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The Gambia
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非洲数据质量差阻碍发展；呼吁提供资金
非洲的数据质量极差，尤其是在国家以下层面，这给理解发展和贫困带来了重大挑战。作者认为，专注于发展和社会福利的组织应该积极资助通过技术援助提高数据质量的倡议。更好的数据对于做出明智的决策、有效解决社会问题以及帮助人们摆脱贫困至关重要，并可能对发达国家产生影响。
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混合AI方法利用LLM数据增强提升低资源越南语NER性能
研究人员开发了一种新颖的神经符号混合框架，以改进低资源语言的命名实体识别（NER），特别是针对越南语。该方法结合了基于规则的处理和深度学习模型，首先简化标签复杂性，然后对预训练语言模型进行微调以进行提取。一项关键创新是利用大型语言模型（LLM）进行数据增强，以解决数据稀缺问题，从而在客户服务和医疗保健等不同领域取得了显著的性能提升。
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可解释的机器学习揭示城市形态对热应力的影响，超越地表温度
研究人员开发了一个新框架，用于分析地表温度（LST）与以人为本的热应力指标（如通用热气候指数（UTCI））之间的差异。该研究使用地理加权XGBoost和广义相加模型等机器学习模型，揭示了城市形态对这些热量测量值影响的显著空间差异。研究结果表明，LST不能充分代表实际的人类热应力，尤其是在天空视野和反照率等对有效城市规划和热风险管理至关重要的因素方面。