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生成式人工智能如何帮助领域专家创建流程模型？
摘要：正如欧盟工业5.0研究与创新行动中所述，在信息系统中考虑人为因素是未来数字化工作的关键。尤其是在面向流程的信息系统的设计阶段，人为因素包括赋能领域专家创建流程模型，从而降低流程建模的门槛并提高建模速度。在本研究中，我们研究了生成式人工智能方法如何支持领域专家基于文本流程描述与聊天机器人交互创建流程模型。我们探索了使用受Markdown启发的语言创建具有即时可视化表示的流程模型所需的输入信息量，并扩展了现有的评估生成模型的方法，重点关注其完整性和正确性。总而言之，评估方法必须考虑模型完整性、正确性、文本流程描述、文本表示和快速工程之间的复杂关系，以支持领域专家。
南澳大利亚州水上清洁指南
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CP-6083 R / CP-6084 H < / div>
我们关于材料使用的建议基于多年的经验，科学知识和当前实践。但是，考虑到我们公司无法控制申请的正确性，这些建议是我们没有任何义务的，没有任何义务，也不会提高客户的测试测试。也不构成法律关系，因此用户将必须确保使用产品不会侵犯任何个人财产权。
一种模拟脑肿瘤组织离体超声方法，用于研究应用和临床培训
简介：术中超声正成为神经外科的常用工具。然而，有效的模拟方法有限。目前，商业和自制的模型无法复制超声图像中大脑和肿瘤组织的解剖正确性和纹理复杂性。材料和方法：我们利用离体脑组织，而不是合成材料，来实现真实的回声复杂性和解剖正确性。将浓度为 10-20% 的琼脂注入脑组织以模拟肿瘤肿块。购买了市售的模型进行基准测试。结果：由经验丰富的专业人员进行定性分析，测量添加琼脂的影响并将其与商用模型进行比较。总体而言，与基于合成材料的模型相比，使用离体组织被认为更准确、更具代表性，因为它可以很好地显示真实的大脑解剖结构，并在组织内提供良好的对比度。琼脂肿瘤正确地产生了一个回声较高的区域，边缘有轻微扩散，预计与邻近解剖结构有相互作用。讨论：由于后勤和道德方面的挑战很大，使用人体样本进行训练受到限制。在线神经外科超声数据的稀疏性进一步加剧了这种情况。与体模相比，所提出的方法成功地模拟了脑组织中的肿瘤，体模存在表面纹理不相似、超声回声均匀性和缺乏解剖正确性的问题。结论：所提出的在脑组织中创建肿瘤模拟组织的方法
浆果植物保护指南 2025–26
新南威尔士州 DPIRD 免责声明 本出版物中包含的信息基于撰写时（2025 年 1 月）的知识和理解，可能不准确、不最新或不完整。新南威尔士州（包括初级产业和区域发展部）、作者和出版商对文件中包含的任何信息（包括第三方提供的材料）的准确性、时效性、可靠性或正确性不承担任何责任。读者在做出与本出版物中包含的材料相关的决定时，应自行查询并依靠自己的建议。本出版物中的产品商品名是基于以下理解提供的：不打算在等效产品之间进行偏好，并且产品名称的包含并不意味着该部门对其他制造商的任何等效产品的认可。认识到本文件中的部分信息由第三方提供，新南威尔士州、作者和出版商对第三方提供的文件中包含的任何信息的准确性、时效性、可靠性和正确性不承担任何责任。
![arxiv：2109.06260v1 [Quant-ph] 13 Sep 2021](/simg/g:\will\search\icon\source\1\136f3433f01b4e80a2dc81e96185c7375261e636.webp)
arxiv：2109.06260v1 [Quant-ph] 13 Sep 2021
我们提出了一组量子匿名否决（QAV）的协议，该协议在概率，迭代和确定性方案下大致分类。这些方案基于不同类型的量子资源。特别是，它们可能被视为基于单光子的，两部分和基于状态的基于状态，基于正交状态和基于共轭编码的基于单光子。针对有效的QAV方案的所有要求（例如隐私，验证能力，鲁棒性，固定，约束力，资格和正确性）分析了所提出的方案的集合。与现有的QAV方案相比，所提出的方案更为有效，并鲁棒性达到中等的脱位率。此外，观察到概率QAV方案的正确性和鲁棒性之间的交易。此外，基于多部分密集编码的确定QAV方案是此处提出的一组方案中最有效的方案。采用密集编码的基于双方纠缠的迭代方案是另一种有效和实用的计划。在设计新协议的过程中，还探索了用匿名否决网络的餐饮密码网络之间的内部连接。
印度储备银行 2023 年可持续发展报告
此外，缺乏 ESG 相关数据点是 ESG 风险评估和管理面临的主要挑战之一。量化 ESG 风险的方法以及用作这些方法输入的基础数据正在不断发展。本报告反映了当前可用的数据，以及为符合当前最佳实践而开发的方法——预计这两点将在未来几年发生变化/改进。在评估交易对手的 ESG 数据时，RBI 依赖于从该交易对手收到的数据和文件的完整性和正确性。对技术标准是否符合的评估也基于交易对手提供的详细信息和信息。我们不能对交易对手提交的基础数据的正确性和完整性承担责任。鉴于上述情况，本报告基于当前可用的信息、我们对监管要求的最佳理解以及银行尽职调查编写。由于数据质量存在缺陷、缺乏精确的方法指导和广泛共享和统一的实践，对结果的解释受到限制，预计未来几年会有所改善。
量子匿名否决：一组新协议
摘要 我们提出了一套量子匿名否决 (QAV) 协议，大致可分为概率型、迭代型和确定性方案。这些方案基于不同类型的量子资源。具体而言，它们可以看作是基于单光子的、基于二分和多分纠缠态的、基于正交态的和基于共轭编码的。针对有效 QAV 方案的所有要求（例如隐私、可验证性、鲁棒性、绑定性、资格性和正确性）分析了所提出的方案集。与现有的 QAV 方案相比，所提出的方案更高效，并且在中等退相干率下也具有鲁棒性。此外，还观察到概率 QAV 方案的正确性和鲁棒性之间的权衡。此外，基于多分密集编码的确定性 QAV 方案是本文提出的方案集中最高效的方案。采用密集编码的二分纠缠迭代方案是另一种高效实用的方案。在设计新协议的过程中，还探索了用餐密码师网络与匿名否决网络之间的内在联系。
研讨会：Digitale Slawistik Ilia Afanasev，Elias Moncef Bounatirou，MaximilianGrübsch，Anna Jouravel Mit Dem Eintritt，Die Big-data-einritt
研讨会：数字奴隶Ilia afanasev，Elias Moncef Bounatrou，MaximilianGrübsch，Anna Jouravel，进入21st人文科学和社会科学中的研究机会和方法发生了巨大变化。大语言模型（LLM）的培训和伯特等变压器的发展（Devlin等人2019）或GPT家族（Brown等人al 2020）影响所有语言领域，特别是自然语言的处理（NLP），而斯拉夫语言学也不例外（请参见Nogolová等。 2023）。 本研讨会的目的是探索LLM对斯拉夫研究中问题和工作方法的影响。 Regina Guzaerova（Justus-Liebig-universitätgießen）基于语料库的分析，对俄罗斯讲俄罗斯的媒体领域的政治正确性和新道德的概念这项研究探索了俄罗斯语言媒体领域的政治正确性和新道德的概念通过全面的基于语料库的分析。 使用先进的自然语言处理（NLP）技术与传统语料库语言方法一起研究，研究了这些概念如何被列入并已在近年来在俄罗斯媒体中发展。 该研究使用各种来源的多样化和代表性语料库，包括俄罗斯报纸，在线新闻平台，博客和社交媒体，跨越2010年至2024年。 情感分析评估了公众的态度和情感色调，揭示了媒体报道的发展方式。 2。Nogolová等。2023）。本研讨会的目的是探索LLM对斯拉夫研究中问题和工作方法的影响。Regina Guzaerova（Justus-Liebig-universitätgießen）基于语料库的分析，对俄罗斯讲俄罗斯的媒体领域的政治正确性和新道德的概念这项研究探索了俄罗斯语言媒体领域的政治正确性和新道德的概念通过全面的基于语料库的分析。使用先进的自然语言处理（NLP）技术与传统语料库语言方法一起研究，研究了这些概念如何被列入并已在近年来在俄罗斯媒体中发展。该研究使用各种来源的多样化和代表性语料库，包括俄罗斯报纸，在线新闻平台，博客和社交媒体，跨越2010年至2024年。情感分析评估了公众的态度和情感色调，揭示了媒体报道的发展方式。2。这个广泛的时间范围可以详细探讨与政治正确性和新道德有关的话语中的时间动态和转变。高级NLP技术，例如命名实体识别（NER）和主题建模标识语料库内的关键实体和基本主题。话语分析认真研究了媒体对政治正确性和新道德的框架，从而强调了政治取向和媒体类型的差异。结果提供了对术语频率，分布和上下文的见解，从而提供了对公共话语的细微理解。趋势说明了这些概念的演变，并与重大的社会政治事件相关。这项研究为全球政治正确性和不断发展的社会规范的全球表现形式的研究做出了贡献。通过关注讲俄语的背景，我们阐明了这些概念如何在特定的文化和语言领域中进行本地化，有争议和重新构想。我们的发现暗示了理解跨文化交流，媒体话语分析以及与社会正义和文化变革有关的思想的全球循环。Maksim Aparovich (KNOT Knowledge Research Group, Brno University of Technology), Volha Harytskaya, Vladislav Poritski, Oksana Volchek (independent scholar, Lithuania), Pavel Smrž (KNOT Knowledge Research Group, Brno University of Technology) Towards a GLUE-type benchmark for Belarusian Recent progress in language modelling gave rise to various kinds of natural language understanding benchmarks.其中许多类似于胶水[Wang等。2020]和波兰[Rybak等。2016a]及其后代超粘合剂[Wang等。2019b];特别是，此类基准可用于俄罗斯[Shavrina等。2020]，但它们尚未用于一些较小的，相对较低的斯拉夫语言，这会阻碍LLMS中多语言能力的进一步发展。本演示文稿为东斯拉夫语言是白俄罗斯语的胶合型基准。基准包括五个专注于以下任务的新型数据集：1。句子级别的情感分析。具有正性和负极性（无中性）的句子是从主题上不同的在线资源中手动选择的，这些句子反映了现代书面白俄罗斯人的现实世界多样性。命名实体识别。数据集，源自通用依赖性中的BE_HSE语料库[Nivre等。2020; Shishkina＆Lyashevskaya 2021]，已根据通用指南进行注释[Mayhew等。2024]。
Zetasizer Ultra/Pro用户指南
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