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AI Adents in Oracle SCM SAP云和基础架构更新的Oracle Oracle软件许可基础知识 ia no blandjamento epresarial conectado 年度报告2023-24 提升网络操作效率 方向融合中间件 加利福尼亚AB 1305披露 salto Systems ProAccess空间已验证的集成... SPARC 3.6和Oracle Solaris 11.4 的Oracle VM服务器 Oracle零信任云采用 Oracle Exadata数据库服务@cloud@cultener x10m数据表 Storagetek SL8500模块化库系统数据表 b'' exadata云服务X8M将顶级弹性和非干扰性升级提供给企业 Oracle金融服务贷款和租赁EV电池租赁 - 数据表| Oracle b'' 上下文情报定位和品牌安全部门指南 ACS Oracle配置审查系统和软件的建议 工作更聪明，不是更难 Oracle云基础架构：符合数据隐私和主权的领先分布式云 exadata性能和AWR oracle技术全球价格清单 AI创新： - 塑造客户旅程 Oracle维护云数据表 ACS Oracle性能审查以及针对系统和软件的建议 IT＆业务领导者指南Oracle Cloud Applications-6与Oracle平台建立更好业务的原则 Accenture-Digital-12397637.pdf
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psilocybin诱导应力轴的性别和上下文特定的募集
迷幻反应的多方面性质揭示了新兴治疗的可变性。尽管与压力相关的疾病表现出很大的性别差异，而女性的抑郁症和PTSD率较高，但迷幻的临床试验尚未报告针对性特异性的影响。相反，使用迷幻药的小鼠研究发现了与性别相关的显着变化，尤其是在致幻潜力13,14和对威胁反应的影响15,16。此外，迷幻辅助疗法的功效可能会受到个人心态和经验环境环境的严重影响，这种现象称为“设定和设置” 17,18。仍然，将这些复杂的心理和情境因素转化为动物模型已被证明具有挑战性。
Fermatean Fuzzy Topsis方法及其在智能城市上下文中基于商业智能的策略中的应用
随着智能城市的扩展，商业智能（BI）的使用已成为资源优化，提高效率并提高公民生活质量的重要工具。BI使公司通过分析大量城市数据来做出更好的战略决策，从而帮助它们在动态的智能城市环境中保持竞争力。这项研究利用内容分析和Fermatean Fuzzy Topsis（FF- TOPSIS）方法在智能城市的背景下根据商业智能进行了基于商业智能的策略。最初，通过内容分析确定了相关标准，随后，根据这些标准制定并进行了五种策略。结果表明，“基于IOT的智能网络的开发（S2）”排名最高，因为它在优化资源管理和增强城市服务绩效方面发挥了重要作用，从而为智能城市的发展做出了巨大贡献。“工艺自动化和机器人系统的部署（S5）”排名第二，因为它提高了效率并减少了人类错误。 “无缝访问数据和服务的云平台集成（S3）也被证明非常重要，排名第三，因为它提供了对数据和服务的无缝访问。”人工智能部署用于预测分析和过程优化（S4）“排名第四，对于预测分析和过程优化至关重要，而“智能决策的大数据分析（S1）” - 尽管很重要，但排名第五，排名第五。城市经理应优先考虑物联网网络的发展，以充分利用其资源管理和效率提高的潜力。之后，对过程自动化和AI集成的关注可以显着提高公民的生活质量并降低城市成本。
cafgd：通过梯度下降自动填充上下文
最近，大型语言模型（LLMS）在传统的自然语言处理以外的领域取得了显着的成功，并且越来越有兴趣将LLMS应用于诸如代码生成，旅行计划和机器人控制之类的更一般性，但是这些模型仍然需要提高针对性的性能和特定领域或任务的概括能力。为了使Mod-Els更具体地了解各种任务，已提出提示学习将下游预测任务转换为语言模型任务。在提示学习方法中，大多数利用基于梯度的触发令牌搜索方法来自动上下文填充来完成任务。但是，这些方法并不总是提高LLM在完成任务时的准确性，尤其是在满足多种任务类型和不确定的输入句子时。触发令牌的选择通常缺乏特异性，从而导致模型性能。为了增强模型稳定性并生成更具针对性的触发令牌，我们通过平均梯度下降提出了上下文自动填充方法。与其他方法不同，我们的方法全面考虑了所有触发令牌与上下文之间的关系。提出的方法通过使用模型在所有触发令牌上的平均梯度选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而最大程度地利用模板的可能性函数来选择一个令牌。我们分别在SST-2和SICE-E数据集上进行了实验，分别进行了情感分析（SA）和自然语言推断（NLI）任务。实验结果表明，具有平均触发令牌梯度的上下文自动填充方法可产生更好的性能。
异质上下文的新型机器人系统
关于护理机器人系统的论述正在转移。辩论集中在机器人系统中的不同程度上，以及护理人员的工作是否可以用机器人代替（道尔顿 - 布朗，2020年），但重点现在是在护理机器人系统的实际实现上（Mahmoudi Asl Asl et al。，2022222）。担心因替代而导致的失业的担忧已经减少，而欧洲的人口趋势导致了员工短缺，预计越来越多的人需要护理的人受到强调（欧洲委员会，2023年）。将来，重点将更多地放在如何在护理部门建立足够的人类技术互动，以及从人类中心的角度从护理人员和其他利益相关者拨款（Paluch等，2022）。拨款是一个过程，其中使用技术文物并将其集成到用户的特定上下文和实践中，使它们适应了他们的需求，并在最初的设计意图之外重新解释了其目的。此外，拨款是一个创造性且动态的过程，是由上下文介导的，并与他人合作出现。目标不是决定技术解决方案，而是要吸引积极使用该技术的用户，以促进相互学习用户如何适应技术并塑造其设计的有意义且与他们的需求相关的用户。重点是长期使用以及对技术的创造性和嬉戏拨款。因此，这个过程是关于民主探讨该技术如何最适合背景的。这应该在人们的生活中创造锚点，以实现有意义的拨款（Stevens and Pipek，2018）。关于护理环境的机器人，社会信息学的观点特别有趣，因为它提供了敏感的概念，可以在不同的实践环境中调查此类问题（Wulf等，2015； Stevens等，2018）。但是，仍然有必要阐明使用机器人以及不同护理环境中的人们的实用性
异质上下文的新型机器人系统
关于护理机器人系统的论述正在转移。辩论集中在机器人系统中的不同程度上，以及护理人员的工作是否可以用机器人代替（道尔顿 - 布朗，2020年），但重点现在是在护理机器人系统的实际实现上（Mahmoudi Asl Asl et al。，2022222）。担心因替代而导致的失业的担忧已经减少，而欧洲的人口趋势导致了员工短缺，预计越来越多的人需要护理的人受到强调（欧洲委员会，2023年）。将来，重点将更多地放在如何在护理部门建立足够的人类技术互动，以及从人类中心的角度从护理人员和其他利益相关者拨款（Paluch等，2022）。拨款是一个过程，其中使用技术文物并将其集成到用户的特定上下文和实践中，使它们适应了他们的需求，并在最初的设计意图之外重新解释了其目的。此外，拨款是一个创造性且动态的过程，是由上下文介导的，并与他人合作出现。目标不是决定技术解决方案，而是要吸引积极使用该技术的用户，以促进相互学习用户如何适应技术并塑造其设计的有意义且与他们的需求相关的用户。重点是长期使用以及对技术的创造性和嬉戏拨款。因此，这个过程是关于民主探讨该技术如何最适合背景的。这应该在人们的生活中创造锚点，以实现有意义的拨款（Stevens and Pipek，2018）。关于护理环境的机器人，社会信息学的观点特别有趣，因为它提供了敏感的概念，可以在不同的实践环境中调查此类问题（Wulf等，2015； Stevens等，2018）。但是，仍然有必要阐明使用机器人以及不同护理环境中的人们的实用性
CSFα-突触核蛋白种子扩增测定阳性与疾病的关联 UC Riverside 从不同溶剂加工的有机太阳能电池的效率同样高的效率揭示了形态控制的关键因素 2024年诺贝尔生理学或医学奖 通过IFNγ诱导的NRF2还原加剧的神经毒性小胶质细胞激活 科学期刊 无线可编程的，皮肤整合的热... 在多种核酸检测中荧光微球的最新进展 tau纤维诱导纳米级膜损伤，并在溶酶体处核定胞质tau 血清素能抗抑郁药停药的影响... 迷幻和“内部治疗师”：神话或机制？ 解开tau 肠道微生物组的重塑和代谢组谱可改善蛋白质起搏，并进行间歇性禁食与连续热量限制 粘液产生，宿主 - 微生物组相互作用，激素敏感性和先天免疫反应在人宫颈芯片中建模 劳伦斯·伯克利国家实验室 CIS基因调节的系统解码定义上下文... 干细胞分泌组治疗可改善全体代谢，降低肥胖并促进老年小鼠的骨骼肌功能 圣地亚哥UC
注意：对于SAA转换器，在转换时间点之前和之后提供了队列特征（即分别使用CSF 𝛼 -SYN SAA-的最后一个时间点，分别与CSF 𝛼 -SYN SAA +的第一个时间点）。n（％），用于连续变量的中位数（IQR）。在支持信息中，表S1提供了临床和生物标志物数据的数据计数和百分比。缩写：β，淀粉样蛋白β； ADAS-COG11，阿尔茨海默氏病评估量表认知子量表11-项目； Ancova，协方差分析；方差分析，方差分析； apoe，载脂蛋白E； CDR-SB，临床痴呆评级盒子的总和； CSF，脑脊液；铜，认知没有受损； MCI，轻度认知障碍； MMSE，小型国会考试； PACC，临床前阿尔茨海默氏症的认知复合材料； p-tau181，磷酸化的tau181; SAA，种子扩增测定法。皮尔森的卡方测试。b单向方差分析。c Fisher精确测试。d Ancova针对年龄，性别，教育，诊断和APOE进行了调整。e Ancova针对年龄，性别，教育，APOE，诊断和CSFAβ42状态进行了调整。f逻辑回归针对年龄，性别，教育，诊断和APOE进行了调整。g配对t检验：所有连续变量； McNemar测试：所有二进制变量；配对标志测试：诊断。
techexperts（IPN）在Genai检测任务1：在英语和多语言上下文中检测AI生成的文本
大语言模型（LLM）的兴起，例如GPT-4，已大大增加了各种数字平台上AI生成的内容的量。这些模型可以生成连贯和上下文相关的文本，从而使用户难以区分人类和机器生成的内容。AI生成的内容的重新上升使许多人质疑信息的可信度和可靠性，尤其是关于新闻，学术界和社交媒体的信息，而内容的完整性至关重要。这使得需要开发有效的方法将AI生成的内容检测到历史高（Fraser等人，2024）。最近在LLM的能力中获得的收益为他们的发现带来了新的挑战。ap-诸如使用Human的反馈和指导调整的加固学习之类的方法使这些模型更具多功能性，以遵循甚至连接提示，从而产生合理的响应，从而进一步使检测问题复杂化（Abdali等人。，2024）。依赖于识别单词选择，句子结构或困惑模式的传统检测方法通常不太适合，因为这些模型在模仿Hu-