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描述一下！在白板上贴一张有趣的图片。www.pobble365.com 提供了很多选择。每个孩子集思广益，想出一些词语来描述图片。如果需要，帮助孩子们。例如，在描述一个人时，可以提供外貌、动作、言语和个性等标题。然后换到另一张图片，集思广益，想出另一个词语。完成后，每个孩子轮流说出他们的一个词语。如果别人有这个词，他们会称之为“snap”，并从他们的列表中勾掉它。然后孩子们必须猜出这个词是用于哪张图片的。讨论意见分歧。成人记录所选的词语。作为一个小组，找出每张图片中最有力的词语。
合并实体类型感知和单词 - 词关系 -
摘要：命名实体识别（NER）是自然语言处理中的关键子任务。在解决NER问题时，对实体边界和实体类型有更深入的了解特别有价值。大多数以前的顺序标签模型都是特定于任务的，而近年来，由于在编码器 - 犯罪模型框架中解决NER任务的优势，因此目睹了生成模型的兴起。尽管达到了有希望的性能，但我们的试点研究表明，现有的生成模型在检测实体边界和估计实体类型方面无效。在本文中，提出了一个多个关注框架，该框架将实体类型嵌入和单词 - 单词关系的注意力引入了指定的实体识别任务。为了提高实体型映射的准确性，我们采用外部知识库来计算先前的实体类型分布，然后通过编码器的自我注意力将信息输入到模型中。为了增强上下文信息，我们将实体类型作为输入的一部分。我们的方法从实体类型的隐藏状态中获得了其他注意，并将其用于解码器中的自我和跨注意机制。我们将序列中的实体边界信息转换为单词 - 单词关系，并将相应的嵌入到交叉注意机制中。通过单词 - 单词关系信息，该方法可以学习和了解更多实体边界信息，从而提高其实体识别精度。我们在广泛的基准测试基准上进行了实验，包括四个平面和两个长实体基准。我们的方法显着改善或表现类似于最佳的生成NER模型。实验结果表明，我们的方法可以大大增强生成模型的能力。
Microsoft Word - MPI_Position_statement_AI_Inventor_2021-08-09.docx
3 Thaler 诉美国专利、设计和商标总署 [2020] EWHC 2412 (Pat) (2020 年 9 月 21 日)。4 Stephen Thaler 诉 Andrew Hirshfeld，履行美国专利商标局知识产权和局长办公室副秘书的职能和职责，等，编号 1:20-cv-903 (LMB/TCB)，2021 WL 3934803 (ED Va. 2021 年 9 月 2 日)。5 上诉编号 J0009/20。6 “DABUS”代表“用于统一感知的自主引导的设备”。有关解释，请参阅“DABUS 描述”访问日期：2021 年 8 月 24 日。7 申请号 2021/03242。请参阅专利、商标、外观设计和版权局，专利公报，包括电影胶片中的商标、外观设计和版权 54(7) (2021 年 7 月 28 日) 255（2021 年 8 月 24 日访问）。8（2021 年 8 月 24 日访问）。9（2021 年 9 月 6 日访问）。10 Ryan Abbott，《人工智能发明家计划》6 WIPO 杂志（2019 年）（2021 年 8 月 24 日访问）。
Microsoft Word - FantasyFootball-KDD-DLP-Sports-cameraready.docx
摘要 梦幻体育让球迷可以管理自己喜欢的运动员组成的球队，并与朋友和其他经理竞争。梦幻平台将运动员在现实世界中的统计表现与梦幻得分相结合，其受欢迎程度稳步上升，2018 年至 2019 年期间，每月估计有 910 万玩家在 ESPN Fantasy Football 平台上花费了 77 亿分钟，球员卡片浏览量达 44 亿次。与此同时，体育媒体界制作了幻想体育范围内和范围外的新闻报道、博客、论坛帖子、推文、视频、播客和观点文章。然而，人类幻想足球玩家无法消化和总结数十亿字节的自然语言文本和多媒体数据来做出阵容决定。在我们的系统出现之前，幻想经理依靠专家预测及其对平均 3.9 个信息源的分析来做出阵容决定。虽然这些专家擅长根据传统统计数据评估球员，但他们忽略了大部分可用于评估的数据。我们的工作讨论并展示了一种新颖的（正在申请专利的）机器学习管道的结果，该管道可以有效地管理 ESPN Fantasy Football 团队。每天将经过训练的统计实体检测器和 document2vector 模型应用于超过 50,000 个新闻来源和 230 万篇文章、视频和播客，使系统能够理解自然语言，类比测试准确率为 100%，关键字测试准确率为 80%。接下来，98 层深的深度学习前馈神经网络提供球员分类，例如球员是否会失败、爆发、带伤上场或发挥有意义的作用，累计准确率为 72%，真实世界分布率为 12%。最后，多元回归集成接受深度学习输出和 ESPN 投影数据，为 2018 年排名前 500 的梦幻足球球员中的每一个提供点投影。点投影保持了 6.78 个点的均方根误差。接下来，从适合当前预测和历史得分的 24 个概率密度函数中选出最佳的函数来
Microsoft Word - 罗斯福道路概况表 2014 年 12 月分发版
海军继续按照美国环保署的同意令（命令号 RCRA-02-2007-7301）开展工作，并遵守《资源保护和回收法案》（RCRA）的规定，推进对现有场地的调查和清理工作。海军每月都会向社区通报计划进行的实地工作。
Microsoft Word - Chemistry42_An_AI-based_platform_for_de_novo_molecular_design_rxiv.docx
Insilico Medicine 是一家开发用于靶标发现和生成化学的 AI 算法的公司，它是首批发布使用深度对抗模型生成新化合物的方法的团队之一（Kadurin、Aliper 等人2017 年）。从那时起，将生成算法与强化学习 (RL) 相结合的基于 DL 的架构已经得到开发并应用于化学和药理学，以生成具有预定义属性的新型分子结构。尤其令人鼓舞的是，活性分子从头设计方面的最新进展已在体外和体内试验中得到验证（Zhavoronkov 等人2019 年）。生成化学领域现在是增长最快的药物发现领域之一（Vanhaelen、Lin 和 Zhavoronkov 2020；Schneider 2018；Merk 等人2018）。Chemistry42™ 平台已在 Insilico Medicine 中被常规且成功地用于推动多个治疗领域的药物发现过程。在以下部分中，我们将描述 Chemistry42™ 平台的主要功能。
Microsoft Word - CFP_TMTT_Special_Issue_on_MachineLearning.docx
过去十年中，机器学习和人工智能在信号处理、图像和语音识别、机器人、自主系统等领域取得了巨大的成功。这一成功还伴随着机器学习和人工智能在科学和工程等广泛领域的应用不断扩大。微波社区是最早探索机器学习和人工神经网络（ANN）用于无线和有线电子设备、电路和系统设计的社区之一。近年来，人们对机器学习和人工智能不仅在设备/电路级建模和设计，而且在系统和更高级别的应用中的应用兴趣和活动都显著增加。受到激发的研究和应用带来了面向微波的机器学习技术的新方法，例如新型 ANN、基于支持向量机和高斯过程的方法、自动建模、深度学习；此外，机器学习和人工智能还解决了越来越多的微波问题，包括电磁结构建模和设计、多物理建模、微波滤波器/多路复用器设计、GaN HEMT 建模、PA 行为建模、数字预失真设计、振荡器设计、SIW 诊断、MEM 传感器建模、高速 VLSI 封装和微系统设计、无线电力传输、MIMO 发射器设计等等。机器学习在系统级的进一步应用正在创造微波系统的突破性能力，例如用于医疗或安全应用的基于电磁的图像重建，以及用于下一代无线系统的动态频谱分配。