1额外的支出有望涵盖即将推出的2024年6月提案更新的第1阶段的初步设计更新。2在采用联合提案条款并建立电力和天然气利率计划(案例20-E-0428,20-G-0429)的命令中,中央哈德逊被指示进行进行地热地区环路可行性研究,以确定其服务领域内可能存在地热区循环飞行员的潜在领域。可行性研究的预算最高为25万美元,将从中央哈德逊电力客户那里收回。可行性研究的结果用于创建试点建议。
勒索软件攻击已成为一种主要的网络安全威胁,其越来越复杂的技术经常逃避传统的检测方法。提出了一个新颖的框架,该框架通过蒙特卡洛树搜索(MCT)的动态决策能力来协同深度学习模型的预测优势,从而为不断发展的勒索软件变体带来的挑战提供了全面的解决方案。通过严格的评估,混合动力框架在降低误报的同时表现出显着提高的检测准确性,表现优于常规机器学习模型。MCT的整合允许探索多个决策路径,从而实时增强了系统对新型威胁的适应性。此外,提出的模型还保持了计算效率,使其对于企业环境中的实时部署而言是可行的。结果证明了混合模型是现代网络安全中强大的防御机制的潜力,提供了一种可扩展有效的工具来减轻勒索软件威胁。
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量,并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
用于使用大量内容的解决方案已经存在很长时间了,包括版权管理组织的集体许可。AI开发的许可内容市场刚刚开始出现。第三方内容对AI开发人员的价值很明显。AI开发将在许多层面上发生:不仅是基础模型,还会发生使用较小的策划数据集构建的工具和应用程序。集体许可意味着,来自多个来源的付款总额可以对从事创意产业的人们产生重大影响。
摘要:金属蛋白锌无处不在,具有结构和功能重要性的蛋白质锌中心,涉及与配体和底物的相互作用,并且通常具有药理意义。生物分子模拟在研究蛋白质结构,动力学,配体相互作用和催化的研究中越来越突出,但是锌构成了一个特殊的挑战,部分原因是它具有多功能,灵活的协调。生成生物锌中心配体配合物的可靠模型的计算工作流程将发现广泛的应用。在这里,我们使用(非键)分子力学(MM)和量子力学/分子力学(QM/ mm)在半词性(DFTB3)(DFTB3)和理论的密度功能理论(DFTB3)和理论水平来描述六二键式岩构成六氧化锌的锌层中心的理论水平,以评估替代处理的能力。 (单核和二核),以及相互作用组的性质(特别是锌 - 硫相互作用的存在)。mM分子动力学(MD)模拟可以过度影响八面体的几何形状,将其他水分子引入锌配位壳,但可以通过随后的半经验(DFTB3)QM/MM MM MM MD MD MD模拟来纠正。b3lyp/mm几何优化进一步提高了协调距离描述的准确性,该方法的总体有效性取决于包括锌的存在 - 硫 - 硫相互作用,而硫 - 硫相互作用的描述较少。我们描述了使用DFTB3的QM/MM MD的工作流程,然后使用DFT(例如B3Lyp)进行QM/MM几何形状优化,很好地描述了我们的锌金属酶复合物集合,并且很可能适合在结构信息的准确模型中创建锌蛋白质复合物的准确模型。
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。
为了确定第二次世界大战期间在科雷兹省梅马克镇被法国游击队和游击队射杀的德国士兵遗骸的潜在位置,科雷兹省退伍军人办公室和 VDK(负责维护德国战争坟墓的德国组织)将在 6 月底在科雷兹省长领导下组织一次探地雷达土壤分析活动。