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Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类
抽象的自主机器人用于以人为中心的环境（例如办公室，餐馆，医院和私人住宅）进行协作和合作的任务。这些活动要求机器人以社会可接受的方式吸引人们，即使他们犯了错误。由于技术或环境局限性（例如多模态观测值不匹配），机器人会导致通知失败。虽然无法完全避免这些错误，但仍然有必要最大程度地减少它们。在本文中，我们希望通过使用对比言语和非语言的多个提示来使用讽刺，以允许机器人隐藏其相互作用信号的不确定性。结果表明两种态度之间的某些差异，例如机器人的独立性和自信。
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
利用量子熵挖掘有效特征进行幽默识别
在过去的几年中，人们已经使用几种不同的方法对幽默识别进行了研究。然而，现有的幽默识别研究并没有理解产生幽默的机制。本文受不协调理论的启发，任何笑话都可以分为两个部分（设置和妙语）。这两个部分都有多种可能的语义，并且它们之间存在不协调的关系。我们分别使用密度矩阵来表示设置和妙语的语义不确定性，并借助量子熵设计量子熵不确定性（QE-Uncertainty）和量子熵不协调性（QE-Incongruity）作为幽默识别的特征。在 SemEval2021 Task 7 数据集上的实验结果表明，所提出的特征比基线更有效，可用于识别幽默和非幽默文本。
人类水性幽默的糖尿病进展的代谢和蛋白质组学指示
糖尿病是一种多机构全身性疾病，影响了许多眼部结构，导致眼部发病率显着，并且通常会导致受影响个体的角膜和青光眼手术更频繁。我们假设在糖尿病进展中观察到的全身代谢和蛋白质组学危险会影响水幽默（AH）的组成，最终影响眼睛的前部段健康。为了识别与糖尿病进展相关的变化，我们绘制了来自II型diabetes（T2DM）患者的AH样本的代谢谱和蛋白质组。患者被归类为非糖尿病（ND或对照），非胰岛素依赖性糖尿病患者，没有疾病晚期特征（NAD-NI），胰岛素依赖性糖尿病，没有晚期特征（NAD-I）或具有晚期特征（AD）的糖尿病患者。aH样品分别通过气相色谱/质谱法和超高性能液相色谱串联质量规格评估了代谢物和蛋白质表达的变化。代谢和蛋白质组学途径分析是利用化合物分析剂4.0和Ingenuity途径分析进行的。包括14个对照，12个NAD-NI，4个NAD-I和14个AD样品进行分析。仅在糖尿病严重程度增加（即AD组）时发现了几种分支氨基酸（例如缬氨酸，亮氨酸，异亮氨酸）和脂质代谢物（例如棕榈酸酯）的水平升高。在氨基酸和脂肪酸代谢以及未折叠的蛋白质/应激反应中发现了相似的蛋白质组学趋势。这些结果代表了水性幽默的代谢组和蛋白质组学评估的首次报道。糖尿病会导致AH中的代谢和蛋白质组学扰动检测到可检测的，而随着T2DM严重程度恶化，独特的变化显现出来。AH组成的变化可能是疾病严重程度，前部细胞和结构的风险评估以及潜在的未来疗法的指标。
