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idt ruo自定义DNA和RNA寡做 - Net
IDT自定义寡核能是在礼节综合平台上制造的，并使用优化的磷光体化学用于可持续制造。IDT提供了广泛的修改和净化选项以及大量的配方服务菜单，以满足您苛刻的项目需求。Ultramer™DNA或RNA寡核能是较长的高质量寡核，最适合苛刻的应用，例如克隆，DDRNAI，同源指导的修复和基因构建。
使用自定义生成 AI 激活您的数据
由大型语言模型 (LLM) 提供支持的生成式 AI 应用程序可以自动执行任务，理解和生成文本或语音中的自然语言，并快速分析大量数据以提供对查询的即时响应。借助生成式 AI 功能，企业正在转变客户服务、内容创建、软件开发和 IT 运营等业务功能。大型多模态模型 (LMM) 可以处理各种数据类型，包括文本、图像、视频、音频、图形等，从而为医疗保健、金融和能源等许多行业解锁新的用例。
可自定义的口散胶片-UCL Discovery
这项研究的目的是利用喷墨打印的多功能性来开发柔性剂量的药物载荷胶片，这些薄膜以数据矩阵模式编码信息，并引入专门针对医疗部门的专业数据矩阵生成器软件。pharma-inks（载有药物的油墨）氢化可的松（HC）是根据其流变特性和药物含量来进行表征的。研究了不同的策略以改善HC溶解度：形成β-环糖化蛋白复合物，基于soluplus®的胶束和使用共溶性系统的策略。软件会自动调整数据矩阵大小并确定要打印的层数。HC含量，发现使用的共溶剂的比例直接影响了药物溶解度，并同时在修饰墨水的粘度和表面张力方面发挥了作用。β-环糊精复合物的形成改善了沉积在每一层中的药物数量。相反，基于胶束的油墨不适合打印。成功准备了含有灵活和低剂量的个性化HC的胶片，并且开发了针对医疗使用的代码生成器软件的开发，为个性化医学安全和可访问性提供了额外的，创新的和革命性的优势。
可自定义学习体验的生成AI |运行
摘要：引入可访问的生成人工智能为在任何教育环境中实施个性化学习方法开辟了有希望的机会。个性化的学习已有很长时间的概念化，但直到最近才变得现实和真正实现。在本文中，我们提出了一种负担得起且可持续的方法来个性化学习材料，作为完整的教育过程的一部分。我们在软件工程学院的先前存在的学习管理系统中创建了一个工具，该工具会根据教授为特定班级提供的学习成果自动生成学习材料。学习材料以三种不同的样式组成，最初是传统教授风格，而其他两种变体则采用了流行文化的影响，即蝙蝠侠和周三的阿达姆。每个课程除了以三种不同格式交付外，还包含自动产生的多项选择问题，学生可以使用这些问题来检查其进度。本文包含完整的说明，借助Openai的API在大型语言模型的帮助下开发了此类工具，并在20名大学生在欧洲大学学习软件工程的20个大学生进行了对其使用的初步实验的分析。参与研究是可选的，并且是自愿的。量化了每个学生的工具使用情况，并进行了两项问卷：一个受试者完成后立即进行，然后在6个月后再评估即时和长期效果，感知和偏爱。结果表明，学生发现学习材料的多种变体真正吸引人。尽管主要利用学习材料的传统变体，但他们发现这种方法鼓舞人心，将其推荐给其他学生，并希望在课堂上看到更多。最受欢迎的功能是他们用来评估其理解的自动生成的测验式测试。初步证据表明，使用各种学习材料的使用会导致学生学习时间的增加，尤其是对于否则尚未掌握该主题的学生。该研究的20名学生的样本量很小，限制了其概括其发现的能力，但其结果为未来的研究策略提供了有用的早期见解，并为将来的研究奠定了基础。
福利摘要自定义三重奏HMO计划
本计划使用特定的医疗保健提供者网络，称为Trio ACO HMO提供商网络。医疗团体，独立实践协会（IPA）和该网络中的医生称为参与提供者。您必须从该网络中选择一名初级保健医师，以提供您的初级保健并帮助您访问服务，但是有一些例外。请查看您的保险证据，了解有关如何根据本计划获得护理的详细信息。您可以在Blueshieldca.com上找到该网络中的参与提供商。
高度AV块患者的经胸蛋白心脏淀粉样变性的患病率 石墨烯 - 电解质双层的恒定化学势 - Quantum机械 - 分子动力学模拟 使用多个光学局部合作移动操纵器 基于网络切片和数字双胞胎的可自定义且可靠的机器人互联网 静止状态功能连接性MRI的定量评估 分子束外延的v> v沟硅 昆虫在人类世尼克·布Blüthgen1†，lynn v ... 中下降 基于点云断层扫描的3-D结构中有效的全球导航规划
抽象的物镜经硫代蛋白淀粉样蛋白心肌病（ATTR-CM）是由沉积野生型或突变的转染素引起的浸润性心脏疾病。作为特性疾病，我们试图确定其特发性高度心房（AV）块的患者的患病率，需要永久性起搏器（PPM）。在2019年11月至2021年11月之间，经过PPM植入PPM的70-85岁的连续患者提供了3,3-二磷酸-1,2-二磷酸-1,2-丙二烷二键二羧酸（DPD）扫描。人口统计学，合并症，心电图和成像数据。结果39例患者（男性为79.5％，设备植入76.2（2.9）年）进行了DPD扫描。3/39（7.7％，全男性）的结果与属性（佩鲁吉尼2或3级）一致。平均DPD扫描的人的最大壁厚为19.0 mm（3.6毫米），而阴性扫描的患者为11.4 mm（2.7 mm）（p = 0.06）。所有被诊断为ATTR-CM的患者患有脊柱狭窄，两名患有腕管综合征。结论应在需要永久起搏的老年患者中考虑高度AV块，尤其是在存在左心室肥大，腕管综合征或脊柱狭窄的情况下。
企业中的生成AI -Model自定义
在此设计中，我们主要关注骆驼2。Llama 2可免费提供研究和商业用途。它为聊天用例优化的生成文本和微调模型提供了一系列验证的模型。Llama 2型号在2万亿代币数据集上进行了培训，其特征是Llama1。此外，超过100万个新的人类注释进一步丰富了Llama 2聊天模型。这些模型建立在优化的变压器体系结构上，并具有各种参数尺寸。使用开放源的大型语言模型（例如Llama 2）的本地部署为客户提供了随着时间的推移的价值，并以可预测的成本和对数据的完全控制，从而降低了安全性和IP泄漏的风险，并确保遵守法规。
加强学习与可自定义库存库中投资组合管理的可蒙版股票代表
投资组合管理（PM）是一项基本的金融贸易任务，它探讨了首都最佳定期重新分配到不同股票中以追求长期利润。强化学习（RL）最近显示了通过与金融市场互动来培训PM的盈利代理的潜力。但是，现有工作主要集中在固定股票上，这与投资者的实际需求不一致。具体来说，不同投资者的目标股票库差异很大，因为他们在市场国家和个别投资者上的差异可能会暂时调整他们希望进行交易的股票（例如，增加了一个受欢迎的股票），这会导致可自定义的股票库（CSP）。现有的RL方法可以重新验证RL代理，即使库存库发生了很小的变化，这会导致高计算成本和不稳定的性能。为了应对这一挑战，我们建议通过在全球股票库（GSP）中的一次性培训（GSP）中的一次射击培训，这是一个带有可掩盖股票代表的强化学习框架。具体来说，我们首先引入一种机制来掩盖目标池外部股票的表示。第二，我们通过自我监督的掩盖和重建过程学习有意义的股票表示。第三，重新加权的机械旨在使投资组合集中于有利的股票，并忽略了目标池外的股票。代码可在Pytorch 1中找到。通过对美国股票市场的8个子集库存库进行的实验实验，我们证明，在6个受欢迎的金融指标方面，Eartor的表现明显胜过14个州的总体基线，利润超过40％。
使用生成对抗的自定义服装生成...
钦奈印度大学摘要：在本文中，我们建议将Cyclegan用于定制服装生成。Cyclegan是一种生成对抗网络（GAN），可以学习从一个域将图像映射到另一个域而不需要配对的训练数据。我们的目标是根据来自其他源域的现有图像生成新的，逼真的图像。我们提出了一种新颖的方法，该方法将Cyclean和使用一小部分配对数据结合在一起。我们的方法能够生成既现实又具有视觉吸引力的自定义服装，并具有高质量的细节和纹理。我们使用服装数据集评估了我们的方法，并证明它在图像质量和视觉相似性方面表现优于其他最先进的方法。索引条款 - Cyclean，Gan。
自定义赠款查找器报告 - 网络示例
与地质存储配对时，直接空气捕获（DAC）可以以一种可以帮助实现全球气候目标的规模永久删除碳二氧化碳IDE（CO2）。有大量证据可以深入评估地质二氧化碳存储的安全性和持久性，因为该实践已在美国的商业规模上数十年来利用。根据美国环境心理保护局（EPA）的VI级地下注射控制计划等框架进行适当的位置，构造，测试和监控时，CO2的地质存储既持久又安全[1]。地质存储周围的安全问题通常会因与管道运输二氧化碳的运输有关。鉴于DAC等技术发展的迅速增长，需要在全球范围内允许并委托更多地质存储以实现清除碳的目标。鉴于DAC等技术发展的迅速增长，需要在全球范围内允许并委托更多地质存储以实现清除碳的目标。