XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解释器
耶鲁大学/GRA ACC模型：可用于自然的新独特工具；解释器
科学家用来解释生态系统中捕获和存储的碳量的数学工具很少考虑动物的影响。这源于这样的假设：由于动物比生态系统中的植物和微生物要稀有得多，因此它们的潜在影响应该是最小的。然而，现场研究已经开始表明，这种假设可能不是准确的，如2023年3月下旬的《自然气候变化》杂志发表的《自然气候变化可以扩大自然气候解决方案》中所示。这导致了一个新的询问领域，称为碳循环（ACC）。
IBM Maximo Asset Configuration Manager
Maximo Asset Configuration Manager 确保资产的实际物理构建满足允许配置的要求。其构建数据解释器 (BDI) 为飞机和其他配置管理资产提供全面的状态推导。例如，构建数据解释器逐个位置检查实际飞机，以确保其配置规则符合其指定配置。构建数据解释器报告 Assets (CM) 应用程序中不合规资产的状态。它还通过各种应用程序中的颜色编码数据向您发出问题资产的警报。
IBM Maximo Asset Configuration Manager
Maximo Asset Configuration Manager 确保资产的实际物理构建满足允许配置的要求。其构建数据解释器 (BDI) 为飞机和其他配置管理资产提供全面的状态推导。例如，构建数据解释器逐个位置检查实际飞机，以确保其配置规则符合其指定配置。构建数据解释器报告 Assets (CM) 应用程序中不合规资产的状态。它还通过各种应用程序中的颜色编码数据向您发出问题资产的警报。
计算机体系结构基础：处理器、内存、输入和输出设备、应用软件和系统软件：编译器、解释器、高级
计算机体系结构基础：处理器、内存、输入和输出设备、应用软件和系统软件：编译器、解释器、高级和低级语言、结构化编程方法简介、流程图、算法、伪代码（冒泡排序、线性搜索 - 算法和伪代码）
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
COVID-19疫苗接种计划的第一阶段
提供了免费的国家疫苗接种热线服务热线服务热线服务，以支持没有数字访问，预订和重新安排约会的人。我们对国家传播的方法随着时间的推移而发展，因此更多的人可以参与该计划。围绕疫苗和知情同意的信息是在NHS信息上以30多种不同语言创建的，还提供了可访问的格式，包括简单阅读，英国手语和音频。将QR码添加到疫苗接种约会的信中，将人们直接带到此信息中，因此他们在疫苗之前得到了充分的通知。与第三部门和社区合作伙伴合作开发了以疫苗解释器视频形式的国家消息传递，以为各种社区提供信息。它也有多种语言，包括英国手语。这些解释器视频可以在YouTube上访问。国家通讯（例如解释器视频）回答了人们对的关键问题，并提供了放心 - 例如：
Vgoal -Lirias
摘要。安全是自主系统的关键特征之一。安全的决策是开发此类系统的一项艰巨而艰巨的任务。为了应对这一挑战，我们提出了Vgoal，这是一种基于目标的规范语言，旨在确保安全的自主决策。在本文中，我们介绍了Vgoal的解释器，它是自主系统的基于代理的决策组件。我们的主要贡献是Vgoal解释器的设计和实施，该设计和实施自动有效地实时生成安全的决策，同时同时执行安全检查，错误和解决冲突，以解决竞争请求。由于机器人操作系统是开发机器人应用系统的流行框架，因此我们通过Rosbridge将Vgoal解释器与其集成在一起。为了证明VGOAL的有效性，我们使用了一个包括三个自动移动机器人的现实自主逻辑系统验证了其绩效。
代码链：使用语言模型的推理 -
代码提供了一种一般的句法结构来构建复杂的程序并与代码解释器配对时执行精确的计算 - 我们假设语言模型（LMS）可以利用代码编写来提高思想链推理不仅用于逻辑和算术任务（Chen等人 ，2022; Nye等。 ，2021;奥斯汀等。 ，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。 例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。 但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。 在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。 关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。 实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。 简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。，2022; Nye等。，2021;奥斯汀等。，2021），但也适用于语义（尤其是两者的混合物）。例如，考虑提示LM编写代码，以计算其在论文中检测到的讽刺的次数：LM可能难以编写“ destect_sarcasm（string）”可以由解释器执行的实现（处理边缘案例将是不可公司执行的）。但是，如果LMS不仅编写代码，还可以通过生成“ destect_sarcasm（string）”的预期输出来选择性地“仿真”解释器，那么LMS仍可能会产生有效的解决方案。在这项工作中，我们提出了代码链（COC），这是一种简单而有效的扩展，可改善LM代码驱动的推理。关键想法是鼓励LMS在程序中格式化语义子任务作为灵活的伪代码，而解释器可以明确地捕获未定义的行为并用LM进行模拟（作为“ LMULATOR”）。实验表明，代码链的表现优于各种基准的思想链和其他基线。在大基础上，代码链可实现84％，比思想链增长了12％。简而言之，COC扩大了LMS可以通过“代码思考”来回答的推理问题的范围。
