au:PleaseconfirmthatalheadinglevelsarerepredsedCorrectionally:人工智能(AI)和深度学习(DL)的应用正在导致癌症研究的重大进展,尤其是在分析预后和治疗方法预测的见解方面的组织病理学图像。但是,这些计算方法的有效翻译要求计算研究人员至少对组织病理有基本的理解。在这项工作中,我们旨在通过引入基本的组织病理学概念来支持AI开发人员的研究来弥合差距。我们涵盖了关键细胞类型的定义特征,包括上皮,基质和免疫细胞。讨论并说明了恶性肿瘤,前光线病变和肿瘤微环境(TME)的概念。为了增强理解,我们还引入了基础组织病理学技术,例如用苏木精和曙红(HE)进行常规染色,免疫型抗体染色,包括新的多重抗体染色方法。通过向计算社区提供这种基本知识,我们旨在加快癌症研究AI算法的发展。
词汇被认为是语言的关键组成部分之一,可以为有效学习所有基本技能创造基础。然而,对于EFL学习者来说,词汇获取可能非常具有挑战性。词汇学习策略(VLS)可以帮助学习者改善其词汇获取。这项研究旨在找出印度尼西亚坦格兰·塞拉坦大学的大学生通常使用的各种词汇学习策略,并比较高成就者和低成就者学生之间的词汇学习策略。这项研究涉及110个英语教育系中的60名。,该工具包含四十七个项目,其中包含Schmitt 1997年词汇学习策略分类法的五点李克特级问卷调查。该工具用于揭示参与者使用的词汇学习策略的类型,以及发现参与者使用的最常用的VLS。使用SPSS版本27的算术平均值和标准偏差的描述性统计分析数据。关于策略类别,结果表明,元认知策略是最频繁的,社会策略是高成就者和低成就的学生经常使用的策略。此外,成就量高的学生倾向于更频繁地使用决心,记忆和元认知策略。相比之下,低成就的学生倾向于更多地依赖认知和社会策略。建议学生在英语学习过程中必须使用广泛的VLS,因为这将导致学生的词汇发展。此外,英语教师还需要介绍各种VLS,并为学生提供有关如何实施VLS的指南。
这项研究调查了学生对观看英语电影如何影响词汇发展的看法。使用了一种混合方法方法,其中涉及一份由50名学生完成的问卷,以及与Jambi大学教育学院英语教育研究计划(ELESP)的八名有目的的学生进行的半结构化访谈。的发现表明,学生观看观看英语电影的习惯产生了积极的影响,这表明它对词汇增强有益。选定的参与者符合两个标准:定期观看英语电影的经验以及完成聆听,讲话,阅读,语法和词汇的核心课程。这项研究重点介绍了接受性词汇和富有生产力的词汇,尤其是在非正式语言,成语和语中。建议讲师将英语电影观看到课堂活动中,或将其作为培养词汇增长和整体语言水平的补充工具。
本书旨在引导学生循序渐进地学习,从较简单的问题开始,逐渐过渡到较有挑战性的问题。本书共包含 48 道多项选择题,每道题包含 16 道问题:三个名词、三个形容词、三个副词、三个动词、三个短语动词和一个介词。1 至 8 级的测试较容易,9 至 28 级的测试难度适中,29 至 48 级的测试难度较高。本书精心准备了目标词汇,并对其进行了系统分类和分级,以配合本书难度不断增加的进度和相应的 CEFR 级别。这些测试中的词汇均从 ÖSYM 以往的语言考试中精心挑选出来,以确保它们与 YDT 的重点高度相关且一致。
在虚拟资产背景下的资产标记化,象征化是在区块链上创建现实世界资产的数字表示的过程。由此产生的令牌代表了可以在区块链上持有,出售和交易的基础资产中所有权的股份(例如财务证券,财产,艺术品)。这些令牌也可以称为资产支持的令牌。区块链与虚拟资产有关的安全数字分类帐或交易数据库,该虚拟资产是按时间顺序记录且能够被审核的。IT记录交易并跟踪分散网络中的资产。这意味着记录未存储在一个中心位置,而是在计算机网络中散布。记录是不可变的,因此无法删除或更改。在自己的区块链上运行的硬币虚拟资产。它们用于项目的交易,投资或筹款机制。硬币的例子包括比特币,莱特币,以太。冷钱包没有连接到互联网的钱包。私钥和虚拟资产存储在offl ine中。,例如,硬件钱包类似于USB驱动器或带屏幕和按钮的小型便携式设备,例如Ledger Nano X,Trezor Model T和KeepKey。共识分散网络中的参与者(节点)在数据的有效性上达成共识,并且分布式分类帐包含一致的集合和订购经过验证的交易。在区块链上的任何更新或交易都需要节点之间的协议。共识机制的例子包括工作证明,股份证明。托管服务在其中虚拟资产服务提供商(VASP)代表他们持有和管理客户的私钥和/或虚拟资产的服务。加密货币数字或虚拟货币使用加密货币来确保交易,投资或创建硬币来资助项目。他们是分散的,并在区块链技术上运作。
摘要 - 平词检测通常依赖于词汇相似性度量,这些度量无法识别语义相似但词汇不同的释义。为了解决这个问题,我们提出了一种混合方法,将词汇指纹(通过滚动哈希和奖励)与来自基于变压器的模型得出的语义嵌入在一起。我们计算词汇和语义相似性得分,然后使用分类模型组合它们。在这项工作中,我们还比较了多个分类算法 - 逻辑回归,随机森林和XGBoost,以选择最终系统的表现最佳分类器。此外,我们分析了每种算法组件的复杂性,包括滚动哈希,奖励和语义嵌入生成。在Quora问题对的子集上进行的实验数据集表明,我们的混合方法超过了单方法基准。交互式的精简应用显示了实时参数调整,并突出了系统的鲁棒性。这项工作说明了将表面水平的词汇模式和深层语义关系团结起来,为窃的检测提供了一种更全面,更可靠的方法。索引术语 - 平式检测,词汇指纹识别,销售嵌入,变压器模型,混合方法,综合性分析。
国防承包商 当国防承包商直接承担工作或提供服务以支持国防活动时,他们必须遵守相关安全法规、SofS 政策声明的要求以及相关国防法规和政策。这必须在相关合同安排中明确规定。一般而言,国防承包商不能从其控制活动时授予国防的任何法定要求的取消、豁免或减损中受益。可能存在例外情况,这些例外情况应在合同安排中具体说明。但值得注意的是,国防承包商并不能免于起诉。
国防承包商 国防承包商在直接承担工作或提供服务以支持国防活动时,必须遵守相关安全法规、SofS 政策声明的要求以及相关国防法规和政策。这必须在相关合同安排中明确规定。一般而言,国防承包商不能从其控制活动的地方授予国防的任何法定要求的取消、豁免或减损中受益。可能存在例外情况,这些例外情况应在合同安排中具体说明。但值得注意的是,国防承包商并不能免于起诉。
可持续发展目标影响力指导小组由联合国开发计划署署长阿齐姆施泰纳担任主席,成员包括来自世界各地金融和工业领域的全球领袖和思想领袖。联合国开发计划署感谢这些可持续发展领袖在认证可持续发展目标投资、向市场发出信号和推动这些标准的采用方面发挥的关键作用:约翰·登顿(国际商会秘书长)、石福宽(淡马锡信托执行董事兼首席执行官)、安娜·罗伊特(Summa Equity 董事会主席)、艾米·贾德西米(Ladol 首席执行官)、马蔚华(中国社会价值投资联盟主席)、丽莎·吉纳西(ADM 资本基金会创始人兼首席执行官)、丹尼尔·汉纳(渣打银行全球可持续金融主管)、拉吉夫·拉尔(IDFC 第一银行董事长),
人工智能 (AI) 4 大型语言模型 (LLM) 4 代理 AI 4 AI 安全 4 AI 系统 5 算法 5 对齐 5 应用程序编程接口 (API) 5 自动化偏差 5 基准 6 偏差 6 聊天机器人 6 ChatGPT 6 Claude 6 云计算 6 认知偏差 7 计算 7 计算机视觉 7 上下文窗口 7 Copilot for Microsoft 365 7 数据 8 数据科学 8 可解释 AI (XAI) 8 微调 8 基础模型 8 生成 AI 8 GPT 9 护栏 9 幻觉 9 人在环 9 机器学习 9 模态 10 模型 10 多模态 10 自然语言处理 (NLP) 10 预训练 10 提示 10 提示工程 11 强化学习 11 负责任的 AI 11 检索增强生成 (RAG) 11监督学习 12 Token 12 训练数据 12 Transformer 模型 12 无监督学习 12 用例 12