有效的洪水管理依赖于准确的预测。视觉建模技术在水文和水资源管理中起着至关重要的作用。这项研究分析了水文区域的数据8。所采用的分析flexPlot,线性建模,混合建模和广义线性建模。结果为水文模式和趋势提供了宝贵的见解。FlexPlot可视化揭示了Kastina与响应变量之间的显着正相关关系。线性建模将Kastina(β= 0.464,p <0.01)和GUSA(β= 0.552,p <0.01)鉴定为显着的预测因子,而Goroyo则没有显着效果。混合建模证实了这些发现,Kastina(估计= 0.267,p <0.01)和GUSA(估计= 0.272,p <0.01)表现出显着的正相关关系。广义线性建模支持这些结果,Kastina(估计= 0.274,p <0.01)和GUSA(估算= 0.313,p <0.01)显示出显着的积极作用。模型比较证实了Kastina和Gusa的重要性。回归分析产生了重大结果,从而提供了对变量之间关系的见解。这些发现表明Kastina和Gusa是重要的预测因子,导致响应变量的变化。结果为工程应用提供了宝贵的见解,强调了在预测模型中考虑这些变量的重要性。
final-green-light-to-the-first-worldwide-rules-on-ai/?trk=public_post_comment-text(最后访问于 2024 年 9 月 5 日)
摘要 课堂上科技的使用日益增多,也带来了一波基于计算机的评估浪潮。关于基于计算机的测试的争论通常以效率和数据管理为框架:基于计算机的测试有助于更有效地处理测试数据,并提高反馈可用于学生学习的速度,而不是以学生使用新学习工具所体验到的直接影响为框架。虽然基于计算机的测试可能有益,但对于一些学生来说,其结果可能适得其反。本评论考虑了测试模式对学生的认知(通常是隐性的)影响,参考了测试表现和认知负荷的主观测量。提出了对教师、测试编写者和未来研究的考虑,旨在提高学习者主观体验作为教育政策制定指导视角的重要性。
在生物医学领域中监督的命名实体识别(NER)取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的,而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类,并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练,这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。,我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44%,单发NER为50.10%,10-Shot NER的平均F1得分为69.94%,在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上,100-SHOT NER的平均F1得分为79.51%。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体,优于先前的变压器方法,并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。
宝藏海滩始于1940年代,尽管社区没有将到达标记为游客。相反,他们是定期来自国外与社区生活在一起的人。通常满足于某人的房屋廉价住宿或在海滩上睡觉。多年来,鱼类和著名海螺的库存已经耗尽,迫使当地的渔民寻求替代生计。许多人开始为国内和国际游客提供乘船游览和寄宿家庭。2014年,竞争加勒比计划1发起了一项呼吁,要求提议增加私营部门的收入和SIDS的就业。宝藏海滩的旅游利益相关者联合部队建立了一个集群,该集群被选为获得500,000美元的技术援助,其条件是集群利益相关者的20%捐款,其中50%的现金贡献和50%的现金捐款。在制定宝藏海滩集群开发计划中,对优势,劣势,机遇和威胁(SWOT)进行评估,以吸引各种利益相关者并确定优先级。尽管基于社区的旅游业(CBT)对微观,中小型企业(MSME)的潜在好处很明显,但发现了许多挑战。首先,有90%的当地企业正在非正式地运营,并且不符合牙买加旅游委员会(JTB)的许可和注册要求。第二,缺乏适当定义的产品来进行旅游体验。在集群主持人的支持下,他们建立了以下愿景陈述:尽管有多样化的技能和对与访客进行有意义互动的深刻热情,但社区企业家并不知道如何开发可以在经常出现的基础上可获利的实践经验旅行产品。第三,许多利益相关者缺乏与访问者的兴趣和愿意一致包装和销售其产品的技能或能力。第四,鉴于人们认为合作可能导致更大的企业以牺牲小家伙而获得所有利益,因此社区中的企业之间的信任不足。最后,宝藏海滩需要在健康,教育和青年发展等领域以及访问道路和空运等基础设施等领域的重要社会服务。像许多其他小岛屿发展中国家的小型和偏远社区一样,贫困和有限的政府支持也需要采取私营部门的行动,以一种目的感,负责任地介入和管理企业。在当地商业领导者的心中始终很清楚,将可持续旅游业作为作为包容性经济发展的力量的承诺总是很清楚。集群倡议始于与多元化企业家进行广泛的磋商,以建立作为宝藏海滩作为旅游目的地的共同愿景。
摘要:诸如ChatGpt和其他大型语言模型(LLM)等变压器网络的功能引起了世界的关注。其性能基础的至关重要的计算机制依赖于将完整的输入序列(例如,句子中的所有单词)转换为一个长的“编码向量”,该序列使变压器可以在自然序列中学习长距离的时间依赖性。具体来说,应用于此编码向量的“自我注意力”通过计算输入序列中的单词对之间的关联来增强变形金刚中的时间上下文。我们建议,跨单个皮质区域或以整个脑规模的多个区域传播的神经活动波可以实施类似的编码原理。通过将最新的输入历史记录到每个时间时刻,皮层波可以使时间上下文从感觉输入的序列中提取,这是变压器中使用的计算原理。
抽象背景大语言模型(LLM),例如ChatGpt,对各种医疗应用都有很大的影响。但是,Chatgpt的培训主要是从以英语为中心的Internet数据中汲取的,并且并未明确针对医疗领域量身定制。因此,中国人的眼科LLM对于中国大陆的医疗保健提供者和患者至关重要。方法,我们使用中国语料库开发了眼科(MOPH)的LLM,并在三种临床方案中评估了其表现:中文的眼科董事会考试,回答了基于循证医学的循证眼镜的眼科问题和临床小插曲的诊断准确性。此外,我们将MOPH的表现与人类医生的表现进行了比较。导致眼科考试,MOPH的平均得分与受训者的平均得分(64.7(62-68)vs 66.2(范围50-92),P = 0.817)紧密排列,但在所有七个模拟考试中都取得了超过60分的分数。在回答眼科问题时,MOPH表明,按照中国指南(李克特量表4-5),遵守83.3%(25/30)的回答。审阅者将仅6.7%(2/30,李克特量表1-2)和10%(3/30,李克特量表3)评为“贫穷或非常贫穷”或“潜在误解的不准确性”。在诊断准确性中,尽管眼科医生的正确诊断率优于MOPH(96.1%vs 81.1%,P> 0.05),但差异在统计上并不显着。结论这项研究证明了在各种临床情况下MOPH(一种中文特异性眼科LLM)的有希望的表现。MOPH在中文眼科设置中具有潜在的现实应用。
b'Abstract:氯离子电池(CIB)的高能量密度和成本效益使它们成为锂离子电池的有希望的替代品。但是,CIB的发展受到缺乏兼容电解质来支持具有成本效益的阳极的限制。在此,我们提出了一个合理设计的固体聚阳离子电解质(SPE),以启用利用铝(AL)金属作为阳极的室温氯离子电池。此SPE以改进的空气稳定性和安全性赋予CIB配置(即没有氟化和液体泄漏)。通过SPE的量身定制的协调结构实现了高离子电导率(1.3 \ xc3 \ x9710 2 scm 1)。同时,固体聚阳离子电解质确保稳定的电解质界面,从而有效抑制树突对阳极阳极的生长和feocl阴极的降解。Al J Spe J Feocl氯离子电池在250 mahg 1(基于阴极)和延长的寿命中展示了高排放能力。我们的电解质设计开辟了开发低成本氯离子电池的新途径。
b'abstract:与乙烯基连接的二维聚合物(V-2DPS)及其层堆叠的共价有机框架(V-2D COF)具有高平面内\ XCF \ XCF \ x80-Conjugation和Robobs框架的能量候选候选者。但是,当前的合成方法仅限于产生缺乏加工性的V-2D COF粉末,阻碍了它们进入设备,尤其是在依赖薄膜的膜技术中。在此,我们报告了通过knoevenagel多凝结的乙烯基链接阳离子2DPS膜(V-C2DP-1和V-C2DP-2)的新型水上表面合成,可作为高度可逆且基于耐用锌的Dual-iro-ion patchies(Zdibs)的阴离子选择性电极(作为阴离子)。模型反应和理论建模揭示了水面上knoevenagel反应的反应性和可逆性的增强。在此基础上,我们证明了对V-C2DPS膜的水表面2D多浓度,该膜显示出较大的侧向尺寸,可调厚度和高化学稳定性。代表性地,V-C2DP-1作为完全结晶和面向面的膜,具有A = B 43.3 \ XC3 \ X85的平面晶格参数。从定义明确的阳离子位点,定向的1D通道和稳定的框架中获利,V-C2DP-1膜具有优质的Bis(Trifluoromethanesulfonyl)Imide阴离子(TFSI)inImide(TFSI) - 转移率(T_ = 0.85),用于高空ZDIBS,从而在高空zdibs中进行transpertion andercation transportive and-Interc Zdib and Fratsion trande trander-dranscation-intrance zdib and。促进其特定能力(从〜83到124 mahg 1)和骑自行车寿命(> 1000个循环,能力保留95%)。