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![arXiv:2209.01646v3 [cs.CL] 2023 年 10 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b7e6a9ae6b38ee9c06b20450fe2c26f4763d6541.webp)
arXiv:2209.01646v3 [cs.CL] 2023 年 10 月 24 日
命名实体识别是自然语言处理中的一项基本任务，旨在对文本中的命名实体进行定位和分类。由于大规模且经过良好注释的数据集，基于深度学习的方法（Li et al.，2022b；Devlin et al.，2019）取得了巨大成功。然而，在具有 112 个细粒度命名实体标签的真实数据集（如 Ling 和 Weld（2012））中，大量的实体类别可能会导致不可避免的注释缺失。此外，在实际场景中，为了获得大型 NER 数据集，远程监督方法（Ren et al.，2015；Fries et al.，2017）可能会使这个问题更加严重，因为实体词典无法覆盖所有实体。前人的研究（Li et al.，2021；Shang et al.，2018）发现这个问题严重阻碍了NER模型的性能，并将这个问题命名为无标记实体问题。如图1所示，未标记的第二个“NBA”可能会混淆模型并引入不必要的噪音。为了解决这个问题，人们从不同的角度提出了几种尝试。受到启发
Microsoft Word-通过模拟和Analysis_comsol-Conference-2023-Munich.docx
摘要铜互连的缩放是一种有效的方法，可以增加信号I/O线的数量和电子系统的高级细分包装中的性能。然而，随着尺寸降低，铜互连导致电气诱导的故障的风险变得越来越关键，从而降低了现代微电子的可靠性和性能。高电流密度在电迁移中起着至关重要的作用，导致互连中金属原子的迁移，导致空隙或小丘的形成以及最终的设备故障。必须通过设计优化方法有效解决，以减少失败的风险并提高整体性能，焦耳的加热和当前的拥挤，这有两个重要的因素。最初是用于介电层的热氧化物（SIO 2）。但是，热氧化物的两个主要挑战是电性能和成本。在这种情况下，基于聚合物的电介质具有降低跟踪电容并提高功率效率的能力，同时与低成本面板可估算方法兼容的能力。，但聚合物的导热率较低。通过使用较薄的聚合物，可以降低由电流流量产生的铜相互连接中较低的导热率和随之而来的焦耳加热问题。因此，它降低了局部温度升高的风险，该温度升高可能会导致热移动和电气移民造成损害。另一方面，当局部电流密度增加时，当前人拥挤发生。它会提高局部温度，因为焦耳加热与电流的平方成正比。导体的阻力，形式，厚度和宽度对当前拥挤现象有影响。这可以通过优化互连几何形状（例如具有直线和使用圆角）来管理。因此，可能会降低潜在的当前拥挤热点和随后的电气迁移风险。comsol AC/DC模块用于研究焦耳加热和当前拥挤对互连可靠性的影响。模拟包括加成实验值的边界条件，以确保准确表示电迁移。因此可以将结果与实验数据进行比较，以确定准确性和有效性。通过在comsol中构建的3D模型构建的电流和温度分布的模拟，首先迭代得出了改进的测试结构几何形状。与标准测试布局（标准ASTM-F1259M，美国国家标准技术研究所（NIST）测试结构）相对于优化结构，当前人拥挤的影响减少了约42％。以下是聚合物厚度效应的构象。因此，使用COMSOL模拟提供了一种强大的手段来研究不同设计因素对互连可靠性的影响。通过了解从这些模拟中获得的全面知识，可以优化设计并降低互连故障的风险。关键字：电气移民，焦耳加热，当前拥挤，热度，良好的音高互连可靠性，微电体系统，组装和互连技术。
文章深度自动化偏见：如何解决人工智能的棘手问题？
摘要：人工智能在不同社会背景下的使用日益增多，加剧了关于风险、道德问题和偏见的争论。因此，有前景的研究活动侧重于消除偏见，以加强机器学习的公平性、问责制和透明度。然而，人们倾向于用技术解决方案来解决社会和道德问题，而这可能会导致额外的、棘手的问题。因此，需要采用替代的分析方法来避免这种情况，并理解人工智能系统中的社会和道德问题是如何发生的。尽管存在各种形式的偏见，但最终，风险源于人工智能系统行为之间最终的规则冲突，原因是特征复杂性和用户实践的审查选项有限。因此，尽管可能出现不同形式的偏见，但自动化是它们的共同点。本文强调了自动化的作用，并解释了为什么深度自动化偏见 (DAB) 是人工智能的元风险。在前人研究的基础上，阐述了主要影响因素，并开发了一种启发式模型来评估人工智能系统中与 DAB 相关的风险。该模型旨在提高对基于人工智能的自动化所导致的社会技术风险的问题意识和培训，并有助于提高人工智能系统在技术问题之外的普遍可解释性。
![arXiv:2104.06918v3 [quant-ph] 2021 年 4 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f58593b4b640f06bc37aeca5c5bb7e9db79f54a8.webp)
arXiv:2104.06918v3 [quant-ph] 2021 年 4 月 22 日
量子机器学习是噪声中型量子 (NISQ) 时代量子计算最有前途的应用之一。在此，我们提出了一种受卷积神经网络 (CNN) 启发的量子卷积神经网络 (QCNN)，与经典神经网络相比，它大大降低了计算复杂度，具有 O (( log 2 M ) 6 ) 个基本门和 O ( m 2 + e ) 个变分参数，其中 M 是输入数据大小，m 是滤波器掩码大小，e 是哈密顿量中的参数数量。我们的模型对于图像识别任务具有一定的噪声鲁棒性，并且参数与输入大小无关，这使其对近期的量子设备很友好。我们用两个明确的例子演示了 QCNN。首先，将 QCNN 应用于图像处理并对三种类型的空间滤波、图像平滑、锐化和边缘检测进行了数值模拟。其次，我们展示了 QCNN 在图像识别中的表现，即手写数字的识别。与前人的研究相比，该机器学习模型能够提供与特定经典卷积核精确对应的可实现量子电路，为将 CNN 直接转化为 QCNN 提供了有效途径，为大数据时代利用量子能力处理信息开辟了前景。
研究基于氢的非传统光伏储能技术在多能源系统生态能量优化中的应用
摘要：通过将多种能源载体与相关技术相结合，多能源系统 (MES) 可以利用它们相互作用产生的协同效应，实现脱碳的多种益处。在这样的背景下，在可再生电力供应过剩时期纳入 Power-to-X 技术，可以消除削减可再生电力发电的需要。为了在不忽视 MES 的经济可行性的情况下实现其环境效益，优化设计问题至关重要且具有挑战性，需要采用多目标方法。本文扩展了前人的研究成果，通过研究基于氢的非传统光伏电力存储，实现 MES 的生态能源优化。所研究的系统由可逆燃料电池 (r-SOC)、光伏 (PV)、电热泵、吸收式制冷机和热存储组成，可满足住宅终端用户的多能源需求。建立了一个多目标线性问题来寻找最佳 MES 配置，包括所涉及技术的规模，目标是降低年度总成本和化石一次能源投入。将模拟结果与之前使用传统纳米电网的研究结果进行了比较，其中采用燃气内燃机和电池的热电联产 (CHP) 系统代替 r-SOC。与传统纳米电网相比，非传统纳米电网的优化配置可实现最大 66.3% 的一次能源减少。面对环境效益，非传统纳米电网导致年度总成本增加，与传统纳米电网相比，增加幅度在 41-65% 之间。
Redlegs 的专业公告
有时，我们大多数人都听到过这样一种无知和缺乏经验的指责，即军事史价值不大，因为它与现在关系不大。这种说法通常基于对过去及其对现在和未来的影响的危险的狭隘和扭曲的看法。历史为师。当盟军开始入侵诺曼底时，巴顿将军写道：“要成为一名成功的士兵，你必须了解历史。”1 历史上的伟大战场指挥官都表达过同样的看法。研究历史对于了解现在和为未来做准备至关重要。尽管近年来技术发生了变化，作战和战术理论也持续快速发展，但战斗领导者可以从过去的战斗和战役中学到很多东西。研究军事史有助于我们了解塑造现在的部队相互作用和战场动态。它还提供了从长远角度看待当前问题的方法，即了解过去的人们如何处理类似的问题和情况。深刻了解前人所面临的挑战和他们所制定的解决方案，使我们能够从他们的经验中受益，更有效地处理我们今天面临的许多重要问题。为未来做准备。因为人性是不变的，历史提供了一些情景，我们可以从中洞察未来可能发生的事情。例如，历史告诉我们，50年前美国发现其军队没有为朝鲜半岛的战争做好准备。军费开支已降至二战以来的第二低水平。今天，我们的军费开支处于二战以来的最低水平，2 这对陆军转型能力和野战炮兵现代化能力产生了重大影响。3
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有时，我们大多数人都听到过这样一种无知和缺乏经验的指责，即军事史价值不大，因为它与现在关系不大。这种说法通常基于对过去及其对现在和未来的影响的危险的狭隘和扭曲的看法。历史为师。当盟军开始入侵诺曼底时，巴顿将军写道：“要成为一名成功的士兵，你必须了解历史。”1 历史上的伟大战场指挥官都表达过同样的看法。研究历史对于了解现在和为未来做准备至关重要。尽管近年来技术发生了变化，作战和战术理论也持续快速发展，但战斗领导者可以从过去的战斗和战役中学到很多东西。研究军事史有助于我们了解塑造现在的部队相互作用和战场动态。它还提供了从长远角度看待当前问题的方法，即了解过去的人们如何处理类似的问题和情况。深刻了解前人所面临的挑战和他们所制定的解决方案，使我们能够从他们的经验中受益，更有效地处理我们今天面临的许多重要问题。为未来做准备。因为人性是不变的，历史提供了一些情景，我们可以从中洞察未来可能发生的事情。例如，历史告诉我们，50年前美国发现其军队没有为朝鲜半岛的战争做好准备。军费开支已降至二战以来的第二低水平。今天，我们的军费开支处于二战以来的最低水平，2 这对陆军转型能力和野战炮兵现代化能力产生了重大影响。3
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人类产前大脑发育的神经形态图：白皮书
摘要：有关人脑发育的最新形态数据是非常零碎的。但是，高度要求他们在胚胎学，细胞学和组织学，神经病学，生理学，路径解剖学，新生儿学等领域进行许多医学实践，教育计划和基础研究。本文提供了有关新的在线人类产前脑发育（HBDA）的初始信息。地图集将从前脑注释的半球图开始，该图基于产前个体发生的不同阶段的人胎儿脑系列切片。在虚拟串行截面上也将证明区域特异性免疫表型的时空变化。HBDA可以用作神经学研究的参考数据库，该数据库提供了比较通过非侵入性技术获得的数据，例如神经发音技术，X射线计算机层析成像和磁共振成像，功能磁共振成像，功能磁共振成像，3D高分辨率相关相结合层析成像技术的转换技术，以及Spatigial以及Spatigial and Spatigial，以及Spatigial and Spatigial。它也可能成为对人脑个人变异性进行定性和定量分析的数据库。系统化的有关产前人胶质和神经发生的机制和途径的数据也可能有助于寻找大量神经病理学的新治疗方法，包括神经退行性和癌症疾病。现在可以在特殊HBDA网站上访问初步数据。
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