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TripPy：一种用于价值独立神经对话状态跟踪的三重复制策略
面向任务的对话系统依靠对话状态跟踪 (DST) 来监视交互过程中的用户目标。多领域和开放词汇设置使任务变得相当复杂，并且需要可扩展的解决方案。在本文中，我们提出了一种新的 DST 方法，该方法利用各种复制机制用值填充槽位。我们的模型无需维护候选值列表。相反，所有值都是从对话上下文中动态提取的。槽位由以下三种复制机制之一填充：(1) 跨度预测可以直接从用户输入中提取值；(2) 可以从跟踪系统信息操作的系统信息内存中复制值；(3) 可以从对话状态中已包含的不同槽位复制值，以解决域内和跨域的共指。我们的方法结合了基于跨度的槽位填充方法和记忆方法的优点，从而完全避免使用值选择列表。我们认为，我们的策略简化了 DST 任务，同时在包括 Multiwoz 2.1 在内的各种流行评估集上实现了最先进的性能，其中我们实现了超过 55% 的联合目标准确率。
用于硅PCR和底漆验证中的Python包装
Silico PCR中的摘要是一种计算技术，用于预测PCR结果，提高引物特异性并在进行实验室工作之前优化实验条件。已经开发了许多带有预加载基因组模板的基于Web的工具，用于在计算机PCR模拟中进行操作。但是，对灵活，用户友好的软件包的需求不断增加，该软件包允许用户上传或定义自己的自定义模板序列并脱机操作，从而确保在Silico PCR模拟和启动验证中确保数据隐私和安全性。本文介绍了Pypcrtool，这是一种python软件包，旨在在计算机PCR模拟中执行并验证底漆特异性。该工具旨在提供一种灵活，用户友好的解决方案，该解决方案在本地处理数据，从而促进DNA片段扩增的预测以及通过凝胶电泳模拟对PCR产品谱带的可视化。PYPCRTool允许用户输入和指定模板DNA序列文件，向前和反向引物序列并自定义不匹配公差。一个示例场景演示了Pypcrtool的功能，展示了其能力
学生指南：利用生成式人工智能进行学习。docx
人工智能 (AI)，尤其是其生成形式，正在彻底改变人类生活的各个方面，从通信到娱乐，教育也不例外。本指南提供了实用技巧，以最大限度地发挥生成式人工智能的优势并合乎道德地使用。OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 BARD 和微软的 BING 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的经过训练的语言模式数据库，大型语言模型可以提供生成的文本响应，准确反映用户输入的上下文。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题并有说服力地提出论点。
利用机器学习优化穿越高射炮射击的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这与穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的所有类型的飞机、导弹和无人机相关。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接对高射炮进行建模的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的反应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成防空火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近防武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以通过神经网络（即所谓的深度 Q 学习 (DQN)）进行补充，以处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了一个防空炮位的亚音速飞行走廊通行结果。
已公布异议商标 - USPTO
用于提供桥梁检查管理系统领域的在线不可下载软件，该软件可安排所有检查活动、提供质量控制评审和评分、提供检查和操作分析和报告、提供团队通信工具、过程跟踪和监控未来结构；提供桥梁管理系统领域的在线非下载软件，用于桥梁检查、分析、维护、维修、修复和更换工作，该软件为用户输入和用户上传以及数字、文本、照片、音频、视频、表格、计划和草图数据的同步提供了数据库，该数据库提供了交互式信息集合，用于分析和报告检查信息、缺陷信息、库存信息、计划信息、客户呼叫信息、成本效益信息、估价信息、优先级信息、还提供工作订单系统分析，生成工作请求、定时活动、可定制工作活动、质量评审、成本评审、成本发展、成本分配 (美国 CLS。100 和 101）。弗雷德·卡尔，审查律师
使用机器学习的作物推荐系统-IJRPR
我们的项目着重于开发一种作物推荐系统，该系统利用机器学习来提供数据驱动的作物建议。该系统旨在通过分析土壤养分，天气状况和其他环境因素来帮助农民和农业规划师做出有关作物选择的明智决定。通过使用机器学习算法，该系统可以分析大型数据集并确定在不同条件下预测最合适作物的模式。该建议系统为农民提供了个性化的指导，优化了其生产力并为可持续的农业实践做出贡献。我们的系统使用烧瓶框架实现为Web应用程序，使其对于具有有限技术专业知识的个人而言，可访问且用户友好。用户输入相关数据，包括土壤特征，温度，湿度和降雨，该系统建议基于经过历史农业数据训练的模型，建议合适的农作物。通过整合机器学习技术，例如决策树，随机森林和支持向量机，该系统可以提供可靠的作物建议，以考虑实时环境输入，增强决策并减少对传统方法的依赖。
利用机器学习优化防空炮火下的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这适用于穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的各种飞机、导弹和无人机。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接模拟高射炮的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的响应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成高射炮火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近距离武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以补充神经网络 - 所谓的深度 Q 学习 (DQN) - 来处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了亚音速飞行走廊通过一个高射炮位置的结果。
使用ML ...
该项目中提出的药物推荐系统利用机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）的协同作用，以提供针对药品干预的个性化和背景意见的建议。通过合并来自不同来源的数据，包括药物特性，医疗状况和患者评论，该系统建立了全面的知识库。初始数据预处理涉及高级NLP技术，促进情感分析并从非结构化的文本数据中提取有意义的见解。ML组件采用混合模型，结合了协作过滤和基于内容的过滤，从而确保了药物建议的准确性和个性化。用户界面的设计是为简单起见的，允许用户输入医疗信息和偏好，并由可视化工具支持，这些工具提供了详细的见解，以对推荐药物进行详细的见解。连续反馈回路可增强系统的适应性，并根据现实世界的反馈和用户体验发展。该项目表示医疗解决方案的前瞻性方法，利用ML和NLP创建动态和用户的药物推荐系统。
视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。
环境 - 参展商手册2025.Docx
envirocrops.com通过整合诸如邮政编码，土地特征和预期用途（例如，供暖农场或房屋，提供区域供暖网络或加油站）等用户输入来提供量身定制的建议。使用历史气候数据，农作物绩效模型和土壤分析，该工具对作物产量，经济回报和环境福利产生预测，从而实现了数据驱动的决策，同时最大程度地降低了投资风险。其财务建模功能提供了成本效益分析，包括能源收入和碳储蓄，将生物量展示为可行且有利可图的选择。此外，该工具通过专门的市场将用户与供应商，承包商和市场联系起来，并计划引入与有无未来财务支持方案一起种植的农作物的比较。除作物选择之外，环境可提供可再生能源成本节省的见解和诸如可再生热激励措施（RHI）之类的激励措施，同时还为诸如碳储蓄和温室气体（GHG）排放减少等环境益处进行建模。通过供应商，行业联系和监管指导的全面数据库，该工具支持从农作物建立到最终使用的生物质生产的完整生命周期。未来Outlook