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World File Search System威尔士语
近乎语 - 门户gov.br
A2声音执行：商业智能：开发数据分析和处理年龄以生成战略见解；数据库工具和银行：数据收集工具的构建，数据库的创建和管理以及数据编码系统的开发；要求和项目分析：在数字卫生部门进行系统要求分析和项目评估；工作组的协调：进行工作组会议（WG），促进战略一致性和决策；改进主张：通过空气智能工具，机器学习和深度学习的建议和实施过程改进。
近乎语 - 门户gov.br
A执行：2006年对Antt的录取，作用于州际乘客运输的目的。在105/2010的道路检查站的入学中，作用于道路基础设施故障。于05/2013搬迁到SP区域单位，作为BR-116/SP/PR检查的主管，并在圣保罗的服务器，Incormentration和SãoJoséDosPinhais。在2020年至2022年之间，我曾担任BR-116/sp/pr和BR-153的检查主管，并在圣保罗，注册，圣乔斯·多斯·佩尔（SãoJoséDosdos pinhais）和lins的服务器。
商业计划 - 英语
直接销售业务是直接向消费者进行市场产品或服务的零售渠道。直接销售业务的关键特征是制造商与消费者之间的个人互动，而无需参与供应链中的第三方，中间人或中间人。它削减了广告成本，间接费用，并通过将这些收益传递给他们，有助于与客户建立持久的关系。在170个国家 /地区实践，它已经达到了全球行业的地位。数百万印度人通过直接销售业务赢得了自己的生计，并享受自尊和自我依赖的生活，并在印度的经济增长中做出了重大贡献。如果我们仔细研究了直接销售业务的贡献，我们会发现它已经成为几乎所有国家增长计划的帮助，同样是在印度制定的，赋予女性权力，印度启动，印度的数字化，印度技能，本地人，atamnirbhar Bharat。
大语模型的算法勾结
∗第一个版本：2024年1月。由OpenAI的研究人员访问计划支持的研究。FISH得到了NSF研究生研究奖学金和Kempner Institute研究生奖学金的支持。Gonczarowski的研究得到了哈佛大学Fas Dean的有前途学术竞争基金的支持，并得到了美国倡议中哈佛大学FAS不平等的竞争基金。Shorrer的研究得到了美国 - 以色列双原则科学基金会（BSF Grant 2022417）的资助。我们感谢NBER市场设计新方向2023会议的组织者创造了一个启发这项研究的环境。我们感谢Ventz Petkov的宝贵技术援助，并感谢Susan Athey，Ben Enke，Edward Glaeser，Marc Henry，David Laibson，Rohit Lamba，Shengwu Li，Ariel Pakes和David Parkes的洞察力和讨论。我们感谢计量学会跨学科前沿（ESIF）经济学和AI+ML会议的参与者，EC 2024关于基金会模型和游戏理论以及在线广告的边界的研讨会：Autobidding，Genai，Genai，Beyond，以及哈佛大学的研讨会参与者的评论。†哈佛大学工程与应用科学学院 - 电子邮件：sfish@g.harvard.edu‡哈佛大学经济学系和计算机科学系 - 电子邮件：yannai@gonch.name
大语模型（LLMS）的用例
“选择program_short_name，budged_appns_appn_category，tocul_budget_estimate_amount，gudvent_year，position_full_name，cost_comparison_by from Accaleity_workspace.pps.budgets_budgets_budgets_appn_ism program_short_short_short_short_name from_short_name fromage_short_name fromage_name fromage_name firpection name sageptair seption__date} Acceasition_workspace.pps_budgets_appn_ism where program_short_name {填写程序名称}）和budgect_appns_appn_category = {填写apripriation category}和pregive_appns_is_is_is_ty_amounts = false = false
大语模型的算法勾结
*由OpenAI的研究人员访问计划支持的研究。FISH得到了NSF研究生研究奖学金的支持。Gonczarowski的研究得到了哈佛大学FAS院长有前途的奖学金和哈佛大学FAS不平等倡议的竞争基金的支持。Shorrer的研究得到了美国 - 以色列双原则科学基金会（BSF Grant 2022417）的资助。我们感谢NBER市场设计新方向2023会议的组织者创造了一个启发这项研究的环境。我们感谢Ventz Petkov的宝贵技术帮助，并感谢Marc Henry，David Laibson，Shengwu Li和Ariel Pakes的深刻意见和讨论。†哈佛大学工程与应用科学学院 - 电子邮件：电子邮件：sfish@g.harvard.edu‡哈佛大学经济学系和计算机科学系 - 电子邮件：yannai@gonch.name
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。