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代数研讨会-Bilkent数学部
摘要：此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础，DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同，DeepSeek R1相对政策优化（GRPO）是一种新的方法，可以稳定近端政策优化（PPO），而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。
adb-brief-316-碳化值 - 链碳链。 ...
尼泊尔的温度升高预计将高于全球平均水平。年平均温度预计到本世纪中叶的平均平均升高为2.9°C，在最高排放方案下，到本世纪末，平均范围为2.9至4.3°C，与1986 - 2005的基线周期相比。降水。尼泊尔已经在1天降水的持续时间，强度和频率以及为期5天的降水事件和预测中显着增加。短期和长期的平均年降水量可能会增加。在长期（2036-2065）中，中期（2016- 2045年）的平均年度降水可能会增加2％–6％（2016- 2045年），而年平均降水量可能会增加8％–12％。耦合模型比较项目阶段5（CIMP5）集成模型在所有排放途径下，到2080 - 2099年预计的年度干旱概率至少为10％，干旱概率的增加。河流流量：降水增加将增加平均河流流量；但是，干旱事件的频率和严重程度已经发生，这种趋势将在气候变化下继续。除拉贾普尔以外的所有副标题都由非冰川河喂养，不会受到雪和冰川融化的影响。项目组件对气候和天气状况高度敏感，包括：Rajapur的水的供应非常复杂，这条大型编织的河流的水可用性主要受到东岸流量的可用性的影响；卡纳利河盆地气候变化的长期建模表明，由于温度升高和代表性浓度途径下的降雨平均排放量（RCP）4.5将增加6.4％2046至2070和8.4％2070至2099年。
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摘要：由于技术的进步，学习的各种方法学可能性在教育领域获得了动力，这成为调查的肥沃基础。在这个问题中，这项工作的指导目标出现了，因为以其核心衡量和理解与技术资源相关的神经学习的一些贡献的机会，作为教学学习过程的指标。Neuro -Learning开辟了理解认知过程的方法。首先，对与技术使用相关的神经学习的基础进行了分析，特别是在学生的形成背景下。此外，通过图像（媒体和代表）等数字资源在网络文化中如何进行教学学习的各个方面。为此，研究具有探索性特征，从方法上讲是一项定性研究，得到了书目研究的支持，作为理论支持作者，为这一研究贡献了这一研究。从书目贡献中产生的数据，通过该数据可以得出结论，与技术相关的神经学习可以帮助大量学习，但是需要仔细的计划来提供简化学习的方法。关键字：神经学习；技术；教学实践。
基于环氧链的链酸（PLA）
语义细分是计算机视觉中的核心任务，它允许AI模型交互和了解其周围环境。与人类在潜意识中的场景相似，这种能力对于场景的场景至关重要。但是，许多语义学习模型面临的挑战是缺乏数据。现有的视频数据集仅限于不代表现实示例的简短，低分辨率视频。因此，我们的关键贡献之一是徒步旅行数据集的自定义语义细分版本，其中包含来自不同城市之旅的长达一个小时，高分辨率的真实世界数据。此外，我们评估了在我们自己的自定义数据集中开放的开放式语义模型的性能，并讨论未来的含义。关键字
增材制造的数字孪生：最新综述
摘要：随着工业4.0的发展，增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而，通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件，需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生（DT）被定义为生产系统或服务的数字化表示，或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案，以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而，由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素，真正的DT发展仍然受到阻碍。此外，现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题，以便为后续DT系统研究提供更多参考。
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。