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供应链风险：供应商组成和...
此版本：2023年4月，通过对收益电话会议的文本分析，我们量化了公司的供应链风险及其来源。我们的供应链风险的代理表现出很大的横截面和时间序列变化，这些变化与合理的先验一致，并且在COVID-19大流行期间毫无确切地高。此外，当供应商也这样做时，一家公司表现出高供应链风险。我们发现，经历供应链风险增加的公司与更近的国内供应商以及与行业领导者的供应商建立关系，同时也继续与其他大陆的供应商合作。此外，不面临财务限制的公司更有可能进行垂直合并和收购。关键字：供应链；近岸；分裂，文本分析；主题建模；垂直整合；并购代码：G31; G34; F15
将人工智能的权力投资
系统股权团队采用基于自然语言处理（NLP）的一系列因素。这些因素旨在从非结构化的文本数据中捕获返回影响功能和见解。例如，对于收入呼叫笔录，它们应用了从传统语言处理到高级机器学习的各种技术，以分析各种措施，例如所使用的语言的语气和复杂性，高管陈述背后的微妙情绪，以及管理人员在呼叫期间的管理行为（请参阅收入中的复杂投资洞察力）。这些合并的措施被证明是为了增强系统股票团队评估宣布结果的整体情感和质量的能力，而不是每个报告周期中发布的即时财务结果。其他有用的文本数据系统权益团队流程包括监管申请，专利，职位发布等。
平面 n-MOSFET 横截面和布局
• 如果电路具有明确的静态工作点（如大多数模拟电路），则将工作点中实际作为源工作的端子标记为源会很方便。这将方便读取模拟器以文本或图形输出生成的设备电压。
![arxiv：2403.07179v2 [cs.lg] 2024年10月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0df373e396132a43ff5c87c9a460e5a31cd601b1.webp)
arxiv：2403.07179v2 [cs.lg] 2024年10月2日
具有所需特性的分子结构是一项至关重要的任务，在药物发现和材料设计中进行了广泛的应用。我们提出了一种新型的多模式分子图生成方法3M扩散，以生成具有染色特性的多样化的，理想的新型分子结构。3M扩散将分子图编码为图形空间，然后与基于编码的LLM从文本描述中学到的文本空间一致。然后，它根据分子解码器的给定文本描述重建分子结构和原子属性。然后，它使用扩散模型学习了从文本空间到潜在分子图空间的概率映射。我们在几个数据集上进行的广泛实验的结果表明，3M扩散可以产生高质量，新颖和多样的分子图，从语义上匹配所提供的文本描述。该代码可在GitHub上找到。
商船海员安全工作规范
重要提示：本文件包含《商船海员安全工作规范》2015 版（9780115534027，2015 年 9 月 4 日发布）中的文本和图片。本文件与已发布版本的页码不符。斜体文本引用位于其引用的段落之后。
在机器人控制中采用视觉语言模型来实现象征性动作有什么重要的？
摘要 - 视觉语言模型（VLMS）在理解图像和文本方面具有出色的熟练程度，并基于此类输入生成文本输出，因为它们在网络规模的数据集上进行了培训。它们的机器人应用潜力特别有趣。一个值得注意的例子是RT-2，它是一个能够从给定指令中以文本格式代表的低级操作的系统，以及一系列历史动作和图像观察。为了刺激该领域的进一步研究，我们引入了用于在基于教学的机器人控制中使用VLM的开源实现。此实现支持各种VLM架构，并促进了新模型的直接集成。我们使用我们的框架来训练多个VLM并在物理机器人上进行评估。结果验证了我们框架的实际功效，从而为增强基于教学的机器人控制系统的理解和能力铺平了道路。代码可在以下网址提供：https：//github.com/nicolinho/robobovlm。
dlbench+：定量和定性数据湖评估的基准
摘要。在过去几年中，数据湖的概念已成为数据存储和分析的时尚。因此，已经提出了几种方法来构建数据湖系统。但是，由于没有通常的共享标准来比较数据湖系统，因此很难评估此类建议。因此，我们在本文中介绍了DLBench+，这是一种评估和比较支持文本和/或表格内容的数据湖实现的基准。更具体地说，我们提出了一个由文本和CSV文档制成的数据模型，该模型是由一组各种任务组成的工作负载模型以及一组基于绩效的指标，所有这些指标都与数据湖的上下文有关。除了纯粹的定量评估之外，我们还提出了一种方法，以通过评估用户体验来定性评估数据湖系统。作为概念证明，我们使用dlbench+评估我们开发的开源数据湖系统。
了解人工智能及人工智能法案对农业的影响
一种先进的人工智能模型，可以分析大量文本数据以理解语言模式、上下文和语义，使其能够生成连贯、上下文相关的文本并执行翻译、总结和问答等任务。互联网上的每个文本框都可能最终获得法学硕士学位！