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在自我...
以及用于预训练和微调的数据量，PLM在各种任务中表现出了出现和出色的功能[55]。这样的大规模PLM通常被称为“大语言模型（LLM）”。正如“认知语言学”和“语言哲学”领域所讨论的，语言不仅是一个中介，可以使人类的复杂知识构建建立，而且还定义了更深层次的逻辑结构，反映了人类思想的逻辑。同样，接受过大量文本语料库培训的LLMS在知识获取以及逻辑推理和计划方面都表明了它们的能力。利用这些能力，LLM在解决各种问题方面表现出强大的能力，从而迅速扩大了研究和应用。自适应系统（SAS）经过设计，可以自主地适应其环境中的动态或无需手动干预的内部变化，这对于应对现实世界中的挑战至关重要[7，15，27，57，58]。llms在其他研究中所证明的，已经显着增强了系统的近视，包括上下文意识和决策，这对于处理自我适应至关重要。但是，关于在SAS领域使用LLM的文献存在很大的文献，尤其是来自接缝，ACSOS和TAA等领域的旗舰会议或期刊。缺乏研究使SAS中LLM的潜力仍然没有探索和模棱两可。为此，本文旨在通过针对以下两个研究问题来探索SAS中LLM的潜力：作为SAS是一个跨学科研究领域，与软件工程，自主代理，人机交互等相交，我们相信，从这些相关领域的交叉授粉可能会导致创新的见解，有助于在上下文和SAS的上下文中确定LLMS的潜在搜索指导。
通过自我...
医学图像细分（MIS）在医疗治疗计划和机器人导航中起着至关重要的作用。MIS中的原型学习方法专注于通过像素型锻炼比较生成分割面具。然而，电流通常通过使用语义类别使用固定的原型来忽略样本多样性，并忽略每个输入中的类内部变化。在此pa-per中，我们建议为MIS生成实例自适应的预型，该预型集成了一个常见的原型建议（CPP）捕获常见的视觉效果和量身定制的实例特定于实例的原型建议（IPP）。为了进一步说明类内的变化，我们建议通过根据其置信度得分重新加权中间特征图来指导IPP生成。使用变压器解码器，这些置信度得分是分层的。此外，我们还引入了一种新颖的自我监督过滤策略，以优先考虑变压器解码器训练期间的前景像素。广泛的实验表明我们的方法表现出色。
用自我...
大脑的皮质可塑性是使我们能够学习和适应环境的主要特征之一。的确，由于两种形式的可塑性，大脑皮层具有自组织的能力：结构性塑性性，从而产生或削减了神经元之间的突触连接，并改变了突触可塑性，从而改变了突触连接的力。这些介绍很可能是基于人脑发展的极其竞争的特征：多模式关联。故障，感觉方法的多样性，例如视觉，声音和触摸，大脑都达到了相同的概念。此外，生物学观察结果表明，当两者相关时，一种模态可以激活另一种方式的内部表示。为了建模这种行为，Edelman和Damasio分别提出了逆转和收敛/发散区，在该区域中，双向神经通信可以导致多模式融合（收敛）和模态激活（差异）。尽管如此，这些理论框架并未在neu-rones级别提供计算模型。本论文的目的是首先以（1）的（1）多模式学习而不是超级靶向的，（2）的（2）在能量水平上对能量处理的（3）能量处理的（2）。我们提出并比较不同的标签方法，以最大程度地减少标签数量，同时保留最佳精度。根据这些准则和对文献神经模型的研究，我们选择了Kohonen提出的自组织（SOM）卡作为我们系统的主要组成部分。我们介绍了迭代网格，这是一个完全分布在材料神经元之间的架构，该架构允许在SOM中进行蜂窝计算，因此，在处理和连接时间方面逐渐了解的系统。然后，我们在释放的标签后学习中评估了SOM的性能：在训练期间没有标签，那么很少有标签可用于标记SOM的神经元。我们使用SPIKE（SNN）中的神经网络将表演与不同的方法进行比较。然后，我们建议使用提取的特征而不是原始数据提高SOM的性能。我们正在使用两种不同的方法从MNIST数据库中提取SOM分类的研究：一种具有卷积自动介绍者的机器学习方法和SNN的生物启发方法。为了证明SOMA冲突的能力 - 如果数据更复杂，我们通过传输DVET使用Mini-Imagenet数据库来使用学习。完成，我们转到多模式关联机制。我们通过使用SOMAS和每周学习来基于最近的原理来构建以生物启发的垃圾模型。我们提出并比较不同的
药剂师自我评估和自我声明工具...
• 进行自我评估时，您可能需要参考相关法律章节和 PSI 指南。您可以通过 www.irishstatutebook.ie 或 PSI 网站 www.psi.ie 查阅药房和药品法律。 • 国家免疫咨询委员会 (NIAC) 的“爱尔兰免疫指南”可通过国家免疫办公室 (NIO) 网站 www.immunisation.ie 获取。 • 每种疫苗和/或急救药品的产品特性摘要 (SPC) 可通过健康产品监管局 (HPRA) 网站 www.hpra.ie 获取。 • 培训模块的有效性在 PSI 网站上列出，或由培训提供商（如果是 CPR 证书）列出。
nodal自我...
在高t c酸酯中发现的异常奇怪的金属相并不遵循费米液体中所述的常规凝结原理，并给理论带来了巨大的挑战。电子自我能量的高度精确的实验确定可以为奇怪金属的理论模型提供测试床，而角度分辨的光发射可以作为频率，动量，温度和掺杂的函数。在这里我们表明，在（pb，bi）2 sr 2-x la x cuo 6+δ的（pb，bi）中的恒定光谱函数中，恒定的能量具有非洛伦兹线形状，与依赖k的自我一致。这为有抱负的理论提供了新的测试。在这里，我们表明，通过具有k依赖性的缩放指数的功率定律可以很好地捕获实验数据，并通过掺杂顺畅地演变出来，这种描述自然而然地从反DE保姆/基于综合的基于理论的半学性范围内出现。这将全息方法引起了人们的关注，用于定量建模强烈相互作用的量子材料（例如铜质奇怪的金属）。
具有自我
通过神经网络通过神经网络进行的软件实施方法，脑为脑中的计算方法是许多重要的现代计算任务，从图像处理到语音识别，人工智能和深度学习应用程序。然而，与真实的神经组织不同，传统的计算体系结构物理分离了内存和处理的核心计算功能，使得难以实现快速，高效和低能的大脑样计算。要克服这种局限性，一个有吸引力的替代目标是设计直接的脑神经元和突触的硬件模仿，当在适当的网络（或神经形态系统）连接时，以与真实大脑的方式相似的方式处理信息。在这里，我们介绍了能够监督和无监督学习的这种神经突触系统的全光学版本。我们利用波长的多路复用技术来实现光子神经网络的可扩展电路体系结构，成功地在光学域中成功证明了模式识别。这种光子神经突触网络有望访问光学系统固有的高速和带宽，这对于直接处理光学电信和视觉数据非常有吸引力。