相关性模块在电子商务搜索中起着基本作用,因为他们负责根据用户查询从数千个项目中选择相关产品,从而增强用户的体验和效率。传统方法根据产品标题和用户查询来计算相关性得分,但是单独的标题中的信息可能不足以完全删除产品。一种更通用的方法是进一步利用产品图像信息。近年来,视觉语言预训练模型在许多情况下都实现了令人印象深刻的恢复,这些模型将构图的研究利用将文本和vi-sual特征映射到关节嵌入空间中。在电子商务中,一种常见的做法是根据预先训练的模型,使用电子商务数据进一步微调模型。但是,性能是最佳的,因为视觉语言预训练模型缺乏专门为查询设计的一致性。在此过程中,我们提出了Q uery-a an an a an an a a a guage i mage f usion e mbedding,以应对这些挑战(Query-Life)。它利用基于查询的mul-timodal融合来根据产品类型有效地合并图像和标题。在方面,它采用查询感知的模态对准来增强产品的全面表示的准确性。此外,我们设计了Genfilt,它利用大型模型的发电能力过滤出虚假的负样本,并进一步改善模型中对比度学习任务的整体性能。实验表明,查询寿命的表现优于现有基准。我们进行了消融研究和人类评估,以验证查询寿命内每个模块的效率。此外,查询生活已在Miravia搜索1
公用事业、能源公司、电力公司。电力公司。行政法、实质性证据、决定、司法审查。民事诉讼于 2023 年 12 月 20 日在萨福克县最高司法法院开始。此案由 Gaziano、J. Christopher G. Senie 代表申诉人报案。Thaddeus Heuer(Aaron Lang 也在场)代表介入人。John R. Hitt,助理检察长(Katherine M. Fahey,助理检察长,也在场)代表被告。David S. Rosenzweig、Erika J. Hafner 和 Michael J. Koehler,代表 NSTAR 电力公司,法庭之友,提交了一份简报。
208 粤桂联合基金 - 重点项目 两广典型近海区域生物污染物的 健康风险及其迁移转化机制研究 2020B1515420002 李桂英 广东工业大学 通过 结余经费由项目承担单位统筹安排
用大语言模型(LLM)推理和预测人类意见是必不可少的但具有挑战性的。当前的方法采用角色扮演的角色,但面对两个主要措施:LLMS甚至对一个无关的角色也很敏感,最多可以改变预期的30%; LLM无法战略性地推理人类。我们提出了开场链(COO 1),这是一种简单的四步解决方案建模,如何用personae推理,由价值 - 宽容 - 态度(VBN)the-Ory进行推理。COO将明确的人(人口统计学和意识形态)和卑鄙的人物(历史观点)区分了:(1)将无关的属性与显式人物过滤; (2)将隐式人物排名为选择top-k的优先列表; (3)提出新颖的VBN推理,以提取用户的环境和个人价值,信念和规范变量,以进行准确可靠的预测; (4)迭代VBN推理,并逐渐更大的隐式角色列表来处理潜在的角色不足。COO通过仅提示5个推论呼叫来有效地实现新的最新观点预测,从而将先前的技术提高了多达4%。值得注意的是,通过COO的数据进行微调LMS导致观点一致的模型明显高达23%。
30…。在授予前检查中,检查员的头脑上没有相应的窗口。尽管可以从一系列对应关系中得出推论,但审查员很少对为什么要删除特定的论点或异议的解释。与决定不进行搜索报告中的引用有关的决定尤其如此。因此,很少有可能确定要“足够考虑特定问题”的任何确定性得出结论。在我看来,沃林先生提出的测试似乎会导致结果,即许多涉及先前艺术的相关性的问题可能最终会在意见中重新审查。我不认为这是立法者的意图,在我看来,这不是适当地使用意见服务。
2 “货币政策会议意见摘要”的制定流程如下:(1)各政策委员会成员和政府代表在一定字数限制内对其在货币政策会议(MPM)上发表的意见进行摘要,并将其提交给担任MPM主席的日本央行行长;(2)主席负责编辑这些意见。
目的:确定医疗保健学生 (HC) 对人工智能 (AI) 的看法、知识和意见。方法:2023 年 4 月至 6 月期间进行了一项横断面调查,旨在评估 HC 对 AI 的认识、看法和意见。一份经过预先测试和验证的结构化问卷以电子方式分发给沙特阿拉伯不同大学的 HC。使用 5 点李克特量表编制答复。Cronbach's alpha 分数 0.80 用于确定问卷的可靠性。通过计算编制的看法中的每一项来确定平均分数。结果:大多数 HC 对医疗保健中的 AI 持积极看法,并同意 AI 可以提高诊断准确性 (73.4%)、减少医疗实践中的错误 (65.2%) 并促进患者教育 (70.8%)。然而,一些人担心 AI 会对医疗保健从业者与患者的关系产生有害影响和潜在的伦理影响 (44.3%),同时也会让患者增强对自己健康的控制 (51%)。大多数学生(85%)认为,如果将人工智能融入医疗保健,就会有失业的风险。多元线性回归分析表明,学习课程(B = 0.311;SE = 0.132;t = 2.360;p = 0.019;CI = 0.052 至 0.570)、对人工智能的认识(B = -1.822;SE = 0.785;t = -2.320;p = 0.021;CI = - 3.366 至 -0.279)是人工智能感知得分的预测因素。结论:医疗保健专业的学生对人工智能持积极态度,并同意人工智能有助于医疗保健的各个方面。然而,学生们也对人工智能表达了一些担忧。因此,解决与道德、劳动力影响和患者隐私相关的问题对于在医疗保健领域成功实施人工智能至关重要。关键词:人工智能、医疗保健、学生、看法、意识
此案源于原告克里斯汀·西勒(Christine Sieler)的死者库尔蒂斯·西埃勒(Kurtis Sieler)的悲惨死亡,他吸入了有毒烟雾,同时在西埃勒家族的奶牛场的一个密闭的笨蛋坦克中工作。原告威尔伯特(Wilbert),托德(Todd)和布伦特·西勒(Brent Sieler)在试图营救库尔蒂斯(Kurtis)的同时因烟雾而受到伤害,以及由于他们参与事件而造成的极端情绪困扰。原告的投诉,主张严重的疏忽大意,严重疏忽造成的情绪困扰以及剥夺宪法权利的宪法权利,无法在1963年第17条第17条第17节中自由政府干预,围绕被告tajalli Hodge的鲁re行为,以dairy的官方审查为中心(MDARD),指示或建议原告进入散装坦克并手动清洁其内部,以使用由氯化 - 碱性工业清洁剂制成的糊状物冷战,原告声称该糊状物对卫生剂产生有毒毒性的残留物作出了反应。4
1 JANVI RAJESHBHAI MANGWANI 2300360597 阿南德法律研究学院,阿南德 2 AKSHAR MAFATLAL PARMAR 2310110145 阿南德商学院,阿南德 3 ARFARZA SAKIRMOHAMMAD MALEK 2310130065 阿南德商学院,阿南德 4 ARYAN VIJAYKUMAR CHAUHAN 2410110382 阿南德商学院,阿南德 5 BANSI RAKESHBHAI SOLANKI 2310220686 阿南德商学院,阿南德 6 DHRUVI HASMUKHBHAI DARJI 2410221595 阿南德商学院,阿南德 7 DIPTESHKUMAR ASHOKBHAI BHOI 2310110160 阿南德商学院,阿南德
经过数年的高增长,直到2022年中期,自2022年下半年以来,法国的住房贷款生产已大大放缓。在利率上升的头几个月中,高利贷利率6上限新贷款的利率使银行很难以经济上可行的价格扩大新的住房贷款。放缓的贷款生产也反映了更紧密的承保和需求降低,因为较高的利率降低了家庭的债务负担能力。与上一年相比,2023年的家庭贷款在2023年下降了41%,在H1 2024中进一步缩水。虽然仍然很慢,但住房贷款的起源仍与2023年底达到的最高点相比,贷款利率较低,但自第2季度2024年底以来就开始恢复。