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World File Search System奥达瓦语
大语模型的人类协作 -
图2：通过工作流进行差异诊断的准确性。A：二进制评分系统。参与者的响应分为正确或不正确。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.03）。b：数字评分系统。一个参与者的反应分为0到3之间的分数，具体取决于响应中正确诊断的等级（3：正确的诊断排名第一个，0：正确诊断不包括在响应中）。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.04）。
大语模型时代的汽车
自然语言处理（NLP）和自动化机器学习（AUTOML）的领域在过去几年中取得了显着的结果。在NLP中，尤其是大型语言模型（LLM）最近经历了一系列快速的突破。我们设想这两个字段可以从根本上通过紧密整合来彼此之间的边界。为了展示这一愿景，我们探索了自动和LLM之间共生关系的潜力，从而阐明了它们如何彼此受益。特别是，我们从不同的角度研究了通过LLMS增强汽车方法的机会，以及利用Automl进一步改善LLM的挑战。为此，我们调查现有工作，并严格评估风险。我们坚信这两个字段的整合有可能破坏NLP和AUTOML的两个字段。通过强调可以想象的协同作用，但我们的旨在在汽车和LLM的交集中进一步探索。
第 1 对 - 奥本大学
狄拉克海的起源在于狄拉克方程的能谱，狄拉克方程是与狭义相对论一致的薛定谔方程的扩展，狄拉克于 1928 年提出了这个方程。虽然这个方程在描述电子动力学方面非常成功，但它有一个相当奇特的特征：对于每个具有正能量的量子态，都有一个相应的能量为 - 的状态。当考虑孤立电子时，这不是一个大困难，因为它的能量是守恒的，而负能量电子可能会被忽略。然而，当考虑电磁场的影响时，困难就出现了，因为正能量电子能够通过不断发射光子来释放能量，随着电子下降到更低的能量状态，这个过程可以无限持续下去。
人工智能在电气工程中的应用概述报告
*电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU aniladyasa@gmail.com U31T ** 电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU kailashchandrasenapati@gmail.com U31T *** 电气工程系，斯瓦米·维韦卡南达工程技术学院，Chaitanya Parsad，马丹普尔，科尔达，奥里萨邦 - 752054 电子邮件 ID- 31TU sonalitripathy95@gmail.com U31T 摘要：本文首先认识到心智和认知之间的区别，并假设认知是心智的一个方面，提出了一个可分离性假设作为工作假设，该假设假定认知架构可以从更通用的认知架构中分解出来。思维，从而避免了对“强人工智能”假设提出的许多哲学异议。因此，寻找一个能够解释所有有趣认知现象的架构层次可能是徒劳的。计算机辅助工程已应用于当前的电气工程，主要涵盖电力系统和电机与驱动器领域，并用于展示人工智能在这些领域的应用潜力。与计算机模型不同，有几个相互作用的层次，这种相互作用使得即使是相对简单的认知现象，用一个层次来解释也是相当不完整的。由于人工智能技术具有永久和一致的能力，以及便于记录和复制的能力，因此可以在高压电源和其他电气工程领域的新技术开发中赋予这一特性。关键词：人工智能（AI）、神经网络、可分离性假设
第十一届国际高温会议...
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