该团队由拥有 20 多年酒店业经验的 Rich Linford 领导。Rich 曾在多个不同行业工作过,包括酒吧、俱乐部、婚礼场地、高端餐厅、休闲餐厅、休闲和 QSR 场所。在这些行业中,他曾涉足所有业务职能,包括前台、后台、菜单开发和采购。他最近受雇于 Everyman,担任“食品和饮料主管”,负责监督 2014 年至 2022 年期间食品和饮料项目所有要素的增长,包括超过 1000 万英镑的采购预算。
摘要 — 从梯度下降中得出的在线突触可塑性规则在广泛的实际任务中实现了高精度。然而,它们的软件实现通常需要繁琐的手工梯度或使用梯度反向传播,这牺牲了规则的在线能力。在这项工作中,我们提出了一种自定义自动微分 (AD) 管道,用于稀疏和在线实现基于梯度的突触可塑性规则,该管道可推广到任意神经元模型。我们的工作结合了前向 AD 的反向传播类型方法的编程简易性,同时节省了内存。为了实现这一点,我们利用在线突触可塑性的优势计算和内存扩展,提供一种固有稀疏的 AD 实现,其中如果张量是对角的,则昂贵的张量收缩被简单的元素乘法取代。基于梯度的突触可塑性规则(如资格传播 (e-prop))恰好具有这种特性,因此从这一特性中获益匪浅。我们在合成任务中展示了梯度反向传播与梯度对齐,其中 e-prop 梯度是精确的,以及音频语音分类基准。我们展示了内存利用率如何随网络规模而变化,而不依赖于序列长度,这与前向 AD 方法的预期一致。索引术语 — 算法、神经形态计算、资格传播、自动微分
Promicon项目旨在了解微生物组功能,以引导其表型生产生物聚合物,能量载体,原料和抗菌剂。它专注于使用高级数据挖掘,建模和机器学习分析关键物种和整个微生物。Promicon整合了合成生物学和代谢工程,以优化微生物群落以有效的代谢产物生产。该项目建立了一个标准化平台,用于定量单细胞和OMIC数据分析。其结果与欧盟的生物经济战略相吻合,促进了可持续的生物产品和循环经济。
与需要功能收益突变的Oncogenes不同,肿瘤抑制基因通常需要两个等位基因的功能丧失突变(称为“两击假设”)。p53蛋白(通常称为“基因组的监护人”)在预防癌症中起着核心作用。它对细胞应激的响应,调节细胞周期停滞,DNA修复和凋亡。TP53基因中的突变是人类癌症中最常见的改变之一,使细胞能够逃避凋亡并积累其他突变[4]。
一头扎进 Joanne Baker 所著的《你真正需要知道的 50 个量子物理思想》的迷人世界,就像踏上了一场穿越现实的旅程。这本书将神秘而令人费解的量子物理原理提炼成易于理解的、简短的概念,阐明了塑造我们宇宙的无形力量。无论您是好奇的新手还是经验丰富的科学爱好者,Baker 清晰而引人入胜的散文都会将量子力学的复杂性转化为令人着迷的见解和激动人心的启示。从波粒二象性到薛定谔的猫,每个想法不仅揭开了科学的神秘面纱,还激发了人们对支配存在本身的深奥奥秘的更深理解。准备好在最优秀的导游之一的带领下探索量子领域,拓展您的思维并重新点燃您的好奇心。
参与者被随机呈现了十首诗:五首由十位知名诗人创作——包括威廉·莎士比亚、拜伦勋爵、艾米莉·狄金森和 T.S.艾略特——五首由 ChatGPT3.5 以这些诗人的风格生成。参与者更有可能猜测 AI 诗歌是由人类创作的,而被认为最不可能是人类创作的五首诗都是由真正的诗人创作的。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具,但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学,他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明,教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情,尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势,并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力,确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词:人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法:英语语言教学杂志,12 (2)。196-212 DOI:10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
AI 有望在我们生活的许多领域带来革命。过去几年,我们观察到机器学习 (ML) 算法取得了重大进展,并催生出令人印象深刻的系统,例如图像理解和自然语言识别。数据被大规模收集,可用数据集(公共或公司内部)的数量正在迅速增长,因为许多人都了解数据的基本价值。然而,许多应用程序并不关注人,它们不是以人为本的。下面,我们将讨论为什么先进的 AI 和 ML 算法和技术是不够的,以及为什么这不足以创造 AI 革命。为了取得对人类、个人和社会都有意义的真正进步,我们必须了解如何利用 AI 的新潜力和能力从根本上改变交互系统的设计。
追加销售、投资组合的 SaaS 转型将推动 2027 年 EBITDA 复合年增长率达到 c23% – 我们维持对 2024 年的预测基本不变,预计强劲的下半年业绩将推动 24 财年收入达到 3940 万欧元(同比增长 30%),EBITDA 达到 720 万欧元(同比增长 43%)。展望未来,我们将继续预测 2024-27 年收入复合年增长率为 c18%,因为该集团受益于支持技术升级的全国性需求顺风。在创收方面,项目储备表明,增长将主要来自 4 年期间的私营部门合同,而希腊政府正在进行的大型合同将额外带来 c3000 万欧元的收入增长。我们预计,到 2027 年,这一强劲的收入轨迹将转化为 c23% 的 EBITDA CAGR,到本期末利润率将达到 c20%,这得益于解决方案组合向云端迁移带来的运营杠杆以及售后贡献的增加。