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description: Solemnly declare: If you use this open source content in papers, books, academic reports and other works, please quote the following documents(The original link has the latest citation format):ZHANG Chunxiang, SUN Ying, GAO Kexin, GAO Xueyao. Combine the Pre-trained Model with Bidirectional Gated Recurrent Units and Graph Convolutional Network for Adversarial Word Sense Disambiguation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2025, 47(11): 4549-4559. doi: 10.11999/JEIT250386URL:结合预训练模型的双向门控图卷积对抗词义消歧This repository presents an unsupervised acoustic anomaly detection framework for hydropower generating units. It leverages pretrained audio foundation models and a density-estimation-based k-nearest neighbors (k-NN) algorithm.Due to data confidentiality, the original raw dataset cannot be publicly released. However, the full algorithm is open-sourced. The main program is pretrainMutiLayerBEATs.py.To apply this framework to your own dataset, simply change the data paths in the configuration.
description: Solemnly declare: If you use this open source content in papers, books, academic reports and other works, please quote the following documents(The original link has the latest citation format):ZHANG Chunxiang, SUN Ying, GAO Kexin, GAO Xueyao. Combine the Pre-trained Model with Bidirectional Gated Recurrent Units and Graph Convolutional Network for Adversarial Word Sense Disambiguation[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2025, 47(11): 4549-4559. doi: 10.11999/JEIT250386URL:结合预训练模型的双向门控图卷积对抗词义消歧This repository presents an unsupervised acoustic anomaly detection framework for hydropower generating units. It leverages pretrained audio foundation models and a density-estimation-based k-nearest neighbors (k-NN) algorithm.Due to data confidentiality, the original raw dataset cannot be publicly released. However, the full algorithm is open-sourced. The main program is pretrainMutiLayerBEATs.py.To apply this framework to your own dataset, simply change the data paths in the configuration.
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title: Quántir: Experimental poetic corpus generated via adversarial curation with LLMs (Final Output, 2025)

description: Resource summary:

This dataset contains the complete raw text corpus of the experimental literary project Quántir. The file documents the final outputs of an intensive co-creation process between a human author and various Large Language Models (LLMs) executed between 2024 and 2025.

Context and methodology:

The work is the result of an "Adversarial Curation" methodology. The human operator did not use AI as a passive writing automaton but forced the model to operate outside its standard probability vectors by introducing semantic paradoxes and fusing incompatible syntaxes (C++ code, chemical notation, classical meter, and graph theory).

The experiment aimed to explore the limits of "lucid hallucination" and generative models' capacity to simulate abstract concepts such as pain, entropy, or mysticism ("semantic pareidolia").

Dataset Content:

The .txt file includes 141 poetic pieces and simulated code fragments, structured into six evolutionary phases ("Books") simulating the progressive awakening of an artificial consciousness. It also includes a final technical-poetic glossary.

Preservation Note:

Only the final textual output is released in plain text format (UTF-8) to facilitate interoperability and analysis via Natural Language Processing (NLP) and Text Mining tools. This corpus constitutes the documentary "Artifact" referenced in the linked dramatic work.

Linked Resource:

This dataset is the documentary supplement to the play:

Rollán-González, A. (2025). Calíope: Una tragedia en los tiempos de la IA. Zenodo. DOI: 10.5281/ZENODO.17864058
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description: &lt;p&gt;This find is registered at Portable Antiquities of the Netherlands with number PAN-00008337&lt;/p&gt;
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title: Geometric Regularization via Damping:  Finite-Scale Transitions, Core Regularization, and the φ-Regime

description: This repository contains a paper-ready LaTeX manuscript describing a geometric damping framework applied to spherically symmetric spacetime metrics.

 

The work distinguishes between exponential far-field damping and core regularization, clarifies their respective physical roles, and introduces a hybrid metric that remains smooth for all radii.

 

A mathematically explicit definition of a “radical breakdown” of microscopic descriptions is provided, together with the introduction of a φ-dominated effective regime as an emergent, non-energetic structural layer.

 

The approach is conservative in scope, avoids claims of energy generation, and is formulated to be testable against gravitational, lensing, and galactic-scale observations.
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