اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتَطوير نَظرية Hilbert للأصفَارِ إلى تَرافُقٍ فِئَويٍ
Developing Hilbert’s Nullstellensatz into Categorical Adjunction
996
0 45
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
تحتوي هذه الورقة على تطوير للتماثل بين فئتي المثاليات الجذرية و المجموعات الجبرية التآلفية إلى ترافق فئوي بين تشاكلين فئويين. و مدد مفهوما التشاكلين الفئويين السابقين من خلال توسيع العمل إلى فئة المثاليات في حلقة حدوديات بـ n متغيراً فوق حقل مثبت مغلق جبرياً k التـي تـشكل المثاليـات الجذرية فئة جزئية ممتلئة منها و ذلك للحصول على ترافق أعم.
This paper includes an improvement of the categorical isomorphism between the category of radical ideals and the category of affine algebraic sets into an adjunction between two functors. Afterwards, we extend the previous functors by means of expanding our work into the category of all ideals in a polynomial ring in n variables over a fixed algebraically closed field k, in which the radical ideals form a full subcategory of it, in order to produce more generalized adjunction.
المراجع المستخدمة
Adamek, J. Herrlich, H. Strecker, G. E. 2004. “Abstract and Concrete categories”, Oxford Press
Asperti, A. Longo, G. 1991. “Categories, Types and Structures”, M.I.T Press
Awdey, S., 2006. “Category Theory”, Clarendon Press – Oxford
قيم البحث
اقرأ أيضاً
أصبحت السيارات التلقائية النصية النصية (VAES) سيئة السمعة بالنسبة للانهيار الخلفي، وهي ظاهرة حيث يتعلم وحدة فك ترميز النموذج أن تجاهل الإشارات من التشفير.نظرا لأنه من المعروف أن الانهيار الخلفي يتم تفاقمه من خلال أجهزة فك ترميز التعبير، فقد شهدت المح
ولات اعتمادا محدودا كمكون مكونات في VAES النصية.الدراسات القائمة التي تضم المحولات في مبيعات النصوص (لي وآخرون، 2020؛ فانغ وآخرون.، 2021) تخفيف الانهيار الخلفي باستخدام محاولات ضخمة، وهي تقنية غير متوفرة لمعظم مجتمع البحث دون موارد حوسبة واسعة النطاق.نقدم خطة تدريبية بسيطة من مرحلتين لتحويل محول تسلسل إلى تسلسل إلى VIE مع Finetuning فقط.النموذج اللغوي الناتج هو تنافسية مع VAES المستندة إلى المحولات بشكل كبير في بعض المقاييس الداخلية مع الوقوع على الآخرين.لتسهيل التدريب، استكشفنا بشكل شامل تأثير تقنيات تخفيف الطيام الخلفي المشترك في الأدب.نطلق سرد كودنا للاستكشاف.
تتوفر كميات هائلة من البيانات في مجال الرعاية الصحية بتنسيق نص غير منظم، عادة باللغة المحلية للبلدان. تحتوي هذه المستندات على معلومات قيمة. الاستخدام الثانوي للسرد السريري واستخراج المعلومات من الحقائق والعلاقات الرئيسية منها حول تاريخ مرض المريض يمك
ن أن تعزز الطب الوقائي وتحسين الرعاية الصحية. في هذه الورقة، نقترح طريقة هجينة للتحول التلقائي للنص السريري إلى تنسيق منظم. يتم التقسيم الوثائق تلقائيا في الأجزاء التالية: التشخيص، تاريخ المريض، حالة المريض، نتائج المختبرات. بالنسبة لقسم التشخيص "يتم تطبيق ترميز التعلم العميق النصي في رموز ICD-10 باستخدام MBG-Clinicalbert - نموذج Clinicalbert المصنف من الناعم للنص الطبي البلغاري. من قسم "تاريخ المريض"، نحدد أعراض المريض باستخدام نهج يستند إلى القواعد معززة مع بحث التشابه بناء على Adgeddings Word MBG-Clinicalbert. ونحن نحدد أيضا علاقات الأعراض مثل النفي. بالنسبة لوصف حالة المريض "" وصف، يتم استخدام التصنيف الثنائي لتحديد حالة كل عضو تشريحي. في هذه الورقة، نوضح طرق مختلفة لتكييف أدوات NLP للغة الإنجليزية واللغات الأخرى لغات موارد منخفضة مثل البلغارية.
هدفت الدراسة إلى التعرف على وجهة نظر أصحاب الشركات العائلية في سوريا
لعملية التحول إلى شركة مساهمة, و الفوائد التي يمكن أن تحققها عملية التحول من
وجهة نظر أصحاب الشركات العائلية. شملت عينة الدراسة 117 شركة عائلية
في محافظة اللاذقية استجابت 65 شركة
منها, حيث اعتمدت الدراسة على أسلوب
المسح باستخدام الاستبانة لاختبار فرضيات الدراسة.
تحسنت جودة الترجمات التي تم إنشاؤها بواسطة أنظمة الترجمة الآلية (MT) بشكل كبير خلال السنوات، لكننا لا نزال بعيدا للحصول على ترجمات عالية الجودة التلقائية بالكامل.لتوليدهم والمترجمين يستفيدون من أدوات الترجمة المساعدة بمساعدة الكمبيوتر وبينها نجد أنظم
ة الترجمة الآلية التفاعلية (IPMT).في هذه الورقة، نستخدم ملاحظات الحساب على أنها المعلومات الرئيسية والوحيدة اللازمة لإنشاء تنبؤات جديدة تصحح الترجمات السابقة.يقلل تطبيق ملاحظات الحساب بشكل كبير من عدد الكلمات التي يحتاجها المترجم إلى كتابة جلسة IPMT.في الختام واستخدام هذه التقنية يوفر وقتا مفيدا وجهده للمترجمين وتحسين أدائها مع التقدم المستقبلي في MT وهكذا نوصي بتطبيقها في أنظمة IPMT الفعلية.
معظم أساليب تلخيص المستندات النسخة الاستخراجية الحالية (MDS) تسجل كل جملة بشكل فردي واستخراج الجمل الباردة واحدا تلو الآخر لتكوين ملخص، ولديه عاطفي رئيسيين: (1) إهمال العلاقات داخل الوثائق بين الجمل؛ (2) إهمال التماسك وجواء الملخص بأكمله. في هذه الور
قة، نقترح إطار عمل MDS الرواية (SGSUM) لصياغة مهمة MDS كأداة اختيار Sub-Graph، حيث تعتبر المستندات المصدر بيانيا العلاقة من الجمل (على سبيل المثال، الرسم البياني التشابه أو الرسم البياني الخطابي) والمرشح الملخصات هي الرسوم البيانية الفرعية لها. بدلا من اختيار الجمل البارزة، حدد SGSUM رسم بياني فرعي بارز من الرسم البياني العلاقة كملخص. مقارنة بالطرق التقليدية، فإن طريقةنا لها مزايا رئيسية: (1) يتم التقاط العلاقات بين الأحكام من خلال نمذجة كل من هيكل الرسم البياني لمجموعة الوثيقة بأكملها والرسوم البيانية الفرعية المرشحة؛ (2) يخرج مباشرة ملخصا دمج في شكل رسم بياني فرعي وهو أكثر إفادة وتماسك. تظهر تجارب واسعة على مجموعات بيانات متعددة الوظائف و DUC أن أسلوبنا المقترح يجلب تحسينات كبيرة على العديد من خطوط الأساس القوية. توضح نتائج التقييم البشري أيضا أن طرازنا يمكن أن ينتج ملخصات أكثر متماسكا وكفاحيا مقارنة بطرق MDS التقليدية. علاوة على ذلك، فإن الهندسة المعمارية المقترحة لديها قدرة نقل قوية من إدخال واحد إلى متعدد الوثائق، والتي يمكن أن تقلل من عنق الزجاجة في مهام MDS.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
