Layton,D。“ Chatgpt - 我们如何到达今天的位置 - GPT开发的时间表。” https://medium.com/@dlaytonj2/chatgpt-how-we-we-got-to-wher-we-we-are-today-a-timeline-timeline-fppt-development-f7a35dcc660e(2023)。Lubbad,M。“ GPT-4参数:无限制指南NLP的游戏规则改变者。”https://mlubbad.medium.com/the-ultimate-guide-to-gpt-4-parameters-verything-nything-to-to-to-to-to-to-about-about-about-about-about-about-nlps-changer-changer-109b87678555a(2023)。Shree,P。“开放AI GPT模型的旅程。”https://medium.com/walmartglobaltech/the-journey-open-open-ai-gpt-models-32d95b7b7fb2(2020)。
copy.ai最初是为营销和创意写作而建造的,在寻求新鲜,引人入胜的论文写作方法的学生中发现了自己的利基市场。它的创造力使其成为需要对话语调或独特视角的作业的理想选择。该工具的速度和简单性使得它特别吸引了快速草稿和集思广益会议。虽然它不仅专注于学术写作,但复制。EA的创新能力使学生能够在框框外观和手工艺引人入胜的文章中思考。无论您是从事个人声明还是创意项目,此工具都可以为您的写作增添风格。
理解基于复杂人类齿轮统一的大规模信息处理是认知神经科学的核心目标。新兴活动流模型表明认知任务信息是通过区域间功能或结构连接性传输的,但基于图理论的模型通常假设神经通知是通过大脑网络的最短路径发生的。但是,最短路径是否是经验认知信息传播的最佳途径尚不清楚。基于大规模的活动流量映射框架,我们发现,最短路径的活性流量预测的性能明显低于直接路径。最短的路径路由优于其他网络通信策略,包括搜索信息,路径集合和导航。有趣的是,当同时考虑物理距离约束和不对称路由贡献时,最短路径的表现优于活动流量预测的直接路径。这项研究不仅通过经验网络模型挑战了最短的路径假设,而且还表明认知任务信息路由受到大脑网络的空间和功能嵌入的约束。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
软木是一种天然的无定形材料,其泊松比接近零的比率是密封玻璃瓶的无处不在。它是一种各向异性,横向各向同性,复合材料,几乎无法缩放。在这里,我们提出了一种新的各向同性和可重复使用的软木状的超材料,该类似于混合桁架材料,以显示出接近零的各向同性泊松的比例。优化是使用椭圆基函数神经网络辅助的多物镜遗传算法进行的,并与有限元仿真相结合。最佳的微结构超材料,由晶格常数为300 µm的两光片光刻制造,几乎各向同性泊松的比例在所有方向上都小于0.08。它可以恢复96。压缩测试后其原始形状的6%超过20%的应变。
1魁北克研究中心大学医院中心 - 加拿大魁北克G1V 4G2的拉瓦尔大学; 2魁北克大学心脏病学研究所(CRIUCPQ) - 加拿大魁北克G1V 4G5的Laval University,加拿大魁北克大学的心脏病学研究中心; 3舍布鲁克大学医院中心(CHUS)和CRCHUS,魁北克J1H 5N4,Sherbrooke的CRCHUS 3医学遗传学服务; 4加拿大魁北克G1V 0A6大学Laval Cancer Research Center,加拿大魁北克; 5加拿大魁北克G1V 0A6,魁北克省,魁北克省法学与工程学院生物化学,微生物学和生物信息学系; 6加拿大魁北克G1V 0A6牙科医学学院口腔生态学研究小组,加拿大魁北克; 7加拿大魁北克G1V 0A6魁北克大学牙科医学学院Hérelle细菌病毒参考中心的7félix; 8国家科学研究中心(CNRS),Luminy Campus,13288 Marseille Cedex 09,Luminy Campus国家科学研究中心(CNRS)的建筑和功能; 9生物大分子的建筑和功能,Aix-Marseille大学,Luminy Campus,13288 Marseille Cedex 09,法国
在执行大订单时,在短时间内进行交易可能会触发不可避免的市场变动,称为市场影响。在更长的时间内传播执行,使交易者面临市场风险。算法执行策略必须在这种权衡方面进行导航,并且这些策略通常被归类为静态策略,这些策略遵循预定的执行时间表和动态策略,这些策略会根据市场条件来调整时间表。Almgren和Chriss [1]和Bertsimas和Lo [3]的开创性工作引入了该领域的基础模型,代表市场中值是连续的差异过程,其市场影响纳入了漂移期限。此模型提供了使用变分方法得出静态最佳执行策略的框架。涉及静态策略,许多研究还扩展了市场影响结构的建模,包括非线性市场的影响,弹性和Dang中的瞬时影响[8],Gatheral等。[9],Galedal and Schied [10]和Curato [7]。在实际市场中,重要的是要考虑竞标差价,并最佳地使用市场订单(MOS)和限制订单(LOS)至关重要。Cartea等。 [6],Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模,同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施,扩展了该框架。 他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等(HJB QVI)来得出动态策略。Cartea等。[6],Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模,同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施,扩展了该框架。他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等(HJB QVI)来得出动态策略。
北卡罗来纳州罗利市今年排名第一,此前几年它一直在 BPC 排名中争夺头把交椅。罗利的出色表现归功于其在 BPC 指数所有类别中的强势地位。该都市区多年来劳动力市场状况良好,在五年就业增长、五年工资增长和一年就业增长中分别排名第九、第十八和第十九。由于罗利和邻近的达勒姆-教堂山“研究三角区”的三所大学为该都市区提供了稳定的高技能工人供应,该都市区劳动力市场显示出持续走强的迹象,该市在 2023 年 7 月至 2024 年 7 月的短期就业增长中排名第 22 位。除了整体就业条件强劲之外,罗利还拥有强劲的高科技产业,在区位商 (LQ) 大于 1 的高科技产业数量和整体高科技 LQ 方面分别排名第五和第十一。除了强劲的表现外,罗利大都市在经济机会指标方面也位居大城市前四分之一,在社区复原力方面排名第 13 位,在经济适用住房家庭比例方面排名第 30 位。
选择机器学习模型,用于识别两个类之间的最佳阈值,例如非表达和表现性的MIDI轨道,需要仔细考虑数据的特定char-cher-cher-cher-cher-tecteristical和分析目标。逻辑回归通常受到青睐。该模型通过对给定输入属于两个类之一的概率进行建模,为分类提供了一个清晰,可解释的框架。逻辑回归的输出是0到1之间的连续概率得分,可以直接确定和调整决策阈值。这种简单性和直接性使逻辑回归特别有吸引力,当时主要目标是确定可靠且易于解释的阈值。
能量轮毂(EHS)是通过转换能量载体和使用储能系统来同时供应不同类型的能源需求的单位。能源存储系统可以显着帮助维持能源生产和能源需求之间的平衡,同时实现可再生能源资源的使用,并通过有效的能源供应管理来提高能源轮毂的灵活性。在这项研究中,一个随机模型设计用于能量轮毂中的单位承诺(UC),其中包括氢车辆(HV)停车场,电动热泵(EHP),吸收冷水机(AC),光伏(PV)模块,锅炉,锅炉,氢化器,电解室(HE)和电动,热,冷却,冷却,冷却,冷却和氢气储存系统。在这里,天然气(NG)和电力是EH的输入,用于供应电,氢,热,冷却和NG需求。在这项工作中,需求的不确定性,氢气罐和光伏电源的初始功率进行了建模,并还研究了存储系统,停车场和需求响应对EH操作的影响。使用GAMS软件中的CPLEX求解器求解了所提出的混合整数线性编程(MILP)模型,以用于EH中的单位承诺。结果表明,在存在需求响应的情况下,EH运行成本降低了27.58%,储能系统增加了12.68%,氢车辆的成本降低了2.9%。此外,评估了不同意外事件对EH操作的影响。结果表明,尽管电网退出,但仍提供氢需求。这尤其是由于此外,根据结果,可以发现冷却存储系统6.19%对降低EH运行成本的影响很大,而电气,氢气和热量存储系统则比其他人的运行成本降低15.89%比其他人更有效。