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verdate 2008年11月24日11:09 2月28日，2025年JKT 000000 PO 00000 frm 00001 FMT 6652 SFMT 6201 C：\ users \ hrbrazelton \ hrbrazelton \ appdata \ appdata \ roaming \ roaming \ roaming \ softquad \ softquad \ softquad \ xmetal \ xmetal \ xmetal \ xmetal \ cenu \ cenu \ cnuu \ cnuu \ cnuu f veru \ vraun v febr vruna
541 bot：高级生态课程提纲：C。课程内容
小时1。 引入植物生态学1 2。 种子生态学：影响种子发芽的因素：种子的生存能力和种子的寿命，1 3。 种子生态学：影响种子发芽的因素：休眠，温度，光等。 1 4。 繁殖策略：组织文化：第1部分1 5。 繁殖策略：组织文化：第2部分1 6。 植物与生物环境之间的相互作用：化学病1 7。 MED术语考试1 8。 植物与非生物环境之间的相互作用：重金属污染1 9. 植物与非生物环境之间的相互作用：农药污染1 10。 植物与非生物环境之间的相互作用：微型污染1 11. 植物与非生物环境之间的相互作用：药物污染1 12气候变化：土壤中的碳固换1 13气候变化：植物中的碳固存14. 修订+考试2 1 15最终考试1小时1。引入植物生态学1 2。种子生态学：影响种子发芽的因素：种子的生存能力和种子的寿命，1 3。种子生态学：影响种子发芽的因素：休眠，温度，光等。1 4。繁殖策略：组织文化：第1部分1 5。繁殖策略：组织文化：第2部分1 6。植物与生物环境之间的相互作用：化学病1 7。MED术语考试1 8。植物与非生物环境之间的相互作用：重金属污染1 9.植物与非生物环境之间的相互作用：农药污染1 10。植物与非生物环境之间的相互作用：微型污染1 11.植物与非生物环境之间的相互作用：药物污染1 12气候变化：土壤中的碳固换1 13气候变化：植物中的碳固存14.修订+考试2 1 15最终考试1
定量文本分析（POL42050）课程内容
我鼓励在完成该模块的作业时使用生成的AI工具，但是所有依靠AI生成内容的工作都必须遵守最高的学术标准。这项技术的用户必须意识到它可以做什么，更重要的是它不能做得很好。在评估通过AI平台生成的内容的质量和可靠性时，要行使判断至关重要。AI并不是所有写作挑战的灵丹妙药；它不会自动生成完美无瑕的，逻辑上的连贯性和事实正确的作业。相反，使用AI作为解决特定问题的工具，例如集思广益和想法形成，文献发现和文本起草问题。将您的首选AI平台视为有用但不完美的工具，可以为您的工作提供灵感，新观点和补充领域。对您的深入研究对于确保您的作业中的一致，事实和科学知情的观点仍然至关重要。始终交叉引用AI针对其他独立和可靠的来源提供的信息。
供应商行为守则的内容
遵守所有适用的国家和国际法律法规是遵守本供应商行为守则并使用Valmet进行业务的起点。在不同的国家法律或国际标准之间存在冲突的情况下，应适用最严格的适用标准。供应商应遵守所有适用的贸易制裁和出口控制法律和法规。Valmet不会与受贸易制裁的当事方进行交易。供应商应遵循适用的贸易控制，并在必要时获得许可和授权。
Political-RAG：使用生成式人工智能从媒体内容中提取政治信息
摘要：在数字时代，媒体内容对于政治分析至关重要，它们通过新闻文章、社交媒体帖子、演讲和报告提供宝贵的见解。自然语言处理 (NLP) 改变了政治信息提取 (IE)，使事件提取和情感分析等任务自动化。传统的 NLP 方法虽然有效，但通常针对特定任务，需要专业知识。相比之下，由生成人工智能 (GenAI) 驱动的大型语言模型 (LLM) 提供了更集成的解决方案。然而，特定领域的挑战依然存在，这导致了检索增强生成 (RAG) 框架的开发。RAG 通过整合外部数据检索来增强 LLM，解决了与数据可用性相关的问题。为了展示 RAG 的功能，我们介绍了 Political-RAG 系统，该系统旨在从媒体内容（包括 Twitter 数据和新闻文章）中提取政治事件信息。Political-RAG 系统最初是为事件提取而开发的，为开发各种复杂的政治 IE 任务奠定了基础。这些包括检测仇恨言论、分析冲突、评估政治偏见以及评估社会趋势、情绪和观点。
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。