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自主驾驶中场景理解的因果知识图
驾驶是一项复杂的活动，需要仔细计划和持续关注。人类驾驶员根据观察结果，过去的经验以及对潜在情景和必要行动的期望来分析其周围环境。尽管对观测数据进行了自动驾驶培训，但它们面临着陌生，不确定和冒险的驾驶情况的挑战。这些车辆在具有各种元素的环境中运行，例如交通标志，行人和其他车辆。了解这些要素之间的关系和互动对于在不同情况下理解自动驾驶汽车的行为至关重要。要实现5级完整驾驶自动化，这需要一个能够在没有人工干预的情况下处理所有驾驶任务的系统，人工智能（AI）模型需要高质量的表示，发现以及对驾驶场景中元素之间因果关系的理解1。在因果关系（CBN）[1]中表达的对因果关系的理解将受益于知识图（kg）中的明确表示。这个想法提出了许多重要的研究问题。在驾驶场景中，基于CBN的因果关系可以帮助理解广告场景吗？可以在KG中使用基于CBN的因果表示执行干预和反事实推理，例如确定特定的
通过奖励成型技术增强多跳的知识图
摘要 - 在计算知识的领域中，知识图推理（KG-R）位于促进多种领域的促进复杂的推论能力的前端。这项研究的精髓旨在实现强化学习的使用（RL）策略，尤其是增强算法，以浏览多跳kg-r中固有的内在物质。这项调查批判性地解决了知识图（kgs）固有的不完整所带来的普遍挑战，这些挑战经常导致错误的推论结果，表现为虚假负面因素和误导性的阳性。通过将大学的医学语言系统（UMLS）分区分为富且稀疏的子集，我们研究了预训练的BERT嵌入式的功效，并促使学习方法来完善奖励成型过程。这种方法不仅提高了多跳kg-r的精度，而且为该领域的未来研究树立了新的先例，旨在提高复杂KG框架内知识推断的鲁棒性和准确性。我们的作品对KG推理的论述有了新的观点，提供了一种方法上的进步，该进步与自然期刊的学术严谨和学术愿望保持一致，并有望在计算知识表示领域中进一步发展。索引术语 - 知识图推理，强化学习，奖励成型，转移学习
脳机能の多様性： - 発达障がいの认知神経...
基于证据的支持在整个生命周期中对自闭症患者的支持：最大程度地提高潜力，最大程度地限制障碍并优化人与环境。柳叶刀神经病学。19（（5）：434–451，2020 （4）勋爵C，Charman T，Havdahl A等：自闭症的护理和临床研究的柳叶刀委员会。柳叶刀。399 （10321）：271–334，2022 （5（5）Baron-Cohen S.科学美国博客［互联网］ 2019年。可从：https：// blogs获得。scientififififations/observations/the-concept-of--oyovertity-is-dividing-the-autism-community/。（（6）Calder L，Hill V，Pellicano e。：“有时候我想独自玩”：了解友谊对主流小学的自闭症儿童意味着什么。自闭症。17（（3）：296–316，2013 （7（7）Senju A，Maeda M，Kikuchi Y等：自闭症谱系障碍儿童缺乏传染性打哈欠。生物学信。3 （6）：706–708，2007年（8）（8）Joly-Mascheroni RM，Senju A，Shepherd AJ：狗抓住了人类打哈欠。生物学信。4 （5）：446–448，2008 （9（9）Palagi E，Leone A，Mancini G等：胶状狒狒中的传染性打哈欠，作为可能的表达
鉴定全全变 - 相关亚型，结构...
1列州人民医院的一般外科系，在中国广西，liuzhou，liuzhou，liuzhou人民医院，2引进预防早期预防和治疗区域高频肿瘤的关键实验室，广西医学院，Nanning，NANNING，NANNING，NANNING，NANNING，CUNGES，中国，3个钥匙实验室，曾经是早期的预防和治疗，是3个钥匙级的较高的预防和治疗。中国广西的南宁，4刘海肝素和胰腺疾病，liuzhou人民的医院工程技术中心精确诊断研究中心，被送往广西医科大学，liuzhou，Guangxi，Guangxi，中国，肝病外科医院5病理学，刘德人的医院，被置于中国广西，刘易州的广西医科大学，刘易州人民医院7紧急医疗部，被送往广西医科大学，liuzhou，liuzhou，Guangxi，Guangau，中国，8个关键医学系，Guangaxi of Guangaxi of Guanangxi to for fo angangxi to fo angangxi for for for for guangangxi中国广西的liuzhou
国立台东高级中学112 学年度第2 学期期末考高一生物(全) 试卷
(A)神创说（自然神学论、创造论）认为物种皆适应于其生存环境，不随时间而改变各性状之特征(B)林奈认为物种皆由演化而来，其分类系统中，他并非神学论或创造论的支持者(C)拉马克认为亲代及其后代持续锻炼某一器官，此器官会发生适应性的改变(D)居维业提出灾变说，认为地球经历数次大灭绝，每次大灭绝都有新的生物被创造出来(E)达尔文发现雀鸟物种在加拉巴哥群岛与同纬度海岛不同，与环境有关而与演化无关。 ACE
2024年上半年的全球全生物基因组股票基金...
自2022年初以来，高通货膨胀率已经蔓延到美国美联储（FED）迅速朝着标准化货币政策迈进，美国的长期利率再次上升，导致高科技股票的趋势较弱。然而，在2023年，高科技股票的股价在2024年6月急剧上涨，因为美国和欧洲对结束货币收紧的观察结果是逆风，并且随着AI一代的焦点，人们对AI的需求有所增加。同时，与基因组相关的股票在延迟方面值得注意。背后有两个可能的原因：
知识图完成方法基于量子嵌入和四个相互作用增强
知识图（kg）用于人工智能（AI）的许多下游任务。但是，由于与信息提取相关的准确性问题，kg通常是不完整的。这导致了知识图完成（KGC）任务的出现。他们的目的是学习已知事实，以推断三元组中的失踪实体。基于传统的嵌入方法通常仅关注单个三元组的信息，而不使用kg的深层逻辑关系。在这项研究中，我们提出了一种新的KGC方法，称为QIQE-KGC。它使用量子嵌入和四个空间相互作用来捕获kg中三元组之间的外部逻辑关系，并增强单个三重三重实体与关系之间的联系以建模并表示kg。提出的QIQE-KGC模型可以捕获更丰富的逻辑信息，并具有更强大且复杂的关系建模功能。使用QIQE-KGC在11个数据集上使用QIQE-KGC的广泛实验结果表明，该模型可实现出色的性能。与基线模型相比，QIQE-KGC在大多数数据集上产生了最佳结果。
SPARQL生成：关于露天的分析，以回答有关生命科学知识图的问题
摘要在广泛的自然语言处理应用程序中大型语言模型（LLM）的最新成功为通往新的问答系统而不是知识图表的途径开辟了道路。然而，阻止其实施的主要障碍之一是缺乏将问题转化为相应的SPARQL查询的培训数据，尤其是在特定领域的KG中。为了克服这一挑战，在这项研究中，我们评估了几种策略，以微调Openllama LLM，以回答有关生命科学知识图的问题。特别是，我们提出了一种端到端数据增强方法，用于将一组现有查询扩展到给定知识图上，向较大的语义丰富的问题到SPARQL查询对的较大数据集，即使对于这些对稀缺的数据集也可以进行微调。在这种情况下，我们还研究了语义“线索”在查询中的作用，例如有意义的变量名称和内联评论。最后，我们评估了对现实世界中BGEE基因表达知识图的方法，并且与具有随机变量名称的基线相比，语义线索可以将模型性能提高高达33％，而没有评论。
8. 机器人和人工智能在痴呆症中的应用
SG, Huntley J, Ames D, Ballard C, Banerjee S, Burns A, Cohen-Mansfield J, Cooper C, Fox N, Gitlin LN, Howard R, Kales HC, Larson EB, Ritchie K, Rockwood K, Sampson EL, Samus Q, Schneider LS, Selbæk G, Teri L, Mukadam N：痴呆症预防、干预和护理。 Lancet 2017； 390 ：2673- 2734 3）Perez JA，Deligianni F，Ravi D，Yang GZ：机器人技术
