生成的大语言模型（LLMS）在使用零拍和几乎没有学习的文本注释中显示出令人鼓舞的结果。然而，这些方法不允许模型保留以前的注释中的信息，从而使每个响应都独立于前面的响应。这就提出了一个问题，即模型内存 - LLM是否对同一任务中的先前注释有所了解 - 会影响性能 ...
肌电控制是当今肌肉学的一个肌电图，尤其是在仿生假体的手势识别（HGR）等应用中。当今的重点是使用机器学习以及最近的深度学习方法上的模式识别。尽管在稀疏的SEMG信号上取得了良好的效果，但后一个模型通常需要大的数据集和培训时间 ...
大型语言模型（LLM）可以通过内在学习执行各种自然语言处理（NLP）任务，而无需依赖监督数据。但是，先前的多项研究报告了LLM在生物文本挖掘中的次优性能。通过分析这些评估中的故障模式，我们确定了生物医学语料库中LLM的三个主要挑战：（1）LLMS无法从监督数据中学习隐式数据特定的细微差别，（2）（2）歧视任务的常见格式要求，歧视任务的常见格式要求限制了LLM的限制，尤其是对llms的限制，尤其是限 ...
高斯分裂已成为动态场景高保真重建的强大工具。但是，现有方法主要依赖于隐式运动表示，例如将动作编码为神经网络或人均参数，这使得很难进一步操纵重建的运动。缺乏明确的可控性限制了现有的方法仅重复记录的动议，从而阻碍了更广泛的应用程序 ...
近年来，情感文本到语音（TTS）技术取得了重大进展。但是，由于情绪的固有复杂性以及可用的情感语音数据集和模型的局限性，挑战仍然存在。先前的研究通常依靠有限的情感语音数据集或需要大量的手动注释，从而限制了它们在不同的扬声器和情感风格中概括的能力。在本文中，我们提出了Emosphere ++，这是一种可控制的零击中TTS模型，可以控制情绪风格和强度与自然的人言语相似 ...
在当代广泛的在线招聘时代，简历的理解已被广泛认为是一项基本和关键的任务，该任务旨在自动从简历文档中提取结构化信息。与传统的基于规则的方法相比，最近提出的预培训的文档理解模型的利用可以极大地提高简历理解的有效性。但是，目前的方法无视简历中介绍的结构化信息中的层次关系，并且难以以有效的方式解析简历 ...
了解关系表中的列的语义是索引数据湖以提供丰富数据搜索的重要预处理步骤。建立这种理解的方法是列类型注释（CTA），其中的目标是用给定词汇中的术语注释表列。本文在实验上比较了基于LLM的列类型注释的不同知识产生和自我注册策略 ...
在利用基础模型（例如大语言模型（LLM））来加速复杂的科学工作流程中，已经取得了重大进步。在这项工作中，我们介绍了Foampilot，这是一种概念验证LLM代理，旨在增强Firefoam的可用性，Firefoam是使用OpenFoam构建的专门用于火灾动力学和抑制火灾模拟的求解器，OpenFoam是一种流行的计算流体动力学开放式开放源工具盒（CFD）。 Foampilot提供了三个核心功能：代码洞 ...
