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盾牌 - 陆军刑事侦缉处
采购欺诈调查培训计划：PFITP 为参与采购欺诈调查的人员提供专业培训。重点放在调查技能相关主题上，包括：财务数据分析、成本错误计费、反垄断和反回扣违规、贿赂、合同谈判欺诈、采购诚信法案、缺陷定价、虚假索赔/声明、虚假索赔法案/平行程序、审计考虑因素和有效案例陈述。PFITP 向执法调查员、审计师、分析师、律师和担任直接执法支持人员的个人开放。（https://www.fletc.gov/procurement-fraud- investigation-training-program）
项目551.04000010 - 处理过的木桩
1分。木材桩的尖端应被锯成正方形，以便切断时，末端垂直于桩的纵轴或直径不少于4英寸的点。2个屁股。木材桩的屁股应被锯为正方形。3个接头。木材桩不得剪接。B.驾驶方法。桩的驾驶应使用空气/蒸汽，柴油或液压锤进行。驾驶顺序将由工程师确定。用于驾驶木材桩的设备应符合第551-3.01.D节的要求，除非将用于驾驶的锤子使用的最低额定功率应为7006 ft-lbf（9.5 kJ），每次打击，最大额定功率的惊人能量应为13,497 ft-lbft-ft-lbfft（18.33 kj）（18.3 kj）。
在气孔门处争夺生存
气孔是植物与植物病原体之间的战场。植物可以感知病原体，从而诱导气孔关闭，而病原体则可以利用其植物毒素和诱导物克服这种免疫反应。在这篇综述中，我们总结了气孔-病原体相互作用的新发现。最近的研究表明，在细菌感染过程中，气孔运动继续以关闭-打开-关闭-打开的模式发生，这为气孔免疫带来了新的认识。此外，除了研究透彻的拟南芥-假单胞菌病原系统之外，典型的模式触发免疫途径和离子通道活动似乎在植物-病原体相互作用中很常见。这些发展有助于实现作物改良的目标。研究完整叶片的新技术和可用组学数据集的进展为理解气孔门的战斗提供了新方法。未来的研究应致力于进一步探讨与气孔免疫相关的防御与生长之间的权衡，因为目前我们对它知之甚少。
两处喀斯特地貌的水文特征...
在喀斯特含水层中，地下水充电的性质在地质时间内控制了spelease，它直接影响当前含水层中水的数量和质量。喀斯特ter虫中有两种基本的地下水补给类型：自动源性和同源性（Shuster and White，1971）。自体充电可以进一步分为分散和离散充电。同种异体和离散的充值模式是污染物运输到地下水的尤其脆弱的环境。同种异性充电到喀斯特含水层发生，在表面径流中耗尽大面积不溶性岩石或低渗透性土壤的土壤直接流向相邻的可溶性汽车底基岩（Palmer，2000年）。对喀斯特含水层充电沿着下沉或丢失的溪流通道通过多孔的河床沉积物或流床中的裂缝渗入，或者通过溪流渗透而失去溪流通道（White，1988）。在此设置中，喀斯特含水层显示出表面流的流动特性，对预提取的响应相对较快，并且在几个数量级上的复活放电变化。在由Allo-
3tesla验化后MRI量化解剖学脑结构
定量验尸磁共振成像（PMMR）允许测量脑组织的T1和T2松弛时间和质子密度（PD）。定量PMMR值可用于验证后神经成像诊断，例如计算机辅助诊断。到目前为止，常规解剖学脑结构的定量T1，T1和PD验尸值在3 Tesla PMMR应用中尚不清楚。这项基础研究的目的是评估有关各种尸体温度的3 t验尸后磁共振的验证后脑结构的定量值。在50例法医情况下，在尸检之前应用了定量的PMMR脑序列。Measurements of T1 (in ms), T2 (in ms), and PD (in %) values of cerebrum (Group 1: frontal grey matter, frontal white matter, thalamus, caudate nucleus, globus pallidus, putamen, internal capsule) brainstem and cerebellum (Group 2: cerebral peduncle, substantia nigra, red nucleus, pons, middle cerebellar花梗，小脑半球，髓质长圆形）在合成计算的轴向PMMR脑图像中进行。评估的定量值校正了尸体温度。温度依赖性主要是针对T1值的。ANOVA测试导致两组研究的解剖脑结构之间的定量值显着差异。可以得出结论，温度校正了3个TESLA PMMR T1，T2和PD值对于定期解剖学脑结构的表征和歧视是可行的。©2021由Elsevier B.V.这可能为未来的法医脑病变和病理学的先进诊断提供了基础。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。
应用机器学习可以预测代谢组指纹的验后间隔
在法医尸检中，准确估计验尸间隔（PMI）是库里的。依靠物理参数和警察数据的传统方法缺乏精度，尤其是自从该人去世以来大约两天后。新方法越来越集中于分析生物系统中的验尸代谢组学，这是受内部和外部分子影响的持续过程的“指纹”。通过仔细分析这些代谢组谱，它们涵盖了从死亡之前的事件到死后变化的各种信息，就有可能提供对PMI的更准确估计。可用真实人类数据的局限性直到最近才阻碍了全面的调查。由国家法医医学委员会（RMV，Rättsmedicinalverket）收集的大规模代谢组数据为在法医学中提供了预测分析的独特机会，从而为改进PMI估算提供了创新的方法。然而，代谢组数据似乎很大，复杂且可能是非线性的，因此可以解释它。这强调了E ff e ff使用机器学习算法来管理代谢组数据的重要性，以实现PMI预测的范围，这是该项目的主要重点。
安全协议验证者proverif及其喇叭子句分辨率算法
安全协议的验证是自1990年代以来非常活跃的研究领域。安全协议无处不在：Internet（特别是用于https：// connections使用的TLS协议），WiFi，移动电话，信用卡，。。。。众所周知，他们的设计容易出错，并且未通过测试检测到错误：仅当对手试图攻击协议时，它们才会出现。因此，正式验证它们很重要。为了使安全协议形式化，需要为其数学模型。通常会考虑一个活跃的对手，可以收听网络上发送的消息，计算自己的媒介，然后将它们发送到网络上，就好像它们来自诚实的参与者一样。为了促进协议的自动验证，大多数协议验证者都考虑了加密的符号模型，也称为“ dolev-yao模型” [18，15]。在此模型中，加密原语（例如加密）被视为理想的黑盒，以功能符号为代表。消息是通过这些原始词的术语建模的；并且对手仅限于应用定义的原语。这也称为完美的加密假设：对手解密消息的唯一途径是将解密函数与正确的密钥一起使用。在这样的模型中，协议验证的主要任务之一是计算对手的知识，即对对手可以获得的一组术语。这仍然是并非繁琐的，因为该集合通常是无限的，但是它比有关斑点和概率的推理要简单得多。两个最广泛使用的符号协议验证者可能是proverif [11]和tamarin [17]。有关协议验证领域的更多详细信息，我们将读者转移到调查[10，6]。在本文中，我们专注于协议验证者proverif，可以从https://proverif.inria.fr下载。我们在下一节中介绍了王朝的概述，并关注其喇叭条款分辨率算法。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
图3：生成验证者的例证，即GenRM和GenRM-Cot。给出了一个问题和候选解决方案，genRM直接对llm进行了填补，以回答“答案正确（是/否）吗？”的问题。通过sft对对应于“是”或“否”的下一步响应。在推断期间，通过提取“是”令牌（4）的概率获得验证者分数。相比，GenRM-COT FINETUNES llm在产生最终的是/否代币之前产生验证链（COT）的基本原理。在测试时间时，我们采样了多个COT理由，并使用多数投票来计算“是”的平均概率，从而使GenRM-COT能够利用其他推理计算以更好地验证。
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