XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System罗姆语
印度语言中的人工智能
• 定义：名称识别和枚举 (NER) 是在文本中定位和分类特定实体的过程，包括个人、地点、企业、日期等的名称。• 印度语言中的重要性：NER 对于问答、信息提取和其他语言理解等活动至关重要。由于名称和实体种类繁多、音译问题和不同的单词边界，识别印度语言中的命名实体可能很困难。• 困难：一个主要困难是印度语言中没有用于 NER 的大量标记数据集，特别是对于资源匮乏的语言。由于复杂的名词短语和复合词在印度语言中很常见，NER 变得更加复杂。•方法：条件随机场 (CRF)、深度学习和迁移学习是研究人员用来为印度语言创建 NER 模型的一些方法。Indo NLP 项目等计划的目标是开发印度语言的 NER 模型和数据集。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
美华军语辞典
absolute forest land 绝对林地absolute height 绝对高度absolute motion 绝对运动absolute war 绝对战争absolute weapon 绝对武器absorbed dose 吸收剂量abuse of equipment 滥用装备abysm 海湾，深渊abyssal-benthic zone 深渊海区academy 军事院校academy memorial hall 校史馆acceptable dose 可受剂量acceptable materials list 堪用物资表acceptance band 可用频段accepting authority 接收( 船舰) 当局access 接近，人员机密等级access authority 存取权限access control 存取控制access procedure 接近程序access road 进出道路access taxiway 出入滑行道access time 发生作用时间，接近时间access to classified information 存取机密资料accessibility 可接近性，可达性accessorial services 附属勤务accessorial supply charge 采购用杂费accessories 武器车辆等装备之附属料件之总称，附件accessories and spares 附件和备份accessory 附件accessory case 附件箱accessory constituents 附件成分accessory defense 附属防御物accessory equipment 附件装备accessory structure 附属结构物accessory substance 副产物accident 失事，意外事件accident identification card 事故鉴定卡accident investigating officer 肇( 失) 事调查军官accident investigation report 肇( 失) 事调查报告accident prevention 肇( 失) 事预防accident report 肇( 失) 事报告accident reporting 肇( 失) 事报告法accidental attack 误失攻击accidental discharge 武器走火
大语模型的人类协作 -
图2：通过工作流进行差异诊断的准确性。A：二进制评分系统。参与者的响应分为正确或不正确。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.03）。b：数字评分系统。一个参与者的反应分为0到3之间的分数，具体取决于响应中正确诊断的等级（3：正确的诊断排名第一个，0：正确诊断不包括在响应中）。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.04）。
大语模型时代的汽车
自然语言处理（NLP）和自动化机器学习（AUTOML）的领域在过去几年中取得了显着的结果。在NLP中，尤其是大型语言模型（LLM）最近经历了一系列快速的突破。我们设想这两个字段可以从根本上通过紧密整合来彼此之间的边界。为了展示这一愿景，我们探索了自动和LLM之间共生关系的潜力，从而阐明了它们如何彼此受益。特别是，我们从不同的角度研究了通过LLMS增强汽车方法的机会，以及利用Automl进一步改善LLM的挑战。为此，我们调查现有工作，并严格评估风险。我们坚信这两个字段的整合有可能破坏NLP和AUTOML的两个字段。通过强调可以想象的协同作用，但我们的旨在在汽车和LLM的交集中进一步探索。
罗杰·吉罗准将
先前的职责包括：医疗排长，1-12 CAV，1CD，FT Hood，TX；执行官，C 连，第 15 FSB，1CD；S2/3，第 15 FSB，1CD；S4，师支援司令部，1CD；支援作战维护官，第 201 FSB，1st 1ID；指挥官，C 连，第 201 FSB，1ID，科索沃蒙蒂思营，联合卫士和玫瑰兵营行动，菲尔塞克，德国；研究生，美国陆军-贝勒大学卫生保健管理研究生课程，FT Sam Houston，TX；卫生保健行政住院医师，第 121 GH，第 18 医疗司令部，韩国首尔；临床支援部，第 121 GH 负责人；AMEDD 上尉职业课程作战官和小组讲师，FT Sam Houston，TX；威斯巴登陆军机场第 421 军事旅执行官，并部署至伊拉克巴拉德联合基地的伊拉克自由行动；五角大楼 OTSG HQDA 作战参谋；科罗拉多州卡森堡第 43 特种部队营、第 43 支援旅指挥官；国际安全援助部队区域司令部 – 南方/第 4 步兵师后勤助理参谋长，并部署至阿富汗坎大哈机场的持久自由行动；弗吉尼亚州福尔斯彻奇 USAMEDCOM 和 OTSG HQDA G35 计划司司长；弗吉尼亚州五角大楼 HQDA OTSG 和 CG USAMEDCOM 外科医生总监执行官；韩国汉弗莱斯营第 2 步兵师支援旅指挥官；韩美联合师第 2 步兵师参谋长；德克萨斯州胡德堡第 1 医疗旅指挥官。他最近的职务是政策和部队整合主任兼 G-357、HQDA OTSG 和 USAMEDCOM 副参谋长。
大卫·罗尔
• DAR*，L. Ding* 等人。具有 Fluxonium 量子比特的快速高保真门的圆极化驱动和相称脉冲。准备中（2024 年）。• L. Ateshian，DAR 等人。Fluxonium 量子比特相干性：温度和磁场依赖性的表征。准备中（2024 年）。• DAR 等人。弱磁场下超导量子比特中 1/𝑓 通量噪声的演变。物理评论快报（2023 年）。[链接] • B. Kannan、A. Almanakly、Y. Sung、A. Di Paolo，DAR 等人。使用波导量子电动力学的按需定向微波光子发射。自然物理（2023 年）。[链接] • DAR，PJ Atzberger。具有相分离域的异质囊泡的粗粒度方法：形状波动、板压缩和通道插入的弹性力学。数学与计算机模拟（2023 年）。[链接] • DAR、M. Padidar 和 PJ Atzberger。表面波动流体动力学方法用于弯曲流体界面内粒子和微结构的漂移扩散动力学。计算物理学杂志（2022 年）。[链接]
阿玛莉亚·巴罗内
工作相关技能 Amalia Barone 的主要研究兴趣是利用基因组工具研究遗传资源的变异性，并将其应用于植物育种的传统和创新策略。近年来，她的基础研究主要集中在提高番茄果实品质和增强对非生物胁迫的耐受性。她的研究活动针对野生物种或其他种质来源的基因组和转录组的研究，以检测决定理想表型的等位基因变异。高通量基因分型平台与深度形态生理多性状评估相结合是她目前使用的育种方法，用于识别参与对非生物胁迫耐受性反应的关键基因。最近，基因组编辑技术的发展促使她开始在研究中使用 CRISPR-Cas 9，以了解可能与果实品质有关的候选基因的作用。 数字技能 熟悉 Web 服务器、茄科数据库服务器和 Microsoft Office 软件。
Microsoft Word - 旅行者和罗姆人教育战略制定过程中与儿童和年轻人磋商的报告
本报告详细介绍了教育部在制定“旅行者和罗姆人教育战略”过程中与旅行者和罗姆人组织提名的儿童和年轻人进行磋商的结果。磋商的目的是了解旅行者和罗姆人组织的儿童和年轻人的意见，了解哪些措施可以改善他们在学校的体验，以及如何提高教育机会和成果，包括出勤率、参与度和留校率。教育部非常重视将儿童和年轻人的声音纳入直接影响他们的政策制定中。这种方法强调了教育部越来越有责任认识到并解决儿童和年轻人面临的独特挑战，特别是来自旅行者和罗姆人社区的儿童和年轻人所面临的挑战。制定“旅行者和罗姆人教育战略”行动的核心是优先考虑儿童或年轻人的最大利益的原则。为了实现这一目标，教育部与 Hub na nÓg 和儿童、平等、残疾、融合和青年部 (DCEDIY) 合作，咨询了旅行者和罗姆人组织提名的儿童和年轻人。收集了来自两个鲜为人知的社区（旅行者和罗姆人社区）的大量儿童和年轻人对教育的看法，为政府了解影响旅行者和罗姆人社区儿童和年轻人的问题以及制定旨在解决其中一些问题的政策提供了宝贵的资源。儿童和年轻人概况