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World File Search System语料库
适用于运营的国际法 ...
继 2018 年 2 月发布的战略网络防御审查结论之后，法国在负责审查国际安全背景下电信计算进展的政府专家组 (GGE) 的最后一轮谈判中提出的建议以及《巴黎呼吁》，本文件旨在澄清法国关于将国际法适用于网络行动的立场1，特别是为了减少误解或误解的风险2. 防止失控的升级，并有助于对法律语料库的解读与寻求和平与安全的网络空间相一致。此外，这种做法必须能够促进未来国际合作的发展。
指令：在离散潜在...
摘要 - 表达文本到语音（TTS）的目的是通过不同的口语风格综合语音，以更好地反映人类的语音模式。在这项研究中，我们试图使用自然语言作为一种提示，以控制合成语音中的样式，例如，“充满悲伤的情绪中的叹气语调，并有些无助的感觉”。考虑到没有现有的TTS语料库适合基于这项新型任务，我们首先构建了语音语料库，其语音样本不仅用内容转录，而且还具有自然语言的样式描述。然后，我们提出了一种表现力的TTS模型，名为Constructtts，该模型在以下方面是新颖的：（1）我们充分利用了自我监督的学习和跨模式公制学习，并提出了一种新颖的三阶段训练程序，以获得一种可有效地嵌入良好的句子模型，可以有效地从样式中捕获促进语音和对照式的演讲风格，从而有效地捕获语义信息。（2）我们建议在离散的潜在空间中对声学特征进行建模，并训练一种新型的离散扩散概率模型，以生成载体定量（VQ）声音令牌，而不是常用的MEL频谱图。（3）我们在声学模型培训期间共同应用共同信息（MI）估计和最小化，以最大程度地减少扬声器和样式的MI，避免使用样式提示中可能的内容和扬声器信息泄漏。已经进行了广泛的客观和主观评估，以验证指令的有效性和表现力。实验结果表明，指令可以通过控制口语样式的样式来合成高层和自然语音。
人工智能与法律三十年
摘要《人工智能与法律》杂志第一期于 1992 年出版。本文对该杂志创刊第二个十年的九篇重要论文进行了评论。其中四篇论文涉及法律案例推理、引入背景考虑、根据案例的自然语言描述预测结果、比较不同的案例表示方式以及形式化先例推理。其中一篇介绍了一种在人工智能与法律领域得到广泛应用的论证分析方法，即论证方案。其中两篇涉及用于表示法律概念的本体，两篇利用本十年日益增多的法律语料库，自动进行文档摘要和论证挖掘。
设计富有同情心的框架
核心引擎是一个深度学习框架，它能够分析数据并形成概念。神经网络的不同隐藏层将代表概念。例如，深度学习框架分析来自摆动钟摆的数据。它将构建该数据的内部模型表示并发现像振荡周期这样的不变量（图 2）[1]。深度学习框架还将分析这些数据并形成钟摆周期的概念。这还将通过人类输入关于该概念实际含义的信息以及通过解析来自开源知识语料库（如维基百科）的相应定义来强化（如图 2 所示）。我们假设这些机器将这些不同的信息源连接得越多并形成概念，
CFLAwebsiteversion.生成人工智能.form.2024 (2).docx
用于 AI 模型的训练数据集，特别是用于训练语言模型的数据集。图书馆提供对大量文本语料库的访问，并促进 AI 内容的许可。加拿大大学图书馆非正式报告称，研究人员因学术出版商的糟糕工具和 AI 研究的高许可成本而受阻。这些工具价格昂贵、专有，并且缺乏研究人员所需的功能。TDM 活动的许可成本现在是大型跨国出版商的收入来源，要求图书馆多次支付使用相同内容的费用，尽管用途不同。此类行动体现了将所有用途商品化并从而缩小公共资源的动力，威胁公共利益并破坏了《版权法》在用户和权利人之间的平衡。
森林和气候变化：新挑战
可持续管理的概念源于人口和经济发展，该发展借鉴了森林资源，以威胁其存在。如今定义的可持续性管理原则出现了几个世纪前。在失踪，退化和过度剥削森林的压力下，达到了限制，建立了这种可持续的管理。逐渐地，对森林的更新以及他们提供的收入，商品和服务的关注，长期计划和森林覆盖的保存已经伪造了森林法，但也是由专门的管理层实施的技术语料库：«les Eaux etforêts»。自1987年以来在全球范围内认可的维持能力发展的概念是对我们在国家与森林中国家规模上所拥有的所有意识资源的概括。
XAI-PT：可解释人工智能从实践到理论简评
摘要。在本文中，我们报告了一些基础文献中确定的可解释人工智能 (XAI) 的实践和理论方面。尽管有大量关于表示 XAI 背景的工作，但大多数语料库都指向一个离散的思想方向。同时提供对实践和理论文献的见解仍然是该领域的一个空白。这很重要，因为这种联系有助于早期 XAI 研究人员的学习过程，并为经验丰富的 XAI 学者提供光明的立场。我们首先分别关注黑箱解释的类别并给出一个实际的例子。然后，我们讨论了理论解释如何在多学科领域中扎根。最后，提出了未来工作的一些方向。
大规模睡眠登台的专注对手网络
当前开发广义自动睡眠阶段方法的方法依赖于通过利用不同个体的脑电图（EEG）来构建大型标记的培训和测试语料库。但是，训练集中的数据可能显示出脑电图模式的变化，这与测试集中的数据非常不同，这是由于固有的受试者间可变性，获取硬件的异质性，不同的蒙太奇选择和不同的录制录制环境。培训对此类数据的算法，而无需说明这种多样性会导致表现不佳。为了解决此问题，研究了不同的方法，用于学习数据集中所有个体的不变表示。但是，语料库的所有部分都不相同。因此，有力地对齐不可转移的数据可能会对整体绩效产生负面影响。受到临床医生如何手动标记睡眠阶段的启发，本文提出了一种基于对抗性训练的方法，以及注意机制，以从不同数据集中提取跨个体的传播信息，并注意更重要或相关的渠道和可转移的数据的数据集。Using two large public EEG databases - 994 patient EEGs (6,561 hours of data) from the Phys- ionet 2018 Challenge (P18C) database and 5,793 patients (42,560 hours) EEGs from Sleep Heart Health Study (SHHS) - we demonstrate that adversarially learning a network with attention mechanism, significantly boosts performance compared to state-of-the-art deep learning approaches in the跨数据库方案。通过将SHH视为训练集，提出的方法平均将精度从0.72提高到0.84，灵敏度从0.74提高到0.74，而Cohen的Kappa kappa系数从0.64到0.80，则在P18C数据库中的敏感性从0.64提高到0.80。
2024秋季时间表洛杉矶谷学院
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