大型语言模型(LLMS)是非常大的深度学习模型,可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示,来自变形金刚(SBERT)的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder(TSDAE),生成查询网络(GENQ)和生成假伪标记(GPL)的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具,以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此,使用高级培训方法(例如TSDAE,GENQ和GPL的改编),通过利用自然语言处理(NLP)(NLP)(NLP)(NLP)和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据,对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明,搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档,并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
基于区域的管理工具(ABMT),包括海洋保护区(MPA)通常是静态的,无法反映海洋生态系统的动态现实。海洋生态系统的特征是它们的体现不断变化,这进一步由人为应激源(尤其是气候变化)扩大。ABMT和MPA的前提是以环境平衡的隐式假设,因为它们的边界和管理框架通常被固定,并且很难进行调整。本文试图在静态保护策略与海洋生态系统的深刻和天生的动态性质之间揭开张力。它进一步旨在推进动态ABMT的概念,提出了对ABMT治理的综合概念化,这种概念更容易应对复杂海洋生态系统提出的复杂海洋生态系统动态的挑战类型。的动态被广泛地解释为包含三个维度:空间,具有流动和可调的保护措施;规范性,表示一种动荡和自适应的管理框架,该框架利用生态和管理阈值作为适应性,及时和前瞻性方法来增强管理结果的发起人;和制度,即,充分灵活而动态的机构机制负责监督ABMT实施。在对动态ABMT的全面概念化之后,本文解决了以下问题,管理着海洋的法律框架是否可以维持这种动态的海洋治理模式。
作者:AB Calvo · 2001 · 被引用 4 次 — 美国显示器联盟 (USDC) 已采取... 该模型已广泛应用于军事采购计划,作为决策支持工具。
纤维板层癌 (FLC) 是一种罕见但致命的癌症,主要发生在年轻人中。目前尚无已知的有效治疗方法,尽管似乎有几种有希望的治疗方法正在开发中。遗传学研究证实,几乎所有 FLC 肿瘤都具有由融合基因 (DNAJB1-PRKACA) 编码的融合蛋白标记 (DNAJB1- PRKACA);它目前被接受为 FLC 的诊断标准。几个研究小组已经建立了患者来源的异种移植 (PDX) FLC 模型,使用免疫功能低下的动物作为宿主,并使用患者组织样本(肿瘤或腹水)作为 PDX 衍生类器官的主要来源。这些 FLC 类器官由 FLC 上皮、内皮祖细胞和星状细胞组成。CRISPR/Cas9 被用作基因编辑技术来修改成熟肝细胞以获得表达融合基因和/或与 FLC 相关的其他突变基因的离体 FLC 样细胞。尽管这些模型模拟了部分但不是全部 FLC 特征,但使用这些模型进行药物筛选在确定临床上有用的治疗方法方面已被证明无效。将 FLC 与正常成熟的内胚层细胞谱系进行比较的遗传研究表明,FLC 并非与肝细胞共享遗传特征,而是与胆管树干细胞 (BTSC) 亚群共享遗传特征,这些肝/胰腺干细胞/祖细胞始终存在于胆管树中的胆管周围腺体 (PBG) 中,是肝脏和胰腺形成和出生后再生的干细胞来源。因此,预计 BTSC 模型(而不是肝细胞模型)可能更有用。在这篇综述中,我们总结了各种 FLC 模型的现状及其特点、应用和局限性。它们提供了了解这种致命疾病的原因和特征的机会,并且可以从中确定有效的治疗方法。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
doyensec进行了三个流行的软件组成分析(SCA)工具(Semgrep,Snyk和Displyabot)的并排比较,以评估其能力,以正确地确定应用程序的第三方库,具有已知漏洞是否在该应用程序中确实引入了可利用的条件。这包括确认不仅包括脆弱的库版本,而且还包括公开披露中所述实际使用的脆弱功能或配置。需要高度准确性,以减少误报的总数,从而减少专业人员所需的整体分式分三名努力。通过手动分析,我们测量了真实和误报,并确定了安全团队来调查工具发现所需的努力水平。
与实验研究的许多其他领域一样,射电天文学与现代技术同时发展,有时会从中借来,有时会推到新的杠杆。这种伙伴关系可以清楚地看到接收者,低温和最先进的电子产品。在过去的20 - 30年中,电子组件价格价格的自由轨道轨迹,尤其是低噪声放大器(LNA),使得建立非常敏感的接收器,以允许在Karl Jansky在1930年代收集到Galaxy的一流数据时,可以对物理可观察到的物理可观察结果进行测量。另一方面,多光束接收器和大面积设施已经在改变当前数据采集率和预期灵敏度的范式,不仅对天体物理学的影响(更多的数据,更多的数据,更多的来源,更深入的红移,在较少观察的时间内),而且在操作的效率上也有效。SKA,Lofar,Alma,Evla和Hauca等是面对新世纪开创性科学挑战的最先进技术。
• 来自多个无线设备的数据:同时从一个或多个无线 CPS 设备收集数据 • 客户列表:创建和保存客户历史信息 • 工作清单:创建和保留工作提醒 • 工作追踪器:创建和保留已执行服务的记录 • 地理位置:记录和存储工作完成的位置 • 时间戳:记录和存储时间和日期 • 监测读数:远程 • 共享/发送数据:方便地通过电子邮件发送或保存数据 • 可选语言:从不同的语言中选择
