预印本(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2021年1月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2021.01.14.426756 doi:biorxiv Preprint
本研究探讨了利用其他培训数据作为在多语言,mul-titask食谱分类问题中生成模型的教学提示。通过将不同的任务分配为其他问题,仅在细调中可用的数据中得出,我们旨在提高所有涉及所有任务和语言的序列到序列模型的分类性能。更重要的是,我们调查了迅速工程对微调过程中其他问题的影响,从而在帮助模型学习任务之间的隐藏相互作用中揭示了其重要作用。所提出的方法在加权多限量准确性(在三个目标分类任务上)的绝对改善分别为2.3%,6.22%和10.7%。最有效的其他动作是从补充数据中得出的问题,而模型的规模以及我们是否执行内域预训练并不能显着改善最终绩效。Our find- ings also underline the importance of training data selection and questioning strategies, es- pecially in underrepresented languages, where we obtained an absolute increase in accuracy of 34.8% in the few-shot setting and 30.33% in the 0-shot setting for an underrepresented language in a difficult main task, together with an increase from 0% to 97% in F1-score for the most underrepresented class.
•基于约翰·克尔斯蒂安·里尔(Johann Chrstian Reil)在1809年的最初发现的灌肠或岛屿岛,是淹没的(隐藏的)部分(隐藏的)部分(隐藏的)部分在硫磺外侧的地面上。它在周围的皮质区域过度时才可以看到,而sul又可以看到libs lips sul sul sul taul taul taul taull the Brain的表面。它的形状是三角形的,并被沟周围环绕,除圆形的圆形沟在其顶点下方,但在其顶端被称为Limen Insulae,它与前穿孔物质是连续的。
可以将预测性维护归类为(i)预后:预测失败并提前通知替换或修复(剩余使用寿命或简短的RUL通常用作预后方法,这是对设备或系统剩余寿命的估计,直到它变得无功能性[20]); (ii)诊断:通过因果分析或(iii)主动维护来预测未来失败的实际原因:预测并减轻故障模式和条件发展之前[6]。虽然主动维护捕获了潜在失败的根本原因,但预测维护执行了整体数据分析,以确保安排的维护。在本文中,将在预测性维护涡轮增压引擎的背景下进行研究[4,18]。
机器学习(ML)已成为分析体育各个方面(包括奥运会)的强大工具。ML算法可以在大型数据集中发现隐藏的模式和趋势,从而为运动员绩效,团队策略和整体奥运会趋势提供宝贵的见解。预测奖牌计数准确地预测了一个国家可能在未来的奥运会中获胜的奖牌数量。使用ML算法分析运动员性能可以分析运动员的年龄,身高,体重,训练记录和以前的表现等因素,以识别模式并预测其在未来竞争中的潜在表现。使用ML了解奥林匹克趋势可用于分析历史数据,以确定奥运会参与,奖牌分配以及随着时间的推移运动和事件的演变的趋势。使用ML算法揭示隐藏的见解可以发现奥林匹克数据中隐藏的模式和相关性,这些模式可能不会通过传统的分析方法显而易见,从而导致对奥运会的新见解和理解。
随着纳米技术的进步,创新的光子设计与功能材料相结合,提供了一种获取、共享和有效响应信息的独特方式。研究发现,在太赫兹 (THz) 超表面芯片上简单沉积 30 纳米厚的钯纳米薄膜,该芯片具有 14 纳米宽的非对称材料和几何结构的有效纳米间隙,可以跟踪原子间和界面气体-物质相互作用,包括气体吸附、氢化(或脱氢)、金属相变和独特的水形成反应。通过模拟和实验测量进行的组合分析证明了独特的纳米结构,从而以实时、高度可重复和可靠的方式导致显著的光物质相互作用和相应的 THz 吸收。还使用模拟正常温度和压力的系统控制三元气体混合装置彻底检查了受氢气暴露影响的金属的复杂晶格动力学和固有特性。此外,利用新的自由度来分析各种物理现象,从而引入了能够追踪导致水增长的未知水形成反应隐藏阶段的分析方法。单次曝光波谱强调了所提出的 THz 纳米级探针的稳健性,弥合了基础实验室研究与工业之间的差距。