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World File Search System差别的
高效、解释性、公平：为什么定性研究人员应该谨慎拥抱人工智能
基于人工智能的自然语言处理 (NLP) 使用语言学和机器学习来理解、解释和产生人类风格的语言。OpenAI 的 chatGPT 是聊天框格式的 NLP 的一个特殊应用，使用户能够与人工智能进行对话。此外，人工智能可以执行复杂的语言处理任务，例如文本生成、语言翻译，甚至回答问题。然而，由于人工智能使用的训练数据和其解释隐性知识的能力有限，它也存在一些局限性。基于训练数据的质量，人工智能经常犯事实错误并产生有偏见的结果。此外，它缺乏对人类语言细微差别的透彻掌握以及对物理和社会世界的理解。例如，当有人问 chatGPT “树枝上有五只鸟。如果你把其中一只从树枝上射下来，树枝上还剩下多少只？”时，它回答“四只鸟”，没有理解剩下的四只鸟会飞走。尽管存在这些关键的缺点，但人工智能为定性研究人员提供了许多好处。
国防资源管理杂志
可以建立影响概念在实践中的适用性的工具。上述标准根据非常相似的定义列出并描述了该概念的主要维度，强调弹性是组织能力（英国标准协会，2018 年）或能力（ISO 22316:2017），即在不断变化的情况下“预测、准备、响应和适应”或“吸收和适应”，以便不仅生存，而且繁荣。尽管如此，正如一般框架或基准测试举措中经常发生的那样，它们未能真正解决为在特定组织中切实应用弹性定义提供细微差别的问题。换句话说，对生存力和繁荣相关方面的一般定义和处理方式会危及对个体差异的识别，而这些差异可能会或可能不会有助于实现确保弹性姿态的总体目标。因此，本文的基本假设是，基于对弹性一般概念的多层次方法，确定关键维度和变量。本文的目的不是采用全面的方法，而是着重强调在为特定组织开发特定弹性框架时需要考虑的一些关键方面。
电动性和电动汽车基本主题在管理生态汽车运输持久和可持续发展的管理中
摘要。科学论文提出了作者进行的一项具体研究，以期实施技术概念，以便那些对该领域感兴趣的人可以了解某种方式，以了解其对生态自动运输的持久和可持续发展的问题。目前，电动汽车仅在城市环境中证明其效率。功能与有限的自主权，路线上或线路结束时现有充电站的数量或功率有关，是由相关设备（电池组和相关设备）确定的机动车的较高重量，但也是他们购买的价格很高，使其在人群中仍然不重要且不重要。在本文中，我们展示了一项具有工程细微差别的技术和管理研究，读者通过该研究在全球背景下查看并理解可持续发展的概念，对这种类型的汽车进行了SWOT分析，以及评估其质量，如何影响质量和一些纠正措施的特征和指标。最后，在接近该领域中提出了一些结论和随后的研究方向。关键字：电动性，电动汽车，耐用和可持续发展，生态汽车运输，质量评估指标。
证明3
自从世界是世界以来，文化经历的交流就已经存在。事实是，出于灵感和钦佩的目的，批准和使用要素之间的界线非常薄。因为这是一个微妙的主题，一方面是最终的流行文化降解，另一方面是文化发展，有些人捍卫了必须规范文化占用现象的需要，并且反对存在任何类型的法规。在适当文化背后的历史（例如奴隶制和殖民化）背后的良好论点是在某种意义上提出的指控，即在不了解商品的历史细微差别的情况下进行元素的占用，从而使适当的文化元素的含义降低或空虚，并以“适当的价格”与“适当的商品”相同，以加强了对物品的加强。和文化方面。相反的论点捍卫了义主义和文化交流的多元文化，声称文化元素的交流增强了社会，带来了学习新的文化含义，并作为对贸易行业的灵感和参考，这将表现出对文化的赞美。
表格 U5 诽谤金钱赔偿索赔
金钱损害赔偿索赔 FINRA 从未向仲裁员发布有关裁定实际诽谤索赔标准的指导。然而，U5 表格诽谤索赔正在增加；2020 年，此类索赔是第四大最常见的行业内索赔。近年来，FINRA 仲裁小组在诽谤案件中判处了多起高额损害赔偿，包括惩罚性赔偿。对于投资者、监管机构和我们的行业来说，一个重大问题是，仲裁员在裁定相关人员对其前公司的实际诽谤索赔时，可能不恰当地应用了信息标准的诽谤性质，而不是应用诽谤索赔的实际要素。或者，仲裁员可能会应用某种形式的不当解雇标准来代替诽谤标准。事实是，我们只是不知道，因为仲裁员没有接受过 FINRA 培训或有关适用正确标准的指导。因此，许多仲裁小组可能应用了错误的标准，或者以不正确和/或有差别的方式应用了正确的标准，从而导致仲裁结果不均衡和不公平——这当然会导致 CRD 和 BrokerCheck 报告不均衡和不公平。
代码、代码系统和值集补充材料
某些代码系统具有复杂的概念，其中包括多个细微差别的子元素，例如《国际疾病分类》第 10 版临床修订版 (ICD-10-CM)。有些具有基于日益增加的特异性 (IS-A) 的内部层次结构，并且还可能包括概念之间的关系（例如，引起原因或发现部位）。虽然某些代码系统的范围很广（例如，SNOMED CT），但大多数代码系统专注于特定领域（例如，逻辑观察标识符名称和代码 [LOINC] 的实验室测试、RxNorm 的药物），因此仅表示该领域内的概念。许多代码系统的覆盖范围重叠（例如，ICD-10-CM 和 SNOMED CT）；当它们重叠时，这种重叠可能不会导致概念之间简单的一一映射。每个代码系统都有一个重点使用领域，该领域往往会影响概念的制定以及这些概念之间的关系。例如，ICD-10-CM 的重点是导致死亡 和发病 的疾病。ICD-10-CM 将疾病分为独特的组别，这样任何一种疾病始终只与一个 ICD 代码相关联，这种分类对于医疗保健计费非常有用。其他代码系统是多层次的，因此概念可以捕捉多种细微差别并服务于多种用途。
深入的强化学习与对话生成的分层探索
摘要传统上，近似动态编程用于对话产生，通过行动采样来改进贪婪的政策，因为自然语言动作空间很大。然而，由于具有高动作值的合格响应的稀疏性，这种做法效率低下，这会导致随机抽样持续的较弱的改善。本文介绍了理论分析和实验，揭示了对话策略的性能与采样大小正相关。为了克服这一局限性，我们引入了一种新型的双重粒度Q-功能，该功能探讨了干预采样过程的最有希望的响应类别。我们的方法根据粒状层次结构提取行动，从而在较少的政策迭代中实现了最佳效果。此外，我们使用离线RL，并从旨在捕捉人类互动中情感细微差别的多种奖励功能中学习。实证研究表明，我们的算法在自动指标和人类评估之间优于基准。进一步的测试表明，我们的算法既具有解释性又具有可控性，并且产生了具有更高预期奖励的响应。
基于新抗原的癌症疫苗的最新进展
愤世嫉俗者指出，在过去 50 年里，癌症的治愈方法“指日可待”。然而，最近深度 DNA、RNA 和蛋白质组学技术的融合以及对适应性免疫系统细微差别的深入理解，让研究人员产生了极大的乐观情绪。各种癌症的异常异质性曾被认为是治疗的主要障碍，现在可以通过“个性化”疫苗治疗来绕过。具体而言，这些治疗涉及识别患者癌症特有的 MHC 结合肽（新抗原），然后通过各种递送系统用编码这些新抗原的肽、RNA 或 DNA 进行免疫，从而增强免疫系统对特定癌症的反应。这种方法在动物研究中显示出了显著的效果。因此，毫不奇怪，基于新抗原的免疫疗法领域以惊人的速度发展，有必要让感兴趣的人随时了解最新发展。在介绍完该主题之后，我们将重点关注那些发展特别迅速的方面：新抗原的细胞来源（令人惊讶的多样化）、用于识别它们的工具，以及目前正在进行的众多临床试验的状态。
征服机制及其挑战方法
政治权力者使用语言来宣传针对反对派的本质主义思想，包括在乌克兰战争期间。本质主义是一种隐含的信念，即某些类别的人（例如某些种族或国籍的人）具有内在的、不可改变的属性，由一些深刻的、不可观察的、通常是确定性的因果本质驱动。有充分的证据表明，在跨文化方面，幼儿和成年人有时在推理文化特征时都会采用本质主义的启发式方法，并且他们认为其他人的特征比自己的特征更不易改变。然而，令人惊讶的是，不同文化在这种文化本质主义的细节和程度上存在巨大差异。因此，很明显，文化输入可以在某种程度上利用或覆盖文化本质主义的倾向，语言是一种特别强大的机制。在本文中，我展示了政治权力者有意使用语言来宣传本质主义思想和为暴力辩护的方式。特别是，我强调了宣传中通用语言、归属定义和对立语言的使用。我以考虑方式来响应我们自己社区中的宣传实例和作为全球公民的方式结束，例如，通过对曾经使用差异化语言的使用，通过使用差异化语言来促进细微差别的语言工具，并利用直觉的人类人类的人类
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。