XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编写
QuaSiMo：用于编写量子模拟混合工作流的组合库
我们提出了一种可组合的设计方案，用于开发用于量子模拟应用的混合量子/经典算法和工作流。我们的面向对象方法基于构建一组富有表现力的通用数据结构和方法，这些结构和方法可以编程各种复杂的混合量子模拟应用程序。我们方案的抽象核心是从对当前量子模拟算法的分析中提炼出来的。随后，它允许通过扩展、专业化和动态定制我们设计定义的抽象核心类来合成新的混合算法和工作流。我们使用与硬件无关的编程语言 QCOR 将我们的设计方案实现到 QuaSiMo 库中。为了验证我们的实现，我们在 IBM 和 Rigetti 的商业量子处理器上测试并展示了它的实用性，运行了一些原型量子模拟。
现代化土地利用规划：规划内容编写最佳实践——目标、目的和策略
该省已承诺与原住民政府合作开展土地利用规划，以支持和解以及《原住民权利宣言法案》（DRIPA）和《联合国原住民权利宣言条款》（UNDRIP）的实施。现代化的土地利用规划方案正在通过与原住民的接触进行制定和完善。土地利用规划项目团队、原住民合作伙伴和顾问以及其他相关方的反馈意见已经并将继续为新政策和指导提供信息。随着 DRIPA 的实施，与原住民进行更深入合作的新机会将反映在这一过程中。此外，为了确保新政策和指导有效地履行和解承诺，政府将继续与第一民族领导委员会以及其他原住民政府和组织合作，推动新政策和指导的制定。
阿肯色州的石杆（Plecoptera）：从博物馆标本数据中编写的清单
石杆被称为水质的指标。他们在自来水，冰川融化和大型无亲养湖中的存在正在迅速下降。在美国，美国与美国合作伙伴鱼类和野生动植物服务通过制定国家野生动植物行动计划（Swaps）来保护栖息地和野生动植物。植物和野生动植物物种经常作为最大保护需求（SGCN）的物种进入这些掉期。阿肯色州目前将九种石蝇物种列为SGCN，并通过掉期赠款为其提供了研究。但是，这些九种最初是根据少数论文的少量数据选择的。使用博物馆标本数据进行更全面的评估，以评估采样的完整性，物种的相对稀有性和流行性，分布时间变化以及阿肯色州物种的保护状况。在此，我们发布了一份数据文件和初步数据集，该数据集由标本数据组成，主要来自伊利诺伊州自然历史调查昆虫收藏，加拿大国家收藏，西肯塔基大学，P。N。Hogan个人收藏以及现有文献来源。这些数据是
ssh！我们有一个计划，由克里斯·霍顿（Chris Haughton）编写和插图
在翻转图表上或在视觉图下的大规模大小，以便孩子们可以清楚地看到您在每个步骤中所做的事情并遵循该过程。在工作时仔细讨论形状，大小和颜色，以及您关注的内容，使孩子们可以看到创建此角色的过程。您会撕裂零件吗？切零件？更改颜色以添加细节？他们有道具，例如帽子还是网？这使我们对角色及其行为及其外观的看法是什么？▪完成拼贴时，退后一步，查看您创建的角色。将您对它们的想法写成图片周围的单词和短语，或作为角色描述以伴随它。鼓励孩子们在拼贴画上做同样的事情。▪如果这个角色是思考或说些什么，他们会怎么说？记录在拼贴画上的思想或语音泡沫中。这样做时，重要的是先写单词，然后塑造周围的气泡，以免限制孩子的思想。▪让孩子们在房间周围的工作并探索彼此的想法和创作。让孩子们有机会谈论彼此的工作，讨论他们对自己创造的角色的想法。▪在工作墙或共享日记中显示这些内容。▪您的想法对他们在上一场会议中查看的插图相同吗？以不同的颜色添加其他想法。
ESAIJ - Broadgun Software 的 pdfMachine，http://pdfmachine.com，一款出色的 PDF 编写实用程序！
性能 [16] 。正如所呈现的，人类的能力还没有跟上 SFB 潜在速度的增加。因此，SFB 的设计需要注重船员和乘客的保护和舒适度。简而言之，本报告的重点还在于帮助解决与 SFB 的设计和操作相关的许多 HF 问题及其改进；例如， 提高 SFB 的性能和安全性 提高操作能力和准备就绪状态 降低 SFB 的全寿命成本，如降低受伤风险 降低 WBV 和噪音暴露。一般而言，选择几种类型的船是因为船员/乘客的位置与他们在运输过程中的座位/站立条件有关，特别是在恶劣的海况下。船的类型包括； 刚性充气艇 (RIB) 3-12 米或 10-40 ý
锂离子电池和其他对消防安全的威胁由Gordon F. Tomaselli编写的证词，医学博士
4 Mozaffarian，D.，Benjamin，E.J.，Go，A.S.，Arnett，D.K.，Blaha，M.J.，Cushman，M.，Turner，M.B。（2015）心脏病和中风统计 - 2016年更新：美国心脏协会的报告。循环，133，E268-E278。5患有先天性心脏病的成年人的心律不齐，第一部分：JACC最先进的评论，F。Bessiere等。J Am Coll Cardiol 2023卷。82第11页第1108-1120页登录编号：37673512 doi：10.1016/j.jacc.2023.06.06.034 6 Hazinski，M。F.，M.F.，Markenson，D.，Neish，S.，Gerardi，M.，M.，Hootman，J.，Nichol，Nichol，Nichol，G。，Smith，Smith，S.（2004）。aha科学陈述：对心脏骤停的反应和选择威胁生命的医疗紧急情况。学校的医疗应急响应计划：医疗保健提供者，政策制定者，学校管理人员和社区领袖的声明。同时发行的流通，109，278-291;儿科，113，155-168;急诊医学年鉴，43，83-99。7 Link，M.，Atkins，D.，Passman，R.，Halperin，H.，Samson，R.，White，R.，Kerber，R。（2010）。第6部分：电疗法。自动化的外部除颤器，除颤，心脏vers和起搏：2010年美国心肺复苏和紧急心血管护理指南。流通，122（补充3），S706 – S719。8 Mell HK，Mumma SN，Hiestand B，Carr BG，Holland T，Stopyra J.农村，郊区和城市地区的紧急医疗服务响应时间。JAMA Surg。 2017年10月1日; 152（10）：983-984JAMA Surg。2017年10月1日; 152（10）：983-984
报告编写指南年终报告第 13 号——联邦基金支出报告
4 ALN 支出 10.541 培训用品-技术创新补助金 123,623.64 0.00 123,623.64 10.553 学校培训计划 592,577,697.53 0.00 592,577,697.53 10.555 国家学校培训计划 1,827,570,729.66 0.00 1,827,570,729.66 10.559 暑期培训 24,531,635.96 120,099.72 24,651,735.68 10.560 国家培训用品行政费用 22,302,030.35 622,372.50 22,924,402.85 10.579 培训用品自由裁量补助 247,003,382.96 -7,739,994.87 239,263,388.09 84.010 向地方教育机构提供的 Title I 补助 1,069,990,026.38 990,241,257.91 2,060,231,284.29 84.027 向各州提供的特别教育补助 1,523,046,251.35 -2,561,957.07 1,520,484,294.28 84.048 职业和技术教育 120,673,918.68 1,048,379.38 121,722,298.06 84.173 特殊教育补助金 47,335,321.37 -7,524,234.59 39,811,086.78 84.287 二十一世纪社区学习中心 117,673,563.59 -10,311,727.30 107,361,836.29 84.323 特殊教育 - 州人员发展 3,029,471.70 -384,925.03 2,644,546.67 84.365 英语语言习得州补助金 78,498,207.82 93,581,929.36 172,080,137.18 84.367支持有效教学州补助 148,547,337.17 83,119,902.55 231,667,239.72 84.369 州评估和相关活动补助 28,529,736.08 25,185.91 28,554,921.99 84.371 综合素养发展 15,432,640.11 -15,120,025.26 312,614.85 84.424 学术充实计划 29,962,239.17 116,502,915.66 146,465,154.83 84.425 教育稳定基金 -8,163,914,286.70 8,177,937,488.64 14,023,201.94 93.243 区域和国家重大项目 1,588,225.02 -70,116.57 1,518,108.45 93.600 先发制人计划 6,040,716.57 8,575.54 6,049,292.11
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
这是你，llm吗？使用多语言代码样式测量识别AI编写的程序
摘要 - 基于LLM的代码完成者（例如GitHub Copilot）的日益普及，对自动检测AI生成的代码的兴趣也在增加 - 特别是在由于安全性，知识产权或道德问题所致的策略所禁止的LLMS程序所禁止使用LLMS程序的情况下。我们介绍了一种针对AI代码风格测量学的新颖技术，即，基于基于变压器的编码器分类器，将LLMS生成的代码与人类编写的代码区分代码的能力。与以前的工作不同，我们的分类器能够通过单个机器学习模型在10种不同的编程语言上检测AI编写的代码，从而在所有语言中保持高平均精度（84.1％±3.8％）。与分类器一起，我们还发布了H-AiroSettamp，这是一个针对AI代码定型任务的新颖的开放数据集，由121个247代码片段组成10种流行的编程语言，被标记为人文编写或AI生成。实验管道（数据集，培训代码，结果模型）是AI代码风格任务的第一个完全可重现的。最值得注意的是，我们的实验仅依赖于开放的LLM，而不是诸如Chatgpt这样的专有/封闭的LLM。索引术语 - 编码样式，大语言模型，AI检测，代码生成，数据出处，深度学习