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Avaliação do envolvimento do fator de transcrição STAT6 na diferenciação das células T CD8 de memória
Get PDFEditorial: Role of lung and gut microbiota in the immune response against respiratory viral infections
Get PDFBarquitetura De Agentes Autonomos Para Ambientes Textuais Baseada Em Bdi
No full textDesenvolver agentes autônomos para lidar com problemas do mundo real é desafiador, principalmente quando os desenvolvedores não são necessariamente especialistas em inteligência artificial. Avanços recentes em aprendizado de máquina para lidar com tarefas de processamento de linguagem natural estão atingindo níveis de desempenho relevantes para aplicações práticas, embora essas abordagens dependam de modelos opacos e obscuros. Esses fatores impõe três desafios em relação à interface da programação com o desenvolvedor, a eficiência dos agentes resultantes e a avaliação de seu comportamento. Nesta tese, abordamos esses desafios por meio de uma arquitetura eficiente de agentes que aproveita os desenvolvimentos recentes em processamento de linguagem natural e a abstração intuitiva da psicologia popular representada pela arquitetura de beliefs, desires, intentions (BDI). A arquitetura resultante lida com ambientes de linguagem natural utilizando técnicas existentes de aprendizado de máquina para aprimorar as capacidades de raciocínio do agente, ao mesmo tempo em que permite que um desenvolvedor o instrua de forma mais direta, usando a linguagem natural como sua interface de programação. Demonstramos empiricamente os ganhos de eficiência dessa combinação, ao mesmo tempo em que introduzimos um agente autônomo transparente e compreensível para humanos.Developing autonomous agents to deal with real-world problems is challenging, especially when developers are not necessarily specialists in artificial intelligence. Recent advances in machine learning to address natural language processing tasks are reaching performance levels suitable for practical applications, although these approaches rely on opaque and inscrutable models. This poses three key challenges regarding the interface of the programming with the developer, the efficiency of the resulting agents, and the scrutiny of their behaviour. In this thesis, we tackle these challenges in an efficient agente architecture that leverages recent developments in natural language processing, and the intuitive folk psychology abstraction of the beliefs, desires, intentions (BDI) architecture. The resulting architecture handles natural language environments using existing machine learning techniques to bootstrap the agent’s reasoning capabilities while allowing a developer to instruct the agent more directly using natural language as its programming interface. We empirically demonstrate the efficiency gains of this combination while introducing a transparent and human-understandable autonomous agent
Case Report: Molecular Analyses of Cell-Cycle-Related Genes in Cortical Brain Tissue of a Patient with Rasmussen Encephalitis
No full textA phase II trial of pembrolizumab plus platinum-based chemotherapy as first-line systemic therapy in advanced penile cancer: HERCULES (LACOG 0218) trial
No full textGlobal real-world experiences with pembrolizumab in advanced urothelial carcinoma after platinum-based chemotherapy: the ARON-2 study
No full textSex and survival outcomes in patients with renal cell carcinoma receiving first-line immune-based combinations
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