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对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
大型语言模型（LLMS）最近在各种任务中表现出了高功能，尤其是在开放式文本生成中，如Chatgpt（OpenAI，2023a）和其他模型所示（OpenAI，2023b; Touvron等>，2023a，b;江等。，2023）。在开放式一代中，LLMS必须以类似人类的风格产生正确的答案。多亏了缩放法（Kaplan等人。，2020年； Wei等人。，2022; Gunasekar等。，2023），这项和许多其他任务得到了显着改进。评估LLMS的开放式一代对于他们的发展而言是挑战的。最可靠的评估方法是人类的判断，例如在聊天机器人领域（Chiang等人，2024）。但是，开放式一代任务缺乏基本真理和清晰的评估客观标准。最近的llm-as-a-a-a-a判断基准（Zheng等人，2023），高端LLM取代了Human法官，部分解决了此问题，但有
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
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Johnson诉Monsanto Company，333 Or.App。 678（2024） 编号 请愿人总统唐纳德·J·特朗普的摘要 回复摘要 美国诉特朗普|反对请愿书的简介 文件 其他订单（02/28/2024） 美国谴责的美国法庭摘要，Scotus＃23-939 20240118233229420_23-719_TSAC_DAVIDBOYLE.pdf 紧急申请 在美国最高法院 第23-939号请愿人，诉受访者。关于certiorari的令状... b'' 〜fflufteb〜Tate〜 certiorari的影响引擎请愿 与Crowder，LLC 大声 保持反对 在美国最高法院 美国最高法院 John E. Wetzel，以他的个人身份和... 美国最高法院 sec-v.-jarkesy 回复 美国最高法院 页面证明未决出版物 特朗普诉美国 美国，请愿人 i附录目录页面EEOC，糖尿病... 页面证明未决出版物 请愿 其他 弹each 简短 Amicus简介 美国最高法院 美国诉特朗普
请愿书请愿书请愿书，医学博士保罗·托马斯（Paul Thomas），尊重申请证书令，以审查第九巡回上诉法院的判决。第九巡回法院在23-35456中未发表的意见下方的意见可在2024 U.S. App上获得。Lexis 25147（9th Cir。2024年10月4日），并在附录A. Thomasv。Harder，22-CV-994，2024 U.S. Dist中复制。Lexis 115777（D.或。2023年7月6日）（命令采用建议和拒绝修订的动议）在附录B上复制。编号20（D.或。2023年6月5日）（在Pacer上，裁判官的调查结果和提议予以修正的动议，并在附录C. Thomasv。Harder诉22-CV-994，Doc，Doc。编号15，2024 U.S. Dist。 Lexis 21071（D.或。 2023年2月8日）（命令采用治安法官的调查结果和建议，并允许托马斯在附录D. Thomasv。Harder诉22-CV-994，Doc，Doc。 编号 11，2024 U.S. Dist。 Lexis 237935（D.或。 2022年10月11日）（在附录E.司法管辖区第九巡回法院于2024年10月4日发表意见。 该法院根据《美国法典》 28号具有管辖权。 §1254（1）。15，2024 U.S. Dist。Lexis 21071（D.或。2023年2月8日）（命令采用治安法官的调查结果和建议，并允许托马斯在附录D. Thomasv。Harder诉22-CV-994，Doc，Doc。编号11，2024 U.S. Dist。Lexis 237935（D.或。2022年10月11日）（在附录E.司法管辖区第九巡回法院于2024年10月4日发表意见。该法院根据《美国法典》 28号具有管辖权。§1254（1）。§1254（1）。
使用机器学习加强图书馆聊天机器人，然后大声读
摘要：使用Read-Aloud Technology Project使用机器学习来增强库聊天机器人，旨在增强用户体验并使用流线框架，因为它的前端并利用了对话式AI技术。此聊天机器人将作为虚拟助手，为用户提供有关图书馆资源的信息，例如书籍，开放时间和活动。此外，它将有助于回答与图书馆相关的常见问题，指导用户通过库的物理布局，并根据其偏好推荐书籍。聊天机器人将提供24/7的支持。它将结合自然语言处理能力，以有效地理解和响应用户查询，并具有读取技术。关键字 - 辉煌的聊天机器人，阅读大声技术，机器学习。
由薄膜传感器和全系统共振模式驱动的大量大声液体的数值研究
摘要：在散装的声学设备中，传统上，用于流体和微粒处理的声音共振模式在散装压电（PZE）换能器传统上受到激发。在这项工作中，通过三个维度的数值模拟进行了证明，这些模拟集成了PZE薄纤维胶片传感器，构成少于散装设备的0.1％的换能器，同样良好。使用经过良好测试且经过实验验证的数值模型进行模拟。嵌入在MM大小的散装玻璃芯片中的水上填充的直流通道，其用Al 0.6 SC 0.4 N制成的1- l m thick薄纤维传感器作为概念验证示例。计算了声能，辐射力和微粒聚焦时间，并证明与传统的散装硅玻璃设备相媲美，由大量的铅链氨基二硝酸盐传感器所代理的硅玻璃设备。薄纤维换能器在散装声音中产生所需的声学效果，依赖于三个物理方面：薄纤维换能器的平面内表达式在应用的原始电动电动机下，且元素的整个设备，并列出了通用的整个设备。构成设备的大部分部分。 因此，薄片设备对薄膜传感器的Q因子和共振特性非常不敏感。 v C 2021作者。 所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。 https://doi.org/10.1121/10.0005624薄纤维换能器在散装声音中产生所需的声学效果，依赖于三个物理方面：薄纤维换能器的平面内表达式在应用的原始电动电动机下，且元素的整个设备，并列出了通用的整个设备。构成设备的大部分部分。因此，薄片设备对薄膜传感器的Q因子和共振特性非常不敏感。v C 2021作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据创意共享归因（cc by）许可（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1121/10.0005624https://doi.org/10.1121/10.0005624
“大声思考”：一个基于脑电图的开放式BCI数据集用于内部语音识别
表面脑电图是测量电脑活动的标准且无创的方法。人工智能的最新进展导致自动检测大脑模式的显着改善，从而使越来越快，更可靠且更易于访问的脑部计算机接口。已经使用了不同的范式来实现人机的相互作用，最近几年对解释和表征“内部声音”现象的兴趣增加了。这个称为内部语音的范式仅通过考虑它来执行订单，从而提高了执行订单的可能性，从而允许一种“自然”控制外部设备的方式。不幸的是，缺乏公开可用的脑电图数据集，限制了内部语音识别的新技术的发展。提出了根据136个渠道获得的收购系统获得的十个对象数据集和其他两个相关的范例。这项工作的主要目的是为科学界提供内部语音命令的开放式多类脑电图数据库，可用于更好地理解相关的大脑机制。
帮助对大声敏感的孩子
许多年幼的孩子觉得突然的大声噪音令人不舒服或心烦。在孩子成长的过程中，他们更有可能通过捂住耳朵或哭泣来表现出对声音的厌恶。他们可能会将这种声音描述为痛苦而不是不舒服。最常见的孩子讨厌的声音是他们无法控制的意外噪音。
如果您怀疑发育迟缓或自闭症，请大声疾呼！
一种观察发展问题的方法是，如果一个孩子有严重持久的身体疾病的迹象，例如哮喘，您可能希望尽快将其排除在外。如果确实存在问题，则只会不这样做会使情况变得更糟。发展延迟没有什么不同。通过不及时就对语言，行为和社会联系的关注进行及时干预，问题不会消失，但会随着时间的流逝而恶化。最有希望的是早期干预有效，