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郝仁，人如其名，是个好人，理想是平平安安过一辈子，当个穷不死但也发不了财的小房东——起码在他家里住进去一堆神经病生物之前是这样。一栋偏僻陈旧的大屋，一堆不怎么正常的人外生物，还有一份来自“神明”的劳动合同，三要素加起来让郝仁成为这个世界上最忙碌的房东和最高能的保姆，最混乱、最奇怪、最不正常的房客房东的故事就此开始。“自打在劳动合同上摁手印那天起，我就知道自己是上贼船了……” 您要是觉得《全民西游》还不错的话请不要忘记向您QQ群和微博微信里的朋友推荐哦！

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【哨向x双洁x毛茸茸x星际x雄竞】 恶龙魂穿到一名叫司言的十八岁少年身上，在荒星上觉醒成了3S级向导。 原主那守寡残疾的爸，等级低的哥得知他失踪了，正要跟家族拼命。 恶龙带着鞭子杀去司家抽了个遍，不管你们A级B级，再敢招惹我，全都死机！ 3s向导暴露后，不仅要去向导学校学习，还要被迫给高阶哨兵做精神疏导。 一开始： 联邦最强上校阎野：匹配度高达95%稳坐正宫，不急不缓，温水煮青蛙。 四大家族万斯：又争又抢，精神体孔雀又是开屏又是扮可怜。 帝国三皇子：向导都是弱鸡，弱鸡中的第一还是弱鸡。 黑塔第一指挥官：哨兵不需要向导，你对我们无用。 后来： 阎野：高匹配度也不保险，软得硬得都得来，“哎呦，言言，我又受伤了，真的很需要你。” 万斯：妈蛋，怎么连向导都是情敌了，抢抢抢！ 帝国三皇子：我看谁说向导弱了，向导可太棒了！ 黑塔第一指挥官：不听话，就关小黑屋哦。 白天，他们是精心伪装的装货，晚上，他们又争又抢又会演，脱下衣服肌肉喷张，往身上挂满了龙最喜欢的宝石。 “宝宝喜欢这样吗？” 某天，深渊深处涌出大群变异体，人类生存面临巨大危机，一条炙热的火龙腾空而起，成功绞杀掉所有污染物。 排雷：有一对副cp，剧情需要，描述不多

「你知道浦岛隧道吗？据说只要进入那条隧道，就能得到任何想要的事物；但相对地，也会变老──」 高中生塔野薰听说了这样的都市传说，碰巧就在当天夜晚，发现了疑似传言所指的隧道。──只要进入这条隧道，或许就能救回五年前过世的妹妹。放学后，薰开始独自探勘隧道，却被转学生花城杏子发现。两人为了得到彼此想要的东西而携手合作，然而……充满前所未有体验的惊奇夏天，即将开始──

【孤独摇滚+魔女之旅+游戏人生+游戏人生零+异世界舅舅+魔法少女小圆+碧蓝之海+斩赤红之瞳】 (评分后面会涨) 穿越平行世界，林临参加了“全国动漫人制作大赛”。 选手要根据主题来进行创作。 【青春与乐队】 当别人还在写堕胎和80，林临当场写出了《孤独摇滚》。 观众们破防了。 “我是来看动画的，不是来照镜子的。” “波奇并不孤独，孤独的是我。”

骊珠洞天，陋巷少年。 吾有一剑，名曰自斩。 剑气泥瓶巷，剑落蛮荒妖族，一口气息，斩灭大妖无数。 不问天地，只问己心。 一剑问正阳山，剑祖陶魁前来跪地求饶…… 一剑问蛮荒妖族，白泽前来调解…… 一剑…… 当一剑出泥瓶巷，长空挂白虹，一剑九州……

2016年1月，出演校园网络剧《波纹撞火》；

姐姐请自重是(别叫我嘤嘤怪)新书,这是一个现代人回到古代，回到一个完全没有任何超凡的真实世界，靠着将一切数据属性化的异能，慢慢崛起的故事。 精彩尽在姐姐请自重

基于大模型知识蒸馏的专利技术功效词自动抽取方法研究：以车联网V2X领域为例 Research on automatic extraction of technical and function words extraction method of patent based on large model knowledge distillation: A case study in the field of Vehicle to Everything V2X 作者： 王奎芳 1,2 吕璐成 1,2 孙文君 1,2 王翼虎 3 赵亚娟 1,2 作者单位： 1. 中国科学院文献情报中心 2. 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系 3. 中国科学技术信息研究所 通讯作者： 吕璐成 Email:lvlc@mail.las.ac.cn 提交时间： 2024-02-26 11:34:06 摘要: [目的]本文旨在提高专利技术功效自动化提取的准确度。[方法]使用ChatGPT作为教师模型（Teacher-model），ChatGLM3作为学生模型(Student-model)，通过知识蒸馏，将ChatGPT生成的训练数据微调ChatGLM3，得到多个技术词抽取模型和功效词抽取模型。采用多个技术词抽取模型分别从专利的摘要、第一权利要求和技术功效语段中抽取技术词，并采用功效词抽取模型从技术功效语段中抽取功效词。[结果]微调后的多个技术词抽取模型和功效词抽取模型相较于ChatGPT，在抽取技术词和功效词时呈现准确率高、召回率低的特点，第一权利要求的ChatGLM3微调模型的准确率和F1值最高，分别为0.734和0.724。功效词抽取模型抽取的功效词的准确率为0.649，大于商业工具标注功效词的准确率0.53。[局限]本研究的技术领域和专利语言单一，验证数据量偏小，数据清洗规则还有待于继续优化。[结论]本研究方案通过知识蒸馏操作，提升了大语言模型自动化抽取技术功效的准确性。同时，本研究能够支持从专利文本中挖掘前沿创新技术、热点技术，支撑更高质量的智能化专利分析。 技术功效词抽取 知识蒸馏 微调大模型 语义相似矩阵 来自： 王奎芳 期刊： 数据分析与知识发现 分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 投稿状态： 已被期刊接收 引用： ChinaXiv:202402.00235 (或此版本 ChinaXiv:202402.00235V1 ) DOI:10.12074/202402.00235V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202402.00235.V1 推荐引用方式： 王奎芳,吕璐成,孙文君,王翼虎,赵亚娟.(2024).基于大模型知识蒸馏的专利技术功效词自动抽取方法研究：以车联网V2X领域为例.数据分析与知识发现.doi:10.12074/202402.00235V1 版本历史 [V2] 2024-03-01 16:55:38 ChinaXiv:202402.00235v2 查看此版本 下载全文 [V1] 2024-02-26 11:34:06 ChinaXiv:202402.00235V1 下载全文

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