В уроке 9 «Молярная масса и молярный объем» из курса «Химия для чайников» выясним, что подразумевается под молярной массой и молярным объемом; приведем формулы для их вычисления. Напоминаю, что в прошлом уроке «Химическое количество вещества и моль» мы выяснили, что такое химическое количество вещества; рассмотрели моль в качестве единицы количества вещества, а также познакомились с постоянной Авогадро. Молярная масса …
Метод решения задач на движение✅: способы решения задач на движение во встречном и противоположном направлении✅. Задачи на скорость сближения
Нужно обязательно понервничать, без этого не найдешь ,проверено на себе)))
Искали чаты похудения вотсапп, телеграм, вконтакте? Мы собрали самые лучшие для вас.
Рассказываем, как найти утечку тока в автомобиле мультиметром. Даем детальные инструкции с фото и видео, делимся полезными своетами.
Как обойти ограниченный доступ в сети Wi-Fi. Как сделать, чтобы интернет по Wi-Fi вновь работал. Пошаговые инструкции, проверенные действия.
Рассматривается 7 задание ЕГЭ по информатике, объяснение и видео уроки, подробный разбор нескольких заданий, включая ЕГЭ по информатике 2021
Размет — выворачивание лап и пястей в стороны с одновременным разворотом предплечий наружу и подвод локтей внутрь к груди. Встречается размет одной или обеих лап. …
бесплатная онлайн игра
Статья посвящена автоматическому извлечению аспектов из текстов русскоязычных научных статей. Актуальность проблемы обусловлена увеличением числа научных публикаций и возрастающей в связи с этим потребностью в автоматизированном извлечении из них основной информации и ее структурировании. В рамках исследования был создан корпус, состоящий из 291 аннотации научных статей на русском языке, размеченных следующими аспектами: задача, цель, вклад, метод, инструмент, применение, преимущество, пример и вывод. Для каждого из выделяемых аспектов в статье приведены описания и примеры. В результате разметки корпуса были выделены 1 494 аспекта, 44 % из которых составил аспект «вклад». В работе также предложен и реализован алгоритм автоматического извлечения аспектов из текста. Извлечение аспектов рассматривается как задача тегирования последовательности. Для реализации алгоритма используется нейронная сеть BERT. Проведен ряд экспериментов, связанных с использованием векторов, полученных из различных языковых моделей, а также с заморозкой весов модели. Лучший результат показала мультиязыковая модель, дообученная на данных авторов исследования, то есть обученная без заморозки весов. Для улучшения качества извлечения аспектов разработаны эвристики, перечисленные в статье, и произведено дообучение модели на новых данных, полученных в результате автоматической разметки с последующим ручным редактированием. Разработанная система может быть полезна другим исследователям, так как позволяет облегчить выбор публикаций по определенной теме, обзор методов решения той или иной задачи и анализ ранее полученных результатов.