该论文提出了一种新算法，通过结合多粒度标记符和预训练标记符，生成高效的n-gram特征，提升特定任务的模型性能，同时保持其他任务的有效性。利用重要性抽样技术，从大规模数据集中选择与目标相似的样本，优化语言模型的预训练过程。

本文提出了一种基于人工神经网络的方法，研究高维Fokker-Planck方程的committor函数及其转移路径。通过优化神经网络权重，数值实例表明在高维问题中可获得适度精度。此外，结合重要性抽样与深度神经网络的方法提高了稀有事件的采样效率，并在计算物理和材料科学中得到了应用。