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借助大型语言模型实现 FAIR 数据空间
使用语义网技术提升数据空间的可用性，但复杂性对数据空间的采用和成本产生重大挑战，大型语言模型的出现引发了如何支持公平的数据空间采用的问题，本研究通过一个具体示例展示了大型语言模型在数据空间中的潜力，并推导出一个探索这一新兴领域的研究议程。
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4 months ago
缓存和可复现性：使数据科学实验更快、更公平
本文建议将缓存作为数据科学项目中研究软件开发过程的组成部分，以促进实验的重现性和可持续发展，从而实现对数据相关性越来越公平。
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2 years ago
MM
一个 FAIR 和 AI-ready 的 Higgs 粒子衰变数据集
本篇文章提供了一个无领域的、分步骤的评估指南，以评估一个给定的数据集是否符合数据和人工智能模型的可发现性、可访问性、互操作性和可重复使用性（FAIR）原则。我们演示如何使用此指南评估 CERN 大型强子对撞机 CMS 协作组制作的开放模拟数
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3 years ago
强优化分类树
该论文提出了一种基于流的 MIO 表达式，以用于学习最优二叉分类决策树，并可容纳相应的边际约束，从而使决策树设计变得透明和公平。作者通过实验证明，其相较同类现有 MIO 方法，在性能和计算速度方面有明显提升。
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3 years ago
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