摘要 在图像数量庞大、人们无法快速检索所需信息的当今世界,我们迫切需要一种更加简便、人性化的图像理解方式,图像字幕应运而生。图像字幕,顾名思义,就是通过分析理解图像信息,生成特定图像的自然语言描述,近年来被广泛应用于图文交叉研究、婴幼儿教育、弱势群体帮扶以及产业界的青睐,产生了许多优秀的研究成果。目前对图像字幕的评价基本基于BLUE、CIDEr等客观评价指标,容易导致生成的字幕无法接近人类语言表达,而GAN思想的引入使得我们能够采用对抗训练这种新的方法来对生成的字幕进行评价,评价模块更加自然、全面。考虑到对图像逼真度的要求,本课题提出了一种基于GAN的图像描述。引入Attention机制来提高图像保真度,使得生成的字幕更加准确,更接近人类的语言表达。
领导者有责任完成任务并改善组织,其中包括遵守陆军价值观和关心下属。同理心在领导者能力、沟通中起着关键作用,是有效领导的关键组成部分。▪ 塑造您的沟通方式 - 考虑对方的观点 ▪ 量身定制信息 - 在对方所在的地方与他们会面 ▪ 要求澄清 - 让他们详细说明 ▪ 解释 - 深化/确认您对情况的理解 ▪ 用语言表达 - 复制那种情感并表明您理解 ▪ 确认 - “我理解你为什么会有这种感觉!”
该工具包为卫生专业人员(以及社区和患者团体)提供循证资源,以支持建设性对话并帮助孕妇做出明智的疫苗接种选择。它以非技术语言表达直接、易于理解的答案,满足非专业受众的需求,帮助卫生专业人员无需将复杂的循证信息改编成患者可以理解的语言。总体而言,该工具包为卫生专业人员提供了清晰的信息,让他们可以依靠这些信息与患者一对一讨论妊娠期疫苗接种问题。
领导者有责任完成任务并改善组织,其中包括遵守陆军价值观和关心下属。同理心在领导者能力、沟通中起着关键作用,是有效领导的关键组成部分。▪ 塑造您的沟通方式 - 考虑对方的观点 ▪ 量身定制信息 - 在对方所在的地方与他们会面 ▪ 要求澄清 - 让他们详细说明 ▪ 解释 - 深化/确认您对情况的理解 ▪ 用语言表达 - 复制那种情感并表明您理解 ▪ 确认 - “我理解你为什么会有这种感觉!”
从对学生在家中,班级,组中的学生活动以及从True-Falso类型的结构化验证测试到多项选择的简单观察,都将产生正在进行的验证的数据。<以这种方式,将在认知和行为层面上遵循每个学生的学习路径,以及可以组织特定困难的学生的任何个性化恢复干预措施。它们将通过口头测试进行,这些测试也可用于确定语言表达和重新建筑技能。 如果有必要,可以进行半结构化测试。 评估评估还将考虑到获得的知识的质量和数量,所获得的知识和技能的质量和数量,以及在开始情况方面的进步。 还将参加参加教育对话,承诺,学习的节奏,所取得的文化形成。 Trapani,20/11/2024 Giuseppina Cefalo教授Maria Gabriella Abate教授它们将通过口头测试进行,这些测试也可用于确定语言表达和重新建筑技能。如果有必要,可以进行半结构化测试。评估评估还将考虑到获得的知识的质量和数量,所获得的知识和技能的质量和数量,以及在开始情况方面的进步。还将参加参加教育对话,承诺,学习的节奏,所取得的文化形成。Trapani,20/11/2024 Giuseppina Cefalo教授Maria Gabriella Abate教授
摘要 - 零接触网络和服务管理(ZSM)范式是对通信网络增长的复杂性的直接响应,是解决问题的方法。在本文中,利用了生成人工智能的最新进展,我们介绍了使用大型语言模型的网络配置生成器(LLM-NETCFG),并通过大型语言模型来实现ZSM配置剂。LLM-NETCFG可以根据自然语言表达的意图自动生成配置,验证它们并配置网络设备。我们还显示了具有最小人类的自动化和验证网络配置的自动化和验证。此外,我们探讨了将LLM集成到网络管理功能领域以完全实现ZSM的机会和挑战。
农村地区的商业支持基础设施相对“薄弱”,这意味着当地大学有可能在支持中小企业方面发挥重要作用。然而,大学在试图为中小企业提供数字化支持时可能会面临障碍。它们是大型组织,往往缺乏明确的切入点。它们可能被认为与“现实世界”问题脱节,有时难以用非学术语言表达自己的提议。通过与政府合作,可以通过资金和其他财务激励等机制支持大学促进大学与产业的联系。政府合作伙伴可以提供营销渠道,并帮助与中小企业建立关系。作为回报,中小企业有机会获得大学的技术和设施,以及学者和学生的知识,这可以加速它们采用数字技术。
小组讨论主题:“嵌入式软件和系统工程” - 演示中包含视频“我们将讨论波音的业务组合以及嵌入式软件工程与波音产品整个生命周期的相关性”演讲者 - 波音公司的 Garret Lee 和 Eric Lieberman 主题:“通过支持世界级 Jeopardy-playing 的技术实现工程文档数据互操作性”“对文档中包含的工程数据的自动分析需求日益增长,其中很大一部分内容是用自然语言表达的。当此类分析需要覆盖大量不断变化的文档时,手动技术的成本将变得过高。我们的目标是开发一套工具,以合理的精度支持对大量非结构化内容的持续分析。我们正在与 CMU 的 OAQA(开放式问答发展)合作开发这些工具