摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能,必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型(LLMS)已显示出关于任意任务的紧急推理技能,但现有的工作主要集中在探索的环境上,通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中,我们提出了MOMA-LLM,这是一种新颖的方法,该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式,随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是,我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄,开放式摄影库,并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验,与传统的基线和最新方法相比,我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
摘要:金属蛋白锌无处不在,具有结构和功能重要性的蛋白质锌中心,涉及与配体和底物的相互作用,并且通常具有药理意义。生物分子模拟在研究蛋白质结构,动力学,配体相互作用和催化的研究中越来越突出,但是锌构成了一个特殊的挑战,部分原因是它具有多功能,灵活的协调。生成生物锌中心配体配合物的可靠模型的计算工作流程将发现广泛的应用。在这里,我们使用(非键)分子力学(MM)和量子力学/分子力学(QM/ mm)在半词性(DFTB3)(DFTB3)和理论的密度功能理论(DFTB3)和理论水平来描述六二键式岩构成六氧化锌的锌层中心的理论水平,以评估替代处理的能力。 (单核和二核),以及相互作用组的性质(特别是锌 - 硫相互作用的存在)。mM分子动力学(MD)模拟可以过度影响八面体的几何形状,将其他水分子引入锌配位壳,但可以通过随后的半经验(DFTB3)QM/MM MM MM MD MD MD模拟来纠正。b3lyp/mm几何优化进一步提高了协调距离描述的准确性,该方法的总体有效性取决于包括锌的存在 - 硫 - 硫相互作用,而硫 - 硫相互作用的描述较少。我们描述了使用DFTB3的QM/MM MD的工作流程,然后使用DFT(例如B3Lyp)进行QM/MM几何形状优化,很好地描述了我们的锌金属酶复合物集合,并且很可能适合在结构信息的准确模型中创建锌蛋白质复合物的准确模型。
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。
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为了确定第二次世界大战期间在科雷兹省梅马克镇被法国游击队和游击队射杀的德国士兵遗骸的潜在位置,科雷兹省退伍军人办公室和 VDK(负责维护德国战争坟墓的德国组织)将在 6 月底在科雷兹省长领导下组织一次探地雷达土壤分析活动。
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量,并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
