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将知识从自然语言转移到心电图：我们可以通过语言模型检测心血管疾病吗？
大型语言模型（LLM）的最新进展引起了人们的关注，因为在大规模数据集中鉴定的学识渊博的嵌入者在各种下游应用程序中表现出强大的ABIL。ever llms学到的知识是否可以转移到未知的临床心脏病学上。在这项工作中，我们的目标是通过将LLM的知识转移到临床心电图（ECG）（ECG）来弥合这一差距。为了解决这个问题，我们提出了一种用于心血管疾病诊断和自动ECG诊断报告生成的方法。我们还通过最佳运输（OT）引入了额外的损失函数，以使ECG和语言嵌入之间的分布对齐。在下游任务上评估了学习的嵌入：（1）自动ECG诊断报告的生成，以及（2）零射的疾病疾病检测。我们的方法能够生成高质量的心脏诊断报告，甚至与监督基线相比，甚至还可以达到竞争性的零射击分类性能，这证明了将知识从LLMS转移到心脏领域的可行性。
儿童的自闭症检测：叙事分析中的机器学习和自然语言处理
摘要：尽管达成共识，即早期鉴定会导致自闭症谱系障碍患者（ASD）的更好结果，但最近的研究表明，希腊人口诊断的平均诊断年龄大约为六年。但是，对于来自低收入或少数族裔背景的家庭而言，这种诊断年龄被延迟了两年。这些差异会导致对干预结果的不利影响，这对ASD儿童经常消费和劳动密集型的语言评估进一步负担。至关重要的需要，可以增加对早期评估和诊断的访问，这将是严格且客观的。当前的研究利用了人工智能的能力开发一个可靠且实用的模型，以根据其叙事和词汇技能将ASD的儿童与典型的同龄人区分开来。我们将基于自然语言处理的提取技术应用于自动获取语言特征（叙事和词汇技巧），从68名ASD和52个儿童的讲故事和52个通常开发的儿童的儿童的讲故事，然后在儿童结合的叙事和表现力的词汇数据上训练了机器学习模型，以有效地与典型的儿童区分典型的儿童。根据调查结果，该模型可以区分ASD与通常开发的儿童，获得96％的精度。具体而言，与决策树和梯度增强模型相比，在使用的模型中，历史梯度提升和XGBoost的性能略高，尤其是在准确性和F1得分方面。这些结果旨在为ASD儿童（尤其是那些获得早期识别服务访问权限的儿童）部署机器学习技术。
以人为本的文化旅游市场以人为本的自然语言处理：研究议程
抽象的文化遗产是一种重要的知识资源，使我们能够在文化旅游市场中告知和增强这些社区。在这方面，通过采用以人为中心的方法来探索文化认同，这一点很重要，该方法与访客，主人社区和遗产网站的各种细分市场的需求和需求相匹配。该研究旨在通过采用基于理论的研究议程来引入提议的自然语言处理框架。拟议的框架提出了兴趣点和相关服务，从而增强了传统网站访客的经验以及三个阶段：（1）访问前的预见，以设定期望和满意度（需求和需求），并确保尊重文化多样性的高质量； （2）一种原位访问，以提高访客的心态与遗址文化身份的表现之间的相互作用； （3）访问后，以使口碑呈正面言论并创造终身学习记忆。
对话是命令：通过自然语言与现实世界自主机器人进行互动
近年来，自主代理商在现实世界中的环境（例如我们的房屋，办公室和公共场所）中飙升。但是，自然的人类机器人互动仍然是一个关键挑战。在本文中，我们介绍了一种方法，该方法可以协同利用大语言模型（LLMS）和多模式视觉语言模型（VLMS）的功能，使人能够通过对话通过对话与自主机器人进行互动。我们利用LLM从人类中解码高级自然语言指令，并将其抽象成精确的机器人可操作的命令或查询。此外，我们利用VLMS对机器人任务环境提供了视觉和语义的理解。我们的结果99。13％的命令识别和97。96％的命令执行成功表明，我们的方法可以增强现实世界中的人类机器人相互作用。本文的视频演示可以在https://osf.io/wzyf6上找到，并且代码可在我们的存储库1中找到。
使用自然语言处理和机器学习的自动化施工合同分析
摘要。上升的温室气体浓度和全球气溶胶排放量的下降正在导致能量以越来越多的速度积聚在地球气候系统中。对地球能量不平衡和海洋变暖的增加的不完全理解可降低准确准备近期气候变化和相关影响的能力。在这里，基于卫星的地球能量预算和海洋表面温度的观察与1985 - 2024年的ERA5大气再分析相结合，以提高人们对地球净能量不平衡变化和导致海洋表面变暖的物理理解。将地球能量失衡从2001 - 2014年的0.6±0.2 wm-2增加到2015 - 2023年的1.2±0.2 wm-2，主要是由于吸收的与海洋中与云辐射效应相关的吸收阳光的增加。观察到的吸收阳光的增加并未被ERA5完全捕获，并且由云层在全球海洋上反射的阳光的广泛减少确定。强烈有助于减少阳光的反射，但韦德尔海和罗斯海最近的南极海冰下降也是最近的南极海冰。在年际时间尺度（2000-2023）中，发现了每年1 Wm-2增加地球能量不平衡的每年增加0.1 o c/yr的增加。只有在混合层下方的热通量中没有并发响应时，才可以从简单的海洋混合层能量预算来理解这一点。基于这种简单的能量平衡方法和观察性证据，发现从2022年到2023年的近乎全球海洋表面变暖在0.27 o c上，与1.85±0.2 wm-2的较大能量失衡在物理上是一致的与从la nina到El Ni〜NO条件的过渡有关的混合层下方的通量。对地球能源预算的驱动因素的这种新解释及其与海洋变暖的联系可以提高对近期变暖和气候预测的信心。
关于人工智能、语言学和认知科学之间自然语言处理观点的研究主题的社论
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利用人类语言处理信号进行自然语言处理的最佳实践
自然语言处理 (NLP) 的机器学习方法并不完善，仍然缺乏人类在处理语音或阅读文本时自动访问的复杂功能。例如，人类能够解决共指并进行自然语言推理，而机器学习方法却远没有那么好 (Wang et al., 2019)。人类语言处理数据可以被记录下来并用于提高 NLP 模型的性能，并进行解释性研究，以了解我们的模型仍然缺少哪些“类似人类”的技能。将大脑活动与机器学习联系起来可以增加我们对大脑表征内容的理解，从而了解如何使用这些表征来理解、改进和评估 NLP 的机器学习方法。我们在本文中的目的是找到在利用人类语言处理信号进行 NLP 时成功实施的常见模式和方法。主要目的是指导研究人员应对使用认知数据源时不可避免的挑战。近年来，越来越多的研究使用人类语言处理来改进和评估 NLP 模型。然而，在预处理、特征提取和在模型中使用人类数据方面尚未建立一致的做法。生理和神经影像数据本质上是有噪声的，也可能受特殊性的影响，这使得有效应用机器学习算法变得更加困难。例如，在眼动追踪中，延长注视时间表明认知处理更复杂，但不清楚正在发生哪个过程。脑成像信号有助于更好地定位大脑中的认知过程，但很难将与感兴趣的任务相关的信号与与语言处理无关的其他认知过程相关的噪声区分开来（例如，运动控制、视觉等）。在本文中，我们回顾了最近的 NLP 研究，利用了不同的
生成的AI大语言模型（LLM）与自然语言过程（NLP）之间的战斗。
早期的NLP系统是基于规则的，依靠手工编码的规则来解释语言。但是，该领域已经发展。现代NLP使用统计和机器学习技术，允许机器从广泛的数据集中学习语言模式。此学习使NLP系统能够执行情感分析，语言翻译以及语音识别和文本识别等任务。
文章通过机器学习和自然语言处理开发虚拟助手，以增强用户互动
摘要：从个人工作管理到商业操作，虚拟助手至关重要。机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）在本文中用于改善虚拟助手系统。建议的方法始于用于强大任务自动化和预测建模的ML算法。虚拟助手可以通过研究用户行为和历史数据，提高生产率和用户体验来预测用户需求，自动化重复过程并积极建议。NLP还可以让虚拟助手理解并响应自然语言请求。助手可以使用情感分析，实体识别和语义理解来准确掌握用户意图并进行上下文回复。该框架还通过使用隐私保护ML算法并遵守数据保护法律来处理隐私和数据安全问题。用户反馈和持续学习允许虚拟助手随着时间的推移而发展。通过测试和评估，建议的框架证明了其准确性，效率和用户满意度。升级的虚拟助理系统用于客户服务，医疗保健，教育和智能家庭自动化。这项研究通过使用ML和NLP来构建符合数字环境中不同用户需求的智能，适应性和用户的系统来推动虚拟助理技术。
自然语言处理-增强核工业运营经验数据分析以支持风险模型参数估计
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