换句话说,它包括求解对解决方案重量的线性系统。通常认为这种非线性约束使得对于t的合适值而言,平均H。在过去60年中花费了许多努力[PRA62,Ste88,Dum91,MMT11,BJMM12,MO15,BM17,BM17,BM18,CDMT22],即使在上述参数的范围仍然很困难,即使在Quantum com-com-com-com-com-com-com-peter [ber10 ber10 ber10,kt17]中也很困难。因此,解码问题引起了密码系统设计师的兴趣。今天,这是提交给NIST竞赛3的PKE和Signature方案的安全性的核心,例如Classic McEliece [AAB + 22],自行车[ABC + 22],Wave [BCC + 23]和Sdith [AMFG + 23]。研究解码问题的二进制版本很常见,但是非二进制案例也引起了签名方案波[DST19]或sdith [fjr22]的兴趣[BLP10,BLP11]或更常见的。波的安全性是
如果您已经决定进入互联网市场,那么了解您的业务、明确目标并确定最适合您组织的渠道就非常重要。这样,您就可以避免犯很多错误并避免失去客户和金钱。但您如何才能做到这一点?您肯定需要了解 SOSTAC 方法是什么。
摘要:在聚合物材料的转换操作中,传输现象与结晶之间存在复杂的相互作用。尤其是熔融状态的聚合物是一种粘弹性流体,具体参数取决于温度,压力,晶体线和分子拉伸。分子拉伸是一个张量变量,其值由流量,温度和压力场的历史记录确定。在聚合物加工操作中,几种现象通过彼此相互作用同时进行。描述上面提到的每种现象的模型的组合和相互作用提供了所有相关数量的演变,因此,还描述了描述通常从壁开始的固化演变的总体模型(其中温度较低,此外,剪切的剪切较高)。这项工作介绍了在注射过程中同骨聚丙烯行为的总体模型。该模型包括球形和原纤维结晶的动力学及其对分子拉伸水平的依赖性;进行建模以预测分子拉伸和沿模制零件厚度的形态分布。模型预测令人满意地描述了过程中温度和压力的演变以及零件内部形态分布的基本方面。
摘要目的:本研究探讨了尼日利亚公共服务中人工智能实施的现状,以及利用人工智能改善治理和服务交付的潜在好处、挑战和战略步骤。方法:研究设计是定性的。数据是通过二次数据收集收集的,其中查阅了与人工智能相关的学术文章、书籍和报告的全面文献综述。本研究采用主题研究方法来阐明与治理和公共服务中的人工智能相关的潜在问题、信念和经验。该研究还以内容分析为基础。结果:研究结果表明,人工智能在尼日利亚公共服务中的应用仍处于早期阶段,在电子政务、医疗保健、银行业、房地产业务和执法/安全机构等领域取得了有希望的发展。尼日利亚政府需要在基础设施建设和人力资本发展方面投入大量资金,这反过来将弥补尼日利亚技术进步中对人工智能的无知而导致的技能差距、基础设施不足和失误。局限性:本研究通过确定影响人工智能采用和实施的主要障碍,考察了人工智能在尼日利亚公共服务和治理中的现状。该研究提出了将人工智能应用到尼日利亚公共服务和治理中的进步建议。贡献:本研究全面了解了如何在尼日利亚独特的环境中采用人工智能。结果:本研究未获得任何机构或组织的资助。关键词:人工智能 (AI)、公共服务、治理、效率、生产力引用方式:Nwosu, CC, Obalum, DC, & Ananti, MO (2024)。尼日利亚公共服务和治理中的人工智能。治理与问责研究杂志,4(2),109-120。1. 简介人工智能 (AI) 正日益成为全球各个领域的变革力量,其在公共服务和治理中的应用在尼日利亚引起了广泛关注,尼日利亚是一个人口快速增长、社会经济挑战复杂的国家。将人工智能融入公共服务和治理,有可能解决诸如效率低下、腐败和服务交付差距等关键问题。人工智能技术可以增强决策过程,改善公共资源管理,并为政府机构面临的挑战提供创新解决方案。自动化日常行政任务,以增强复杂的数据分析和预测建模。人工智能提供
_________________________________________________致谢我要感谢LinköpingUniversity有机会进行我的学士学位论文,作为工程电子学学士学位。我特别感谢我的审查员何塞(Jose)和我的主管迈克尔(Michael)在整个研究中的帮助和支持。我对弗雷德里克(Fredrik)ABB的主管表示感谢。c和弗雷德里克。n,为我提供了对ABB AI的研究的机会。他们在整个项目中的指导和支持是无价的。我也感谢整个ABB团队允许我观察并与他们在全球劳动力中的业务进行互动。特别感谢ABB的IT部门的Andrea在解决该项目和防火墙问题方面的关键帮助,这对于成功完成该项目至关重要。此外,还要感谢Microsoft的Richard,以获取有关使用Microsoft工作空间的专家指导和实用建议。最后,我想对父母在这些年中坚定不移的支持和帮助表示最大的感谢。- 艾滋病
在过去的几年中,通过元启发式算法提出了现实世界优化问题及其有效的解决方案,这是无数研究的催化剂。尽管在设计和使用元启发式方面有数十年的历史进步,但就可怜性,算法设计的正直和新技术成就的性能验证性而言,仍然存在很大的困难。一个明显的例子是源于用于优化的元启发式学作品的稀缺可复制性,这通常是由于歧义和缺乏细节而不可避免的,这是在提出要复制的方法中。此外,在许多情况下,其报告的结果具有可疑的统计意义。这项工作旨在为观众提供一项良好实践的提议,这些建议在进行有关用于优化的元启发式方法的研究时应接受,以提供科学的严格,价值和透明度。为此,我们介绍了一种逐步的方法论,涵盖了解决这个科学领域时应遵循的每个研究阶段。具体来说,将讨论有关问题,解决方案编码,搜索操作员的实施,评估指标,实验设计以及对现实世界绩效的考虑的问题,解决方案编码,实施解决方案,实施解决方案,将讨论经常被忽视但至关重要的方面和有用的建议。最后,我们将概述重要的考虑因素,挑战和研究方向,以实现新开发的优化元启发式学在其在现实世界应用环境上的部署和运营中的成功。
大型语言模型(LLMS)在各种自然语言处理任务中表现出令人惊讶的表现。最近,具有特定领域知识的医学LLM在医疗咨询和诊断方面表现出了出色的功能。这些模型可以平稳模拟医生的对话并提供专业的医疗建议。大多数医疗LLM是通过继续培训开源总LLM的,与从头开始培训LLM相比,计算资源所需的计算资源要少得多。此外,此方法比基于API的解决方案提供了更好的患者隐私保护。鉴于上述优势,该调查系统地总结了如何从开源的一般LLMS来培训医疗LLMS,从更细粒度的角度来看。它涵盖了(a)如何获得培训语料库和构建定制的医学培训集,(b)如何选择适当的培训范式,(c)如何选择合适的评估基准,以及(d)现有的挑战和有前途的研究方向。这项调查可以为开发LLM的开发提供指导,这些LLM专注于各种医学应用,例如医学教育,诊断计划和临床助理。相关资源和补充信息可以在GitHub存储库1上找到。
与社会人口统计学转变和温暖的气候相交 - 趋向于增加全球热暴露和健康后遗症。通过空调(AC)进行的冷却适应性是有效的,但能源密集型,并受家庭水平的收入和适应能力差异的限制。使用对大型多国家庭调查数据集进行培训的统计模型(n = 673,215),我们将AC采用和能源用途投影到全球最终空间分辨率的本世纪中叶。在全球范围内,住宅交流电的家庭份额可能从27%增长到41%(评估的场景范围:33-48%),这意味着住宅冷却电力消耗量增加了一倍,从1220到1940年(场景范围:1590-2377)Terawatt-hours yrs yr。 -1,发射在590至13.65亿吨二氧化碳等效物(MTCO 2 E)之间。AC的访问和利用率在国家和收入群体内和收入群体内的差异显着,将保持高度不平等。2050年最多有40亿人可能缺乏空调。我们的全球网格预测有助于将AC的脆弱性,健康和脱碳作用纳入气候变化的综合评估中。
免疫管理者协会 (AIM) 是一个非营利性会员制协会,由 64 个联邦资助的州、领地和地方公共卫生免疫计划的主管组成。AIM 致力于与全国合作伙伴合作,减少、消除或根除疫苗可预防疾病。AIM 还致力于通过为其计划利益提供支持来确保其成员的成功。自 1999 年以来,AIM 一直致力于促进免疫管理者之间的合作,以有效控制疫苗可预防疾病并提高美国的免疫覆盖率。
这篇论文(开放获取)由佐治亚南方公共图书馆的杰克·N·阿弗里特研究生院免费提供给您,供您开放获取。它已被佐治亚南方公共图书馆的授权管理员接受并纳入电子论文和学位论文。如需更多信息,请联系 digitalcommons@georgiasouthern.edu。