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World File Search System自上而下
利用自上而下的sector allo
为了回答这个问题，我们介绍了一种基于LLM的新型方法，该方法通过对宏观经济和市场情感数据的综合分析来强调顶级部门分配。现有方法包含各种数据源，包括情感和基本原理，但它们通常集中于对单个证券的自下而上分析。我们的框架利用LLMS系统地处理和合成多个数据流（包括政策文档，经济指标和情感模式），从而根据市场条件对部门分配的动态调整。通过自动化这些宏观财务关系的提取和解释，我们的框架通过主要自上而下的镜头增强了部门分配策略的响应能力。这提供了一种更系统的方法来捕捉情感驱动的价格变动，从而为扇区级别的投资组合结构提供了新的见解，以补充传统的安全级别分析。
建立自上而下、由中而外的新战略
许多在公司任职多年的人已经对各种模式的“他们”的元素产生了依赖。因此，期望既不明确也不一致，将各种模式和框架转化为有效行动是一项挑战。也许并不令人意外的是，也有一些人抵制变革。因此，该团队需要明确定义在公司中领导意味着什么。舒斯特也意识到，让高管领导团队定义新模式，然后将其传递到整个组织，这将是一个浪费的机会。相反，领导层应该将这一任务委托给整个组织中一个非等级制的领导小组，这个小组被称为工作组。“多年来，我们一直试图实施成功的领导力计划，但都失败了，”舒斯特说。“这次，我们决定授权各个级别的人共同努力，创造一些有意义的东西，以激发整个组织的想象力和热情。”
通过定向进化自上而下地设计复杂群落
5 加州大学伯克利分校分子与细胞生物学系，加利福尼亚州伯克利，美国。 6 马克斯普朗克分子细胞生物学和遗传学研究所以及马克斯普朗克复杂系统物理研究所，德国德累斯顿。 7 欧洲分子生物学实验室（EMBL），发育生物学部，德国海德堡。 8 加州大学欧文分校发育与细胞生物学系，加利福尼亚州欧文，美国。 9 波士顿大学生物医学工程系和生物设计中心，马萨诸塞州波士顿，美国# 通讯作者：alvaro.sanchez@yale.edu 摘要 定向进化已用于自上而下地设计生物系统数十年。通常，它已应用于生物体水平或以下，通过迭代采样突变景观来引导寻找具有更高功能的遗传变异。在生物体水平之上，少数研究尝试人工选择微生物群落和生态系统，但成功率参差不齐，且通常不高。我们对人工生态系统选择的理论理解仍然有限，特别是对于大型无性生物群落，而且我们对设计有效的方法来指导它们的进化知之甚少。为了解决这个问题，我们开发了一个灵活的建模框架，使我们能够在广泛的生态条件下系统地探究任意一组群落和选定功能上的任意选择策略。通过在相同条件下人工选择数百个计算机模拟微生物元群落，我们检查了迄今为止使用的两种主要育种方法的基本局限性，并规定了显着提高其功效的修改。我们确定了一系列定向进化策略，特别是当结合使用时，它们更适合自上而下地设计大型、多样化和稳定的微生物群落。我们的结果强调，定向进化允许在生态结构功能景观中进行导航，以寻找动态稳定、生态和功能具有弹性的高功能群落。
自上而下减轻人工智能网络安全风险
近年来，人工智能和机器学习的知名度和普及度不断提高，这为该技术带来了几乎无限的应用场景，包括通过自动化日常任务来提高工作效率、激发新想法，甚至编写定制代码。在网络安全领域，人工智能可以提高分析大量信息的效率，通过全天候监控，可以帮助更快地检测和应对网络攻击。[1] 它还可以消除解读大量信息时的一些人为错误。[2] 然而，人工智能工具的迅速崛起引发了一系列网络安全和监管问题，进而引起了全球管理机构的回应。欧盟已提出《人工智能法案》，这是“世界上第一部全面的人工智能法律”。[3] 同样，中国最近发布了“一套管理生成人工智能服务的临时规则”。[4] 美国立法者一直未能跟上全球同行的步伐，但今年 6 月，参议院多数党领袖查尔斯·舒默推动“国会努力制定人工智能新规则”。[5] 人工智能的积极用例与其通过信息共享带来的网络安全风险以及威胁行为者利用其对付个人和组织的可能性相伴而生，有时甚至被这些风险所掩盖。 虽然采用人工智能和机器学习对于组织保持竞争力可能是必要的，但考虑到网络安全风险，如何才能成功、安全地将其应用到系统中，并获得高管和董事会的支持？ 人工智能可靠性问题造成的网络安全风险 人工智能和机器学习模型的准确性和实用性取决于它们所利用的信息源，而信息源的发展速度可能比训练过程更快。
评估自上而下的气候金融需求
•自下而上的气候融资需求：国家要求达到其国家气候目标所需的气候融资，如官方文件（例如全国确定的捐款（NDC））所述。这些需求包括在国内筹集的财务以及国际（公共和私人）来源所需的财政支持。有些国家使用与1.5°C途径保持一致的预测模型估算其气候融资需求，但在大多数情况下，自下而上的需求是从昂贵的缓解和适应性措施或国家旨在实施的项目的列表中得出的。当前，总陈述的自下而上的需求不足以在1.5°C内保持全球温度的上升（UNFCCC，2023年）。
自上而下的电路中发展不同的架构 1
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 8 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.27.555010 doi：bioRxiv preprint
将整体自上而下的视角与大脑中的第一人称视角联系起来
人类和其他动物具有将自己的位置从一个空间参考框架转换到另一个空间参考框架的非凡能力。在自上而下和第一人称视角之间无缝移动的能力对于导航、记忆形成和其他认知任务非常重要。有证据表明内侧颞叶和其他皮质区域有助于实现此功能。为了了解神经系统如何执行这些计算，我们使用变分自动编码器 (VAE) 从机器人模拟的自上而下视图重建第一人称视图，反之亦然。VAE 中的许多潜在变量具有与神经元记录中看到的类似的响应，包括位置特定活动、头部方向调整和与本地物体距离的编码。从自上而下的视图重建第一人称视图时，位置特定响应很突出，但从第一人称视图重建自上而下的视图时，头部方向特定响应很突出。在这两种情况下，模型都可以从扰动中恢复，而无需重新训练，而是通过重新映射。这些结果可以促进我们对大脑区域如何支持视点联系和转换的理解。
在文本处理系统中将自上而下和自下而上的策略整合在一起
摘要Scisor。系统是一种计算机程序，旨在扫描受约束的文本自然出现的文本，提取信息并回答有关该信息的问题。该系统目前在公司合并和收购领域中读取报纸故事。Scisor使用的语言分析策略结合了完整的句法（底部）解析和概念性期望驱动的（自上而下）解析。四个知识来源，包括句法和语义信息以及域知识，以灵活的方式进行交互。这种信息产生了一个更强大的语义分析仪，旨在优雅地应对[Exical and stancactic知识中的差距，很容易地传输到新的事物上，并促进信息从文本中提取。
采用自上而下的紧固方法安装 TimberTech 高级 PVC 甲板和檐板
免责声明 TimberTech ® 高级 PVC 和复合地板的安装应采用与安装木质或复合地板相同的良好建筑原理，并遵守当地建筑规范和以下网站上的安装指南。AZEK Building Products LLC、其附属公司、继承人和受让人对本产品的不正确安装不承担任何责任。TimberTech 高级 PVC 和复合地板可能并不适合每种应用，安装人员有责任确保 TimberTech 高级 PVC 和复合地板适合预期用途。由于所有安装都是独一无二的，因此安装人员还有责任确定每种甲板应用的具体要求。TimberTech 建议在安装前由持牌建筑师、工程师或当地建筑官员审查所有应用。在购买之前，TimberTech 还建议您查看完整的安装指南，了解有关安装的更多详细信息以及有关保养和维护、存储和处理、保修范围参考和其他重要产品信息的信息。安装指南可在以下网址找到：https://www.timbertech.com/resources/installation-help/