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公务员宿舍建设（所有房间均为3号、5号（C级）天花板）等9项
14:00 之前 — （5）如果国防部长、防卫政策局局长、采购、技术和后勤局局长或陆上自卫队参谋长根据“暂停采购设备和服务指南”暂停从国防部采购设备和服务......
“AI战略2022”附录
所有高中毕业生（每年约100万名毕业生）将获得作为数据科学和人工智能基础的科学和数学素养以及基本信息知识。此外，学生将有机会体验学习人文和社会科学，发现问题并解决问题，以设计新的社会和产品和服务。・促进AI等学习成果的记录（学校的学习成果、通过IT护照考试等课外课程等）
关于与整个基因组分析相关的项目实施组织等。
在实施“启用整个基因组分析的计划，等等”时，请记住上述问题。根据政府的政策，重要的是要确保高透明度，强大的治理，可以及时响应围绕项目的情况的变化。该理念是基于“患者来源和患者回报”的，旨在确保不断实现“研究和医学实施的美好循环”。至于这一点，有很高的需求需要预期现有测试的结果，并且重点将是在利用全基因组疾病的有效分析和可治疗疾病的有效分析上，这些疾病明确表示为英国的目标区域，在该策略中，该策略是在特定的策略中进行了策略，并且是在特定的策略中进行的。 IST在新项目实施组织中促进卫生，劳动和福利科学委员会等全基因组分析的委员会。
传感器和图像 AI 的实施以实现预测性维护
[压合机] 三铃工业株式会社以每分钟200～300次的高速压合金属带。由于离线目视检查是在加工一卷金属带后进行的，因此，如果冲压废料或冲压碎屑（金属碎片）粘附在模具上，就会产生数千到数万个缺陷凹痕。为了减少凹痕缺陷，需要在冲压废料、冲压碎屑等粘附到模具上时立即检测出来。
脑膜炎球菌：你需要知道什么
问：脑膜炎球菌危险吗？答：是的。每年，美国有数百人感染脑膜炎球菌病并死于该感染。此外，五分之一的幸存者会遭受永久性终身残疾，如癫痫、肢体缺失、肾病、听力丧失和智力障碍。大多数脑膜炎球菌感染发生在 1 岁以下的婴儿中。 2至10岁儿童中脑膜炎球菌病的发病率较低，但随着青春期的开始，发病率会升高。青少年感染的可能性比婴儿小，但如果感染，则死亡的可能性更大。 脑膜炎球菌尤其危险，因为它会迅速产生大量称为内毒素的有毒物质。内毒素会引起血管损伤，导致低血压和休克。因此，脑膜炎球菌感染血液后很快就会致命。孩子们前一分钟可能还好好的，但4-6小时后却会死去。该疾病进展如此之快，甚至适当的治疗干预都可能会被延迟，或者初步治疗可能无效。脑膜炎球菌病常常引起社区恐慌，因为疫情发生在大学、学校、托儿所、军营和其他人们密切接触的地方。
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
摘要 - 虽然自动驾驶的能力已迅速发展，但融合到密集的交通仍然是一个重大挑战，但已经提出了许多针对这种情况的运动计划方法，但很难对其进行评估。大多数现有的闭环模拟器依赖于其他车辆的基于规则的控件，这导致缺乏多样性和随机性，因此无法准确评估高度交互式场景中的运动计划能力。此外，传统的评估指标不足以全面地评估密集流量合并的性能。回应，我们提出了一个闭环评估基准，用于评估合并方案的运动计划功能。我们的方法涉及在大规模数据集中训练的其他车辆，具有微观行为特征，可显着提高复杂性和多样性。此外，我们通过利用大型语言模型来评估每种自动驾驶汽车合并到主要道路上来重组评估机制。广泛的实验证明了该评估基准的高级性质。通过此基准，我们获得了对存在方法的评估并确定了常见问题。我们设计的环境和车辆运动计划模型可以通过https://anonymon.4open.science/r/ bench4merge-eb5d访问。
多态度增强的卷积神经网络用于知识图完成
摘要。知识图完成（KGC，也称为链接预测）旨在预测知识图中的缺失实体和关系（kgs）。知识图嵌入（KGE）技术已被证明对链接预测有效。术语，一系列基于卷积的神经网络（CNN）基于模型（例如，凸出及其扩展模型）已获得了极好的链接预测。但是，尚未同时考虑和增强使用CNN的链接预测重要的几个方面，这显着限制了这些模型的性能。在本文中，我们探讨了一个基于CNN的有效KGE模型。我们调查并发现了四个极大的方面，这些方面对引体具有强大的影响：实体和嵌入式，实体与 - 关系相互作用方法，CNN结构和损失函数。基于上述四个方面的优化，我们提出了一种称为CONVEICF的新型KGE方法。通过广泛的实验，我们发现传达的FB15K-237和WN18RR数据集优于先前的最新链接预测基准。尤其是，ConveICF获得@10分别比FB15K-237和WN18RR数据集的10分的10分和6.5％。此外，通过深入的典范，我们观察到一种有趣的现象，并且重要的是，只要添加掉落操作，就可以在KGE中非常常见的1-N评分技术得到改善。我们的代码可在https://github.com/neu-idke/conveicf上找到。
pygraft：触手可及的合成模式和知识图的可配置生成
摘要。知识图（kgs）已成为突出的数据表示和管理范式。通常受到架构（例如，本体论）的基础，KGS不仅捕获了事实信息，而且捕获了上下文知识。在某些任务中，一些公斤将自己确立为标准基准。但是，最近的工作概述依靠有限的数据集集合不足以评估方法的概括能力。在一些数据敏感领域（例如教育或医学）中，对公共数据集的访问更加有限。为了纠正上述问题，我们释放了Pygraft，这是一种基于Python的工具，生成了高度定制的域 - 不可能的模式和KGS。合成的模式包含各种RDF和OWL构建体，而合成的KG则模仿了真实世界KGS的字符和规模。最终通过运行描述逻辑（dl）追求来确保生成资源的逻辑一致性。通过提供单个管道中同时产生模式和kg的方式，Pygraft的目的是赋予在基于图形的机器学习（ML）或更一般的KG处理等领域的基准新颖方法中生成更多样化的kgs。在基于图的ML中，这应该促进对模型性能和概括能力的更全面评估，从而超越了可用基准的有限收集。Pygraft可在以下网址提供：https：//github.com/nicolas-hbt/pygraft。
VISE：知识图完整性的验证和无效的符号解释
抽象知识图（kgs）自然能够捕获数据和知识的收敛性，从而使它们成为高度表达的框架，用于以连贯和互连的方式描述和集成异质数据。然而，基于开放世界假设（OWA），kgs中没有信息并不表示虚假或不存在；它仅反映了不完整。使用数值或符号学习模型，基于KG中现有的事实陈述来预测基于现有的事实陈述的新关系。最近，知识图嵌入（KGE）和符号学习在各种下游任务（包括链接预测（LP））中受到了相当大的关注。LP技术采用实体及其关系的潜在矢量代表来推断缺失的链接。此外，随着KGS产生的数据数量的不断增加，进行额外质量评估和验证工作的必要性变得更加明显。尽管如此，最新的kg完成方法在产生预测的同时未能考虑质量约束，从而导致建立有错误关系的kg。在医疗保健决策的背景下，准确的数据和见解的产生至关重要，包括诊断过程，治疗策略的制定以及实施预防措施。我们提出了一种混合方法，即Vise，该方法采用了符号学习，约束验证和数值学习技术的整合。Vise利用KGE捕获隐式知识并表示kg中的否定，从而增强了数值模型的预测性能。我们的实验结果证明了这种混合策略的有效性，该策略结合了符号，数值和约束验证范式的优势。VISE实施是在GitHub（https://github.com/sdm-tib/vise）上公开访问的。