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两年一次的透明度报告
根据第 5/CMA.3 号决定，所有支持性通用报告表 (CRT) 和通用表格格式 (CTF)，包括其附件一、附件二*、附录以及附件三（附件三将仅关注所需和收到的资金、技术开发和转让以及能力建设支持）都将通过最终的《联合国气候变化框架公约》ETF 报告工具应用程序完成。使用通用报告表 (CRT) 的 NIR 信息的电子报告将作为本 BTR 的附件提交。跟踪实施和实现 NDC 进展所需的信息将作为通用表格格式 (CTF) 的附件提供。此信息包括所需和收到的资金、技术开发和转让以及能力建设支持的详细信息。
通过机器学习来推进生物地理祖先预测
摘要：像狙击手或混合模型之类的工具是生物地理血统的法医科学中最先进的方法。但是，它们尚未系统地与其他学科中广泛使用的分类器进行比较。注意到遗传数据具有表格形式，本研究通过对TABPFN进行基准分类分类器来解决这一差距，TABPFN是一种用于表格数据的尖端，通用机器学习分类器。比较使用指标（例如准确性（正确分类的比例）和ROC AUC）评估性能。我们根据已发表的培训和测试数据集研究了在全核和大陆级别的个人的分类任务。我们的结果揭示了方法之间的性能差异很大，而TABPFN始终达到了整个数据集的最高精度和ROC AUC。根据这些发现，我们建议在法医学中采用TABPFN进行人群分类。
课程更改请求研究生课程
强化学习（CAP 6629）3学分先决条件：CAP 5625本课程中的学生研究理论属性和强化学习的实际应用。课程主题包括马尔可夫决策过程，动态编程，使用表格方法的时间差异学习，计划和学习以及深入的强化学习。
利用GPT模型进行语义表注释
摘要本文概述了我们对准确性轨道和语义表解释（STI）和大语言模型（LLMS）的贡献，该语义网络挑战在表格数据上挑战对知识图匹配（SEMTAB）。我们的方法涉及使用LLM来解决挑战中提出的各种任务。具体来说，我们对大多数任务采用了零射门和少量提示技术，这促进了LLMS以最少的先前培训来解释和注释表格数据的能力。对于列属性注释（CPA）任务，我们通过应用一组预定义的规则来采用不同的方法，该规则是针对每个数据集的结构量身定制的。我们的方法取得了显着的结果，𝑓1 -𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒超过0。92，证明了LLM在应对SEMTAB挑战方面的有效性。这些结果表明，LLM具有重要的功能，作为语义表注释和知识图匹配的强大解决方案，突出了它们推进语义Web技术领域的潜力。
Anna Lu，Booz Allen Hamilton -NIDDK -CR办公室时间Anna Lu，Booz Allen Hamilton -NIDDK -CR办公室时间
2。通过增强单个RAW数据集的AI RERVINESS来生成单个“ AI-Ready”数据集。此AI-Ready数据集必须在您的工作区工作空间的工作目录中以.CSV文件格式表示为单个矩形文件（即表格，电子表格或矩阵）。您可以使用R函数write.csv（dataset-name，“ file- name.csv”）来实现此目的。
