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AFN国家气候战略的课程 pct已公布申请突破500 关于知识产权的WIPO对话（... comitéin Intergourental de la lapropriété知识中的相对辅助aux ressourcesgénétiques，aux savoirs travelynels et au folklore
在您所描述的情形中，财务困难无疑使您的客户处于一个艰难的境地。但是，受理局不会考虑导 致财务困难的原因，而只会研究直接导致错过优先权期限的原因。如果申请人故意选择不在优先 权期限内提交申请，他 / 她将无法证明错过截止日期是非故意的，因此无法满足细则 26 之 二 .3(a)(ii) 所指的非故意的标准。由于不符合非故意的标准， 因此也无法满足细则 26 之 二 .3(a)(i) 中更严格的 “ 适当注意 ” 的标准。对于任何临时的财务困难，请您注意，缴纳所有费 用并非获得国际申请日的必要条件，费用可以在受理局收到国际申请之日起一个月内缴纳，无需 支付任何附加费（ PCT 细则 14.1(c) 、 15.3 和 16.1(f) ）。
运动想象和自我对话对高水平网球运动员发球表现的有益影响
本研究旨在调查运动想象 (MI)，专注于球的轨迹和目标区域，以及实际击球前的自言自语 (动机功能) 对熟练网球运动员发球表现的影响。33 名参加地区至国家比赛的参与者 (6 名女性和 27 名男性，平均年龄 = 15.9 岁) 被随机分成三组：对照组、MI 组和 MI + 自言自语组。他们在比赛情境中进行了前测 (25 次一发球)、20 次习得课程 (体能试验、体能试验 + MI 和体能试验 + MI + 自言自语) 以及类似于前测的后测。一发球的百分比、速度和效率分数 (由专家评估) 被用作因变量和表现指标。虽然发球速度没有差异 (p > 0.05)，但本研究表明 MI 组和 MI + 自言自语组参与者的一发球百分比和效率 (所有 p < 0.01) 有所提高。此外，分析显示，与其他条件相比，当 MI 与自我对话相结合时，效率更高。因此，对于熟练的网球运动员来说，在发第一个球之前使用 MI 和激励性自我对话似乎是有利的。
额外帕特里夏·布尔里奇 (Patricia Bulrich) 与发表评论者的官方定义的马克里 (Macri que) 的对话
机构正常化委员会，是国家正常化便利化的重要参与者。 209- 233923，财政化 por la Dirección Province de Personas Jurídicas，convoca a todos los Societys de la institución a Asamblea Ordinaria，bajo la siguiente convocatoria：“Convócase a Asamblea General Ordinaria a los se- ñores Societys de la asociación Civil CLUB ATLETICO EMPLEADOS DE COMERCIO el día 27 de enero de 2025 a las 19 小时, enprimera convocatoria, ya las 20 小时 en segunda convocatoria (máximo esti- pulado según el art. 68), en la calle Av.拉瓦莱和R.埃尔南德斯·玻利瓦尔城和玻利瓦尔党，考虑到这一天的影响： 1) 联合行动的选举。 2) 考虑 2019 年 Diciembre de la deuda 纪录片征集前的省级法人人物。 3) 2020 年 31 月的纪念、发明和平衡一般通信。 4) 2021 年 31 月的纪念、发明和平衡一般通信。 5) 2021 年的纪念、发明和平衡一般通信。 memoria, el inventario y el Balance General Correientes al ejercicio cerrado el 31 de enero del año 2022. 6) Thoughtación de la memoria, el inventario y el Balance General Correientes al ejercicio cerrado el 31 de enero del año 2023. 7) Reasonación de la memoria, el 2024 年 31 月的发明和平衡一般通讯。 8) 考虑正常化管理中的不当行为。 9) 选举总的货物委员会指令和委员会修订意见，符合争议的情况”。
reg-gpttm：一种用于增强的对话AI模型...
作为人工智能（AI）的抽象背景继续改变我们生活的各个方面，对话AI模型变得越来越复杂。开发更准确和信息丰富的语言处理助手对包括医疗保健，医疗服务和研究援助在内的众多领域具有重要意义。Maharaj免疫再生医学研究所（MIRIRM）使用有监督和无监督的学习技术的组合开发了材料和方法。使用大量文本数据对Llama 3.1模型的参数进行了微调，从而使Reg-GPT TM能够从其与用户的交互中学习。结果我们的评估表明，Reg-GPT TM模型在几个关键领域的表现良好，包括响应准确性，流利度和参与度。结果突出了将Reg-GPT TM整合到再生医学（RM）
您的AI代理会得到您吗？一个可从基于论点的对话轨迹近似人类模型的可靠框架
可解释的AI越来越多地采用论证方法来促进AI代理和人类用户之间的互动解释。虽然现有方法通常依赖于预定的人类用户模型，但在交互过程中动态学习和更新这些模型仍然存在一个关键的差距。在本文中，我们提出了一个框架，使AI代理可以通过基于论证的对话来调整对人类用户的理解。我们的方法称为角色，借鉴了前景理论，并将概率加权函数与贝叶斯信念更新机制相结合，该机制优化了基于交换论点的可能性人类模型的概率分布。通过与人类用户的经验评估在应用的论证环境中，我们证明了人物有效地捕捉人类信念不断发展的信念，促进个性化的侵入性，并胜过最先进的方法。
飞行员项目建议 - 对话AI助手-Picoco
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对话式人工智能的双重人性和信任
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CC_MVSA0418 CC - 对话指南 - 如何清理网上污染信息_V2
揭穿气候错误信息是气候委员会最擅长的事情。在过去的 11 年里，我们汇集了澳大利亚在气候影响、经济、健康、应急响应、能源、通信、政策和宣传方面的顶尖专家，将正确的信息传递到正确的人手中，这样我们就可以创造巨大的、全社会的变革。每年，我们都会获得数以万计的媒体点击量（使我们成为关于气候变化、清洁能源等公共辩论的主要声音之一），我们的数字内容吸引了数百万人的眼球。
llm-ir：在多模式对话系统中利用大语言模型来识别意图
这项研究通过引入一种利用大型语言模型（LLM）的新方法来应对多模式对话系统中意图识别的复杂挑战。通过使用低级别适应性（LORA）微调最先进的模型，我们实现了重大的性能改进。为了解决传统方法的局限性，我们采用了一套高级增强技术，包括用于文本提取的光学特征识别（OCR），以及图像裁切，旋转，颜色调整和文本转换，例如同义词更换和句法重新排序。此外，我们整合了知识蒸馏和检索效果生成（RAG）技术，以结合外部知识，从而进一步提高了模型的性能。通过全面的消融研究和细致的参数调整，我们的模型超过了5.35％的基线性能，证明了在多模式意图识别中利用LLM的实质性好处。