XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System菲律宾语
大语模型的算法勾结
∗第一个版本：2024年1月。由OpenAI的研究人员访问计划支持的研究。FISH得到了NSF研究生研究奖学金和Kempner Institute研究生奖学金的支持。Gonczarowski的研究得到了哈佛大学Fas Dean的有前途学术竞争基金的支持，并得到了美国倡议中哈佛大学FAS不平等的竞争基金。Shorrer的研究得到了美国 - 以色列双原则科学基金会（BSF Grant 2022417）的资助。我们感谢NBER市场设计新方向2023会议的组织者创造了一个启发这项研究的环境。我们感谢Ventz Petkov的宝贵技术援助，并感谢Susan Athey，Ben Enke，Edward Glaeser，Marc Henry，David Laibson，Rohit Lamba，Shengwu Li，Ariel Pakes和David Parkes的洞察力和讨论。我们感谢计量学会跨学科前沿（ESIF）经济学和AI+ML会议的参与者，EC 2024关于基金会模型和游戏理论以及在线广告的边界的研讨会：Autobidding，Genai，Genai，Beyond，以及哈佛大学的研讨会参与者的评论。†哈佛大学工程与应用科学学院 - 电子邮件：sfish@g.harvard.edu‡哈佛大学经济学系和计算机科学系 - 电子邮件：yannai@gonch.name
大语模型（LLMS）的用例
“选择program_short_name，budged_appns_appn_category，tocul_budget_estimate_amount，gudvent_year，position_full_name，cost_comparison_by from Accaleity_workspace.pps.budgets_budgets_budgets_appn_ism program_short_short_short_short_name from_short_name fromage_short_name fromage_name fromage_name firpection name sageptair seption__date} Acceasition_workspace.pps_budgets_appn_ism where program_short_name {填写程序名称}）和budgect_appns_appn_category = {填写apripriation category}和pregive_appns_is_is_is_ty_amounts = false = false
大语模型的算法勾结
*由OpenAI的研究人员访问计划支持的研究。FISH得到了NSF研究生研究奖学金的支持。Gonczarowski的研究得到了哈佛大学FAS院长有前途的奖学金和哈佛大学FAS不平等倡议的竞争基金的支持。Shorrer的研究得到了美国 - 以色列双原则科学基金会（BSF Grant 2022417）的资助。我们感谢NBER市场设计新方向2023会议的组织者创造了一个启发这项研究的环境。我们感谢Ventz Petkov的宝贵技术帮助，并感谢Marc Henry，David Laibson，Shengwu Li和Ariel Pakes的深刻意见和讨论。†哈佛大学工程与应用科学学院 - 电子邮件：电子邮件：sfish@g.harvard.edu‡哈佛大学经济学系和计算机科学系 - 电子邮件：yannai@gonch.name
菲律宾科学技术部菲律宾工业，能源和新兴技术研究和发展
Energy and Industry Specific Topics Energy Storage • Fuel Cell and Hydrogen Technology • Supercapacitors • Rechargeable Batteries • Development of Conductive Materials as Additives • Recycling of Spent Battery Materials Green Construction Materials • Construction industry digitalization • Competitive sustainable construction indigenous materials • Earthquake engineering system and technologies High Technology Artificial Intelligence • Al for Banking and Finance (possible topics include Financial Inclusion through Al, Fraud Detection in Digital Payments,法规合规性自动化等）量子技术•开发用于量子网络的算法•量子加密的应用•实施错误 - 校正的逻辑Qubits具有容错的门 - 容忍门•量子通信
将BERT与LDA结合：改进的主题建模在孟加拉语语言中
摘要 - 主题建模是一种广泛使用的技术，用于从未标记的文本数据中提取隐藏的模式，从而促进了各种功能，例如文档组织，内容建议和检索。尽管传统上应用于英语文本，但主题建模最近在其他语言中获得了吸引力，包括孟加拉语，这是由于孟加拉语内容在线的日益增长的驱动而驱动。最近的研究已将某些主题建模方法应用于孟加拉语，但其在绩效方面的有效性尚未得到充分影响。本文介绍了Bert-LDA（一种混合主题建模的方法），应用于孟加拉新闻语料库，其中包括从在线孟加拉新闻门户收集的各种类别的文章。潜在的dirichlet分配（LDA）是一个概率模型，将每个文档表示为主题的混合，而Bert-LDA则利用了Bert上下文嵌入的语义丰富，结合了LDA的强大主题建模功能。通过整合两种方法的优势，我们的方法旨在提高本伽利文本主题建模的性能。实验结果表明，所提出的BERT-LDA模型始终优于各种评估指标的传统主题建模技术，从而在从孟加拉语文本数据中提取有意义的见解方面有了重大改进。
菲律宾经济动态
经济继续展现出强劲的韧性；中期有望实现快速、持续和包容性增长 • 2024 年第一季度 GDP 增长 5.7%，与越南相同，但好于中国（5.3%）、印度尼西亚（5.1%）和马来西亚（3.9%）。 • 由于采取了预防措施减轻厄尔尼诺现象的影响，农业增长了 0.4%。受商品需求增加推动，制造业带动工业增长 5.1%。受旅游相关服务复苏推动，服务业增长 6.9%。 • 净出口扭转局面，从 2023 年第一季度的 -11.8% 和 2023 年第四季度的 -14.9% 增长 9.5%，原因是电子产品出口复苏较快。与此同时，由于主要食品价格上涨和商业情绪不佳，家庭消费和投资增长放缓，国内需求有所放缓。政府消费也有所放缓。 • 政府继续实施战略行动，减轻厄尔尼诺现象的影响，增加国内生产以确保粮食安全，并建立机制赋予消费者权力以对抗通货膨胀。 • 政府致力于实现今年 6.0%-7.0% 的增长目标，2025 年实现 6.5%-7.5% 的增长目标，2026-2028 年实现 6.5%-8.0% 的增长目标，同时推动促进经济增长的战略，确保国家继续朝着中长期目标前进。 鉴于通胀前景的上行风险，菲律宾央行保持紧缩货币政策 • 4 月份通胀率从 3 月份的 3.7% 小幅上升至 3.8% 的同比水平，与菲律宾央行当月 3.5-4.3% 的通胀预测一致。这使得年初至今的平均通胀率为 3.4%，仍在政府 2-4% 的目标范围内。由于天气条件对农业生产的不利影响和积极的基数效应，预计未来三个月通胀率将暂时高于目标范围。• 展望未来，菲律宾央行认为维持紧缩货币政策设置是适当的。菲律宾央行还将继续支持国家政府的政策和计划，以应对主要食品商品价格的供应侧压力，并随时准备根据需要调整货币政策设置，以履行其维护价格稳定的主要职责。
菲律宾国防学院
约瑟夫·R·拜登总统发布了印度-太平洋战略 (IPS)。美国《印度-太平洋战略》意识到不断变化的安全环境，强调该地区“对 [美国] 的安全和繁荣至关重要”。 1 拜登政府的战略建立在其前任的努力之上。巴拉克·奥巴马政府推动了“重返亚洲”战略，而唐纳德·特朗普政府则推行了自由开放的印度-太平洋 (FOIP) 议程。拜登总统于 2021 年上任，决心将重点放在印度-太平洋地区。 2 然而，2022 年 2 月 24 日，即美国《印度-太平洋战略》发布仅两周后，俄罗斯入侵了其邻国乌克兰。注意力随后转移到欧洲。然而，由于战争仍在继续，研究美国《印度-太平洋战略》对菲律宾的战略影响可能很有价值。
菲律宾经济动态
印度尼西亚 马来西亚 菲律宾 新加坡 泰国 越南 21年1月 1.6 -0.2 3.7 0.2 -0.3 -1.0 21年2月 1.4 0.1 4.2 0.7 -1.2 0.7 21年3月 1.4 1.7 4.1 1.3 -0.1 1.2 21年4月 1.4 4.7 4.1 2.1 3.4 2.7 21年5月 1.7 4.4 4.1 2.4 2.4 2.9 21年6月 1.3 3.4 3.7 2.4 1.3 2.4 21年7月 1.5 2.2 3.7 2.5 0.5 2.6 21年8月 1.6 2 4.4 2.4 0.0 2.8 21年9月 1.6 2.2 4.2 2.5 1.7 2.1 21年10月 1.7 2.9 4 3.2 2.4 1.8 21年11月 1.8 3.3 3.7 3.8 2.7 2.1 21年12月 1.9 3.2 3.1 4 2.2 1.8 22年1月 2.2 2.3 3 4 3.2 1.9 22年2月 2.1 2.2 3 4.3 5.3 1.4 22年3月 2.6 2.2 4 5.4 5.7 2.4 22年4月 3.5 2.3 4.9 5.4 4.7 2.6 22年5月 3.6 2.8 5.4 5.6 7.1 2.9 22年6月4.4 3.4 6.1 6.7 7.7 3.4 22年7月 4.9 4.4 6.4 7 7.6 3.1 22年8月 4.7 4.7 6.3 7.5 7.9 2.9 22年9月 6.0 4.5 6.9 7.5 6.4 3.9 22年10月 5.7 4 7.7 6.7 6.0 4.3 11月-22年 5.4 4 8 6.7 5.6 4.4 12月-22年 5.5 3.8 8.1 6.5 5.9 4.6 1月-23年 5.3 3.7 8.7 6.6 5.0 4.9 2月-23年 5.5 3.7 8.6 6.3 3.8 4.3 23年3月5.0 3.4 7.6 5.5 2.8 3.4 23年4月 4.3 6.6 2.7 2.8