从外部知识库中检索适当的记录以产生信息的响应是端到端面向任务对话系统(ETODS)的核心capabil。大多数现有方法还训练检索模型或使用内存网络来检索知识基础,该基础将知识检索任务与响应生成任务取消,因此很难共同优化并且无法捕获两个任务之间的内部关系。在本文中,我们为任务为导向的对话系统提出了一个简单而统一的生成模型,该模型将ETODS任务重新铸造为单个序列生成任务,并使用最大的似然培训以统一的方式训练这两个任务。为了防止生成不存在的记录,我们设计了前缀Trie来限制模型生成,从而确保生成的记录与知识基础中的现有记录之间的一致性。三个公共基准数据集的实验结果表明,我们的方法在生成系统响应并胜过基线系统方面实现了强大的表现。为了促进该领域的未来研究,可以在https://github.com/dzy1011/uni-tod上获得该代码。
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摘要:由于可再生能源在电网中的大规模渗透,储能(ES)设备的利用(ES)设备促进可再生能源消耗并降低用户成本已逐渐成为发展趋势。彻底探索了ES在用户方面的经济利益,并建立了ES的全面好处模型。此外,还建立了共享ES容量配置的投资决策模型。基于每日负载概况的相似性,提出了一种基于高和低相似性的用户选择方法,以提高共享ES的收入。一个示例用于分析和比较用户在高和低负载概况相似性下共享的ES的收入。给出了投资决策的共享能力配置,以实现更大的共享经济利益,这与用户数量呈正相关。
游戏化通过积分、徽章、挑战和其他奖励激励用户完成任务(Deterding 等人,2011 年)。虽然游戏化已被证明在教育、营销和工作场所生产力等各个领域都很有效,但集成人工智能可以实现更细致入微的方法,系统可以响应个人用户行为并动态调整激励和反馈(Hamari 等人,2014 年)。游戏化和人工智能的结合有望通过个性化的用户体验、自适应进程和优化的奖励将参与度提升到一个新的水平。近年来,通过将游戏设计元素应用于非游戏环境,游戏化已成为教育、营销和医疗保健等各个领域的一种强大策略(Zichermann 和 Cunningham,2011 年)。这种方法旨在通过利用内在和外在的激励因素来提高用户参与度、动机和保留率(Ryan 和 Deci,2000 年)。随着教育平台寻求创新方法来提高学习者的参与度和成功率,游戏化原则的整合变得越来越重要(Kapp,2012)。
EEV) 具 有流量调节范围大 、 反应迅速 、 控制精确等特点 [9] , 在定频机组中的应用愈发受到关注 [10] 。 郝文洋 等 [11] 利用电子膨胀阀代替毛细管作为恒温恒湿箱的 节流装置进行实验研究 , 发现改进后箱体温湿度控制
肽是治疗诊断开发的理想选择,因为它们能够快速在目标组织中积累、快速从背景组织中清除,并表现出良好的组织穿透性。之前,我们开发了一系列表现出谨慎折叠倾向的新型肽,从而获得了最佳候选物 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA1 ([D-Glu] 6 -Ala-Tyr- N MeGly-Trp- N MeNle-Asp-Nal-NH 2 ),其对胆囊收缩素 2 受体 (CCK 2 R) 的结合亲和力为 50 pM。然而,我们面临着肾脏摄取率过高的挑战。方法:对主要的治疗诊断候选物进行了构效关系研究。对肽支架进行了审慎的结构修饰,以评估特定 N 端残基对整体生物活性的贡献。然后在带有转染的 A431-CCK 2 肿瘤的裸鼠中评估最佳候选药物,并体外定量它们的生物分布。结果:我们鉴定并证实 D-Glu 3 替换为 D-Ala 3 产生了 2 个最佳候选药物,[ 68 Ga]Ga-DOTA- GA12 和 [ 68 Ga]Ga-DOTA- GA13 。这些放射性肽表现出高靶标/背景比、增强的肿瘤保留、血浆和小鼠器官匀浆中的优异代谢稳定性以及肾脏摄取降低 4 倍,明显优于非丙氨酸对应物。结论:我们的研究确定了针对 CCK 2 R 的新型放射性药物候选药物。它们的高肿瘤摄取和减少的肾脏蓄积值得临床转化。
图 3 ReRAM 特性的电极依赖性:(a) 50×50 μm 2 ,(b) 200×200 μm 2 。 5.结论我们利用 TiO x 作为电阻变化层制作了 ReRAM,并评估了其特性。在本次创建的条件下,没有观察到复位操作。这被认为是因为在复位操作过程中,由于氧气的释放,灯丝没有断裂。比较电极尺寸,50×50 μm2 的较小元件与 200×200 μm2 的元件相比,可获得更优异的特性。这被认为表明了氧化退火过程中的尺寸依赖性。 6.参考文献 [1] A. Hardtdegen 等,IEEE Transactions on Electron Devices,第 65 卷,第 8 期,第 3229-3236 页 (2018) [2] Takeo Ninomiya,基于氧化物材料设计和可靠性建模的电阻式存储器量产,名古屋大学研究生院博士论文 (2016) [3] D.Carta 等,ACS Appl. Mater. Interfaces,第 19605-19611 页 (2016) [4] D. Acharyya 等,微电子可靠性。54,第 541-560 页 (2014)。
Liu 等 [36] 在 1950 ℃ 和 50 MPa 压力的 SPS 过 程中,发现随着 TiB 2 的添加量由 5 mol% 增至 30 mol% ,复合陶瓷的硬度降低,断裂韧性增加。 除裂纹偏转和 TiB 2 的钉扎效应使 B 4 C 晶粒细化 ( 从 1.91 μm 减至 1.67 μm) 外,两相间位错的产生, 是 B 4 C 陶瓷增强、增韧的次要原因,其在陶瓷断 裂前吸收能量,造成局部强化 [37–38] 。研究发现, 添加 20 mol% TiB 2 时,复合陶瓷的相对密度为 97.91% ,维氏硬度为 (29.82±0.14) GPa ,断裂韧性 为 (3.70±0.08) MPa·m 1/2 。 3.1.2 Ti 单质引入 与直接添加 TiB 2 相比,在烧结过程中原位反 应生成 TiB 2 可以在较低的烧结温度下获得更高 的密度和更好的机械性能。 Gorle 等 [39] 将 Ti-B( 原 子比 1:2) 混合粉体以 5 wt.% 、 10 wt.% 和 20 wt.% 的比例加入到 B 4 C 粉末中,研磨 4 h 后通过 SPS 在 1400 ℃ 下获得致密的 B 4 C 复合陶瓷。由于 WC 污染,获得了由被 (Ti 0.9 W 0.1 )B 2 和 W 2 B 5 的细颗粒 包裹的 B 4 C 颗粒组成的无孔微结构。当 Ti-B 混合 物的量从 5 wt.% 增至 20 wt.% 时,烧结活化能从 234 kJ·mol −1 降至 155 kJ·mol −1 。含 5 wt.% Ti-B 混 合物的 B 4 C 复合材料的最大硬度为 (3225±218) HV 。由于 TiB 2 的原位形成反应是高 度放热并释放大量能量的自蔓延反应,因此,原 料颗粒界面间的实际温度预计高于 SPS 烧结温 度,同时,液相 W 2 B 5 的形成润湿了 B 4 C 表面, 有助于降低 B 4 C 晶粒的界面能,并加速了沿晶界