LLC 2650 Park Tower Drive, Suite 300 Vienna, VA 22180 电话：571-421-8359 电子邮件：James.Mulvenon@sosi.com
经济、企业和战略项目部
I1142 赠款 2225 欧盟 - 直接管理基金（2021-2027 年） 0 20,000 3,000 [欧盟 - 内部安全基金 - 边境和签证 (b) 0 3,200,000 --- [欧盟 - 内部安全基金 - 警察 (b) 0 300,000 --- [欧盟 - 庇护、移民和融合基金 (b) 0 41,000 --- [国家复苏和复原力计划 (b) 66,292,503 83,403,000 --- [REACT - 欧盟和其他基金 (b) 0 10,000 --- [欧盟 - 欧洲海事和渔业基金（2021-2027 年） (b) 109,126 2,010,000 --- [欧盟 - 综合边境管理基金 - 边境和签证工具(2021-2027) (b) 1,892,008 1,000,000 --- [欧盟 - 内部安全基金 (2021-2027) (b) 1,137,961 1,000,000 --- [欧盟 - 庇护、移民和融合基金 (2021-2027) (b) 2,187,391 2,500,000 --- [欧盟 - 结构基金 (2021-2027) (b) 5,843,173 17,841,000 --- [欧盟 - 领土合作计划 (2021-2027) (b) 0 454,000 --- [欧盟 - 凝聚力基金 (2021-2027) (b) 1,651,673 6,500,000 --- [公正转型基金 (2021-2027) (b) 116,329 1,500,000 --- [REPOWER-EU (b) --- 10,000 --- [欧盟 - 农业担保基金 (2021-2027) 1,593,143 --- --- [退款 (b) 6,887,576 --- --- [欧盟 - 欧洲最贫困人口援助基金 (FEAD) (2014-2020) (b) 31,217 --- ---
环境，能源和企业部
21（e2303）公用事业86,469 95,000 128,000 22（E2306）材料和用品51,349 77,000 70,000 70,000 70,000 23（E2309）维修和维护40,547 35,000 50,000 24（E2312） （E2318）办公室服务27,744 40,000 40,000 27（E2321）运输80,81,000 100,000 28（E2324）旅行98,118 300,000 260,000 260,000 29（E2327） 138,051 155,000 155,000 32 (E2336) Training 3,270 17,000 5,000 33 (E2339) Hospitality 21,914 22,000 25,000 34 (E2342) Incidental Expenses 2,151 3,000 2,000 ____________ ____________ ____________ Total Operational and Maintenance Expenses 1,232,152 1,635,000 1,622,000 ____________ ____________ ____________
中期企业战略2024的进展
在发布2023年3月31日止财年业绩的同时，三菱商事公布了最新的《2024年中期企业战略》的现金流分配预测，以应对2023年3月31日止财年基础营业现金流的回升。最新预测的基础营业现金流为3.0-3.5万亿日元，比原预测增加了0.5万亿日元。我们还认为，撤资产生的现金流有可能超过1.5万亿日元。我们预计，在2024年中期企业战略的三年内，股东回报总额将至少提高到1.5万亿日元，其中包括我们在发布2023年3月31日止财年业绩时获得的额外回报。此外，我们计划抓住一切机会积极分配投资，而不局限于制定2024年中期企业战略时设定的3万亿日元。
TC Energy Corporation、TransCanada PipeLines Limited...
8 参见附件 C-4，TC Energy Corporation 和 TransCanada PipeLines Limited，《向仲裁提交索赔的意向通知函》，2021 年 7 月 2 日。美国国务院于 2021 年 7 月 2 日通过电子邮件确认已以电子方式送达意向通知，附件 C-5 中提供。联邦快递发货收据表明，意向通知的纸质副本已于 2021 年 7 月 6 日送达美国国务院，附件 C-6 中提供。
将水果果皮废物作为...
作者的完整列表：吴，朱兰； Nanyang Technology University，能源研究所SOH，Tanto； Nanyang Technology University，能源研究所Chan，Jun Jie；南良技术大学，能源研究所Meng，Shize；丹尼尔（Daniel）材料科学与工程学院Nanyang Technological University； CEA，ICSM Srinivasan，Madhavi；南南技术大学，材料科学与工程学院，乔阳；南南技术大学，材料科学与工程学院