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World File Search System威尔士语
印度语言中的人工智能
• 定义：名称识别和枚举 (NER) 是在文本中定位和分类特定实体的过程，包括个人、地点、企业、日期等的名称。• 印度语言中的重要性：NER 对于问答、信息提取和其他语言理解等活动至关重要。由于名称和实体种类繁多、音译问题和不同的单词边界，识别印度语言中的命名实体可能很困难。• 困难：一个主要困难是印度语言中没有用于 NER 的大量标记数据集，特别是对于资源匮乏的语言。由于复杂的名词短语和复合词在印度语言中很常见，NER 变得更加复杂。•方法：条件随机场 (CRF)、深度学习和迁移学习是研究人员用来为印度语言创建 NER 模型的一些方法。Indo NLP 项目等计划的目标是开发印度语言的 NER 模型和数据集。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
美华军语辞典
absolute forest land 绝对林地absolute height 绝对高度absolute motion 绝对运动absolute war 绝对战争absolute weapon 绝对武器absorbed dose 吸收剂量abuse of equipment 滥用装备abysm 海湾，深渊abyssal-benthic zone 深渊海区academy 军事院校academy memorial hall 校史馆acceptable dose 可受剂量acceptable materials list 堪用物资表acceptance band 可用频段accepting authority 接收( 船舰) 当局access 接近，人员机密等级access authority 存取权限access control 存取控制access procedure 接近程序access road 进出道路access taxiway 出入滑行道access time 发生作用时间，接近时间access to classified information 存取机密资料accessibility 可接近性，可达性accessorial services 附属勤务accessorial supply charge 采购用杂费accessories 武器车辆等装备之附属料件之总称，附件accessories and spares 附件和备份accessory 附件accessory case 附件箱accessory constituents 附件成分accessory defense 附属防御物accessory equipment 附件装备accessory structure 附属结构物accessory substance 副产物accident 失事，意外事件accident identification card 事故鉴定卡accident investigating officer 肇( 失) 事调查军官accident investigation report 肇( 失) 事调查报告accident prevention 肇( 失) 事预防accident report 肇( 失) 事报告accident reporting 肇( 失) 事报告法accidental attack 误失攻击accidental discharge 武器走火
大语模型的人类协作 -
图2：通过工作流进行差异诊断的准确性。A：二进制评分系统。参与者的响应分为正确或不正确。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.03）。b：数字评分系统。一个参与者的反应分为0到3之间的分数，具体取决于响应中正确诊断的等级（3：正确的诊断排名第一个，0：正确诊断不包括在响应中）。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.04）。
大语模型时代的汽车
自然语言处理（NLP）和自动化机器学习（AUTOML）的领域在过去几年中取得了显着的结果。在NLP中，尤其是大型语言模型（LLM）最近经历了一系列快速的突破。我们设想这两个字段可以从根本上通过紧密整合来彼此之间的边界。为了展示这一愿景，我们探索了自动和LLM之间共生关系的潜力，从而阐明了它们如何彼此受益。特别是，我们从不同的角度研究了通过LLMS增强汽车方法的机会，以及利用Automl进一步改善LLM的挑战。为此，我们调查现有工作，并严格评估风险。我们坚信这两个字段的整合有可能破坏NLP和AUTOML的两个字段。通过强调可以想象的协同作用，但我们的旨在在汽车和LLM的交集中进一步探索。
llwybr newydd-威尔士运输策略2021
平等2010年的平等法规定了公共部门平等义务，该义务涵盖了年龄，残疾，性别重新分配，婚姻和公民伙伴关系，怀孕和产妇，种族，宗教或信仰，性别和性取向（受保护特征）。威尔士政府的战略平等计划表明，我们将如何解决公共部门平等义务并补充我们更广泛的职责，包括与年轻人有关的职责。有单独的政策和立法程序，以确保以威尔士的官方语言获得公共服务的权利，这是通过威尔士语（威尔士）措施提出的2011年。将平等和威尔士语政策议程融合在一起，并互相告知。
威尔士的住房：威尔士政府的证据2021-26
我们目前正在英国进行研究1，研究了对COVID-19的大流行的响应的住房政策的制定。这项研究的总体目的是了解对病毒出现并正在出现的住房政策的理解，并借鉴文献证据和对关键线人的访谈（在研究期间将两次进行）。它试图理解不同政策占用太空（在英国下放的国家）的轨迹，并有时间考虑Covid-19的经验如何重塑住房政策。这项研究发生在大约15个月的时间（2020年夏季至2021年秋季），并且正在组织约5个次项目，每种都以下类似的研究方法，可以在英国进行直接比较。5个子项目是：
威尔士的经济利益
为了推动所有这些进步，威尔士继续加强其不断扩大的测试和演示设施网络。安格尔西岛外的莫莱斯潮汐示范区正在寻求陆上电网连接设施的同意和规划批准。最初计划容纳波浪设备的彭布罗克郡示范区 (PDZ) 也计划重新用于支持浮动风力发电。米尔福德港水道的海洋能源测试区 (META) 项目第一阶段已开始营业，重点是缩小规模和组件测试。海上可再生能源弹射器已在彭布罗克码头开设了海洋能源工程卓越中心 (MEECE)。这些项目，即 PDZ、META 和 MEECE，是价值 6000 万英镑的彭布罗克码头海洋项目的一部分，该项目是斯旺西湾城市区域协议的一部分。这些战略发展以及彭布罗克港基础设施的增强将为新老开发商提供广泛的机会，使威尔士成为这个新兴全球市场的主舞台。