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及时工程和生成AI
本文探讨了生成AI中迅速工程的新兴领域，强调了其作为艺术与科学之间关键相交的作用。及时工程被确定为通过优化人类沟通来释放生成AI技术的全部潜力的关键。通过对相关文献的全面分析，这项研究说明了迅速工程如何超越技术操纵，需要融合创造力，战略思维和对生成AI能力的深刻理解。本文提供了制定有效提示的各种策略，从简单到复杂的技术，强调道德考虑的重要性以及与及时操作相关的潜在风险。通过建立一组原则和准则，本文旨在提高工程及时的纪律，以提高AI的功能和可靠性，并通过此理由介绍“迅速的Gen [i] e [I] E evaration AI框架的工程学”。毕竟，本文要求采用多学科方法来促使工程技术，并提倡其作为AI素养和应用的关键组成部分的认可和发展。通过这次探索，本文打算为对人类创造力与生成AI能力的整合的不断发展的对话做出贡献，从而洞悉有效和道德AI相互作用的未来。
微调与及时调节的监督陈述
为了破译人脑的语言表示基础的算法，先前的工作通过对NLU任务进行了微调的预先调整的预先训练的人工神经网络（ANN）模型对大脑对语言输入的反应。然而，完整的微调通常会更新整个参数空间并扭曲预训练的功能，从而与大脑的强大多任务学习无关。及时调整可以保护预训练的权重，并学习特定于任务的嵌入以适合任务。迅速调整是否会产生代表，可以更好地说明大脑语言表示的比较？如果是这样，什么样的NLU任务会导致预先训练的模型更好地解码人脑中所代表的信息？我们通过比较神经解码中的迅速调整和微调的表示来调查这些问题，这预测了刺激引起的大脑活动的语言刺激。我们发现，在10个NLU任务中，全面的微调都没有明显胜过神经解码的迅速调整，这意味着一种更一致的调谐方法会产生代表性的代表，可以更好地与大脑数据相关。更重要的是，我们确定处理精细概念的任务意味着比其他任务更好地解码大脑激活模式的屈服表示，尤其是句法构成任务。这表明我们的大脑编码代表语言时浅层句法信息更细粒度的概念信息。
及时工程：AI卓越的蓝图
脚本和代码：类似地，生成脚本或代码段需要详细介绍编程语言，手头任务以及任何特定要求（例如功能或要使用的库）。示例脚本生成的示例：“创建一个python脚本，该脚本从新闻网站上删除头条新闻并将其格式化为可读的报告。
及时思考版权归属列表
CSIS 报告：战略失败？毫无希望的空谈？战术成功？花钱不建设（然后停止花钱）？，A. Cordesman 著，2011 年（https://csis-website-prod.s3.amazonaws.com/s3fs-public/legacy_files/files/publication/111115_Afghanistan_at_End_201 1.pdf）。
及时综合基因组分析协会...
结果 总共有 2,694 名患者被纳入 1L 治疗决策影响评估。及时接受 CGP 使匹配靶向治疗的使用率提高了 14 个百分点（使用 CGP 的 17% vs 不使用的 2.8%），使精准免疫检查点抑制剂 (ICPI) 的使用率提高了 14 个百分点（使用 CGP 的 18% vs 不使用的 3.9%）。及时接受 CGP 可使 ALK/EGFR/RET/ROS1 阳性患者的 ICPI 使用率降低约 31 个百分点，通过及时接受 CGP 来指导 1L 治疗选择，预计每位患者无效 ICPI 治疗费用可减少 13,659.37 美元。 CGP 使患者获益延长至现实世界中治疗停止时间（治疗停止时间中位数：3.9 个月 vs 10 个月 [风险比，HR，0.54 [95% CI，0.42 至 0.70]；P = 1.9E-06；调整风险比 [aHR]，0.50 [95% CI，0.38 至 0.67]；P = 2.0E-06）在 1L 驱动因素阳性患者中。这种影响对于现实世界中的总体生存率并不显著（中位总体生存率：32 个月 vs 29 个月 [HR，1.2 [95% CI，0.84 至 1.67]；P = .33；aHR，1.4 [95% CI，0.92 至 1.99]；P = .12）。
及时提示 - 动物和食品科学系
我希望我们在霜冻之前收到一些急需的降水，以改善牧场条件。但是，缩短的日长度和挥之不去的霜冻将限制饲料的产生。制定您的计划并准备采取行动，而不是希望下周下雨。重新思考高风险的储藏罐管理米歇尔·阿诺德（Michelle Arnold）博士 - DVM，MPH英国反刍动物扩展兽医牛呼吸疾病（“ BRD”）或“运输发烧”或“运输发烧”，也称为支气管内肿瘤，也称为Posteaned（Stocker）Calves的疾病和死亡的最常见原因（当时的疾病），但在packeined（Stocker）calves中均具有巨大的污染。传统上，人们认为通过疫苗接种的疾病预防是改善Stocker健康结果的答案，但是由于发病率和死亡率继续上升，目前的疫苗接种建议并不能遇到挑战。越来越多的研究重点是上呼吸道中正常，健康的“微生物群”（细菌种群）的重要性，以维持小腿健康并提高免疫力。这种正常的微生物种群通过多种机制进行调节或对照，包括1）与养分的致病生物（不良错误）竞争，2）通过募集白细胞捍卫肺组织和4）抗体生产，以保护抗体的生产，专门针对病原体的生产，3）通过募集白细胞来保护肺泡，以保护抗体，以保护抗体，以保护抗体，以保护抗体，以促进抗体，以促进抗体，以促进抗体，以促进抗体，以促进抗体，以促进抗体，以保护MIGA，MIGA，MIGA，MIGA，MIGA，MIGA，MIGA。然而，被诊断为BRD的牛具有明显的破坏菌群，而相反，可致病的细菌蓬勃发展。检查在刺激免疫系统的同时保留正常微生物群的方法是目前正在勘探的新边界，以减少疾病，死亡损失和抗菌剂使用，尤其是在Stocker Calf部门。是时候限制对呼吸菌群产生深远影响的管理程序和治疗方法以改善高风险储藏箱的健康吗？Stocker行业对于肯塔基州的牛/小牛业务的经济成功至关重要。通过销售谷仓在农场上销售的小牛通常绝不是，形状或形式，准备进入饲料批量以喂食以屠宰体重。这些犊牛经常以小团体（有时是10只或更少的犊牛）到达船上的码头，这些犊牛是在拖车上断奶的。许多犊牛是轻量级（<400＃），营养和微量矿物质状态差，未接种疫苗，男性是完整的公牛，一部分小母牛犊牛怀孕了。到达院子后，小牛与多个来源的小牛相称，大多数均具有未知的疫苗接种和驱虫史，然后称重，出售并最终运送到储藏室或背景
及时翻译不受控制的系统
我们表明，存在非相对论散射实验，如果成功，可以冻结、加速甚至逆转散射区域中任何量子系统集合的自由动力学。这种“时间平移”效应是普遍的，也就是说，它独立于散射粒子和目标系统之间的特定相互作用，或者独立于控制后者演化的（可能非厄米的）哈密顿量。该协议要求精心准备散射的探针，并在实验结束时对这些探针进行投影测量以预示成功。我们充分描述了通过固定持续时间的散射协议可以对多个目标系统实现的可能的时间平移。核心结果是：a) 当目标是一个单一系统时，我们可以将其在时间上向后平移，其量与实验运行时间成比例； b) 当散射区域有 n 个目标时，我们可以使单个系统演化速度加快 n 倍（向前或向后），但代价是保持剩余的 n -1 个系统在时间上保持静止。因此，当 n 较大时，我们的协议允许人们在较短的实验时间内将系统映射到它在正时间或负时间内经过非常长时间的不受干扰的演化所达到的状态。自工业革命以来，辨别哪些行为可以加速、减慢或逆转物理过程（如化学反应）的自然演化一直是一个首要主题。将物理系统映射到其自由演化曲线上某一点的变换称为时间平移 [1]。在量子理论中，对于某个实数 T ，时间平移对处于 | ψ 0 ⟩ 状态且具有自由哈密顿量 H 0 的系统的影响是将后者传播到 e - iH 0 T | ψ 0 ⟩。对于 T > 0 ，在时间 T ′ = T 内实现这种转换只需等待时间 T 。有趣的时间转换是那些可以在时间 T ′ ̸ = T 内完成的转换。存在几种在物理系统上进行非平凡时间转换的机制。其中一些基于量子信息处理，要求实验者掌握大量有关目标系统的知识。考虑最简单的方案，包括实现单量子
及时利用随机信号分析和机器学习技术的及时ICU结果预测，可容纳生命体征数据
摘要 - ICU是一个专门的医院部门，可为高风险的患者提供重症监护。重新征收护理的巨大负担需要准确，及时的ICU结果预测，以减轻重症监护需求施加的经济和医疗保健负担。现有的研究面临着挑战，例如提取困难，准确性低和资源密集的功能。一些研究探索了利用原始临床输入的深度学习模型。但是，这些模型被认为是不可解剖的黑匣子，从而阻止了它们的广泛应用。该研究的目的是使用随机信号分析和机器学习技术开发一种新方法，以有效地从ICU患者的实时时间序列的生命体征的实时时间序列中提取具有强大预测能力的特征，以进行准确，及时的ICU结果预测。结果表明，提出的方法提取了有意义的特征和优于基线方法，包括Apache IV（AUC = 0.750），基于深度学习的模型（AUC = 0.732，0.712，0.698，0.722）和统计特征分类方法（AUC = 0.765）。所提出的方法具有临床，管理和行政影响，因为它使医疗保健专业人员能够及时，准确地确定与预后的偏差，因此可以进行适当的干预措施。