8。在表格的提案和活动项目部分下的咨询活动时,当采用以下任何情况时:(i)咨询活动将要求高级/关键人员作为咨询活动的一部分进行研究; (ii)咨询活动不涉及进行研究,而是与高级/关键人物的研究组合有关,并且可能有能力影响资金,改变时间或精力承诺,或者以其他方式影响科学完整性;或(iii)咨询实体提供了一份合同,要求高级/关键人物隐瞒或扣留机密的财务或其他关键人物与实体之间的其他联系,无论订婚期限如何
8。在表格的提案和活动项目部分下的咨询活动时,当采用以下任何情况时:(i)咨询活动将要求高级/关键人员作为咨询活动的一部分进行研究; (ii)咨询活动不涉及进行研究,而是与高级/关键人物的研究组合有关,并且可能有能力影响资金,改变时间或精力承诺,或者以其他方式影响科学完整性;或(iii)咨询实体提供了一份合同,要求高级/关键人物隐瞒或扣留机密的财务或其他关键人物与实体之间的其他联系,无论订婚期限如何
摘要“ voight-kampff”生成的AI作者验证任务旨在确定文本是由人工智能生成还是由人写的。在虚构的灵感中,voight-kampff任务结构AI的检测为建造者 - 破坏者挑战:建筑商,Pan Lab的参与者,提交软件,以检测AI写的文本,而Breakers,exterress of the Breakers,Eloquent Lab的参与者,提交AI写的文本,并以欺骗建筑商的目标。我们以一种让人联想到传统作者身份验证问题的方式制定了任务,在给定两条文本的情况下,应推断其人类或机器作者身份。对于第一个任务分期付款,我们进一步限制了问题,以确保每对包含一个人和一个机器文本。因此,任务描述读取:给定两个文本,一个由人类创作,一本由一台机器撰写:挑选人。总共评估了43个检测系统(30个参与者提交和13个基线),从线性分类器到基于困惑的零摄像系统。我们在14个基本集合中组织的70个单独的测试集变体上对它们进行了测试,每个变体都以不同的约束(例如短文,Unicode混淆或语言切换)设计。顶级系统的得分很高,证明自己并不完美,但在各种专业测试方案中都足够健壮。用于创建数据集并评估系统,基准和数据的代码可在GitHub上获得。2
在广泛的数据集上预先训练的视觉语言模型(VLMS)可以通过将性别信息与特定对象或场景相关联,无意中地学习偏见。当前方法,该方法着重于修改输入并监视模型的输出概率分数的变化,通常从模型组件的角度来全面地偏见。我们提出了一个框架,该框架结合了因果中介分析,以确保并绘制VLM中偏见产生和传播的途径。我们的框架适用于广泛的视觉语言和多模式任务。在这项工作中,我们将其应用于对象检测任务并将其应用于GLIP模型。这种方法使我们能够确定干预措施对模型偏差的直接影响以及干预措施对通过不同模型组件介导的偏差的间接影响。我们的结果表明,图像效果是偏见的主要因素,其影响明显高于文本特征,特别是占MSCOCO和PASCAL-SONTIC数据集中偏见的32.57%和12.63%。值得注意的是,图像编码器的贡献超过了文本编码器和深层融合编码器的贡献。进一步的实验证实,语言和视力方式的贡献是对齐和不集中的。因此,在图像编码器中着重于模糊的性别表示,这对模型偏见做出了最大的贡献,在MSCOCO和PASCAL-SENTENCE数据集中,有效地降低了偏见22.03%和9.04%,并且具有最小的性能损失或增加的计算需求。1
采用的雄辩方法:翻转学习,混合学习,体验学习,参与性学习,案例学习方法和基于问题的学习单位I I:管理:定义 - 自然 - 范围 - 范围和功能 - 管理思想的演变 - 管理思想的演变 - 选定管理创新的历史 - 选定的管理模式 - 管理分析模式分析:管理理论丛林? - 管理过程的系统方法 - 经理的职能 - 三个管理观点:F。WTaylor,Henri Fayol,Elton Mayo,Roethlisberger,H.A。的全球,创新和企业家 - 企业 - 企业。 Simon和Peter F Drucker-研究管理管理的研究 - 管理与不同类型的组织的相关性。采用的雄辩方法:翻转学习,混合学习,体验学习,参与性学习,案例学习方法和基于问题的学习单位I I:管理:定义 - 自然 - 范围 - 范围和功能 - 管理思想的演变 - 管理思想的演变 - 选定管理创新的历史 - 选定的管理模式 - 管理分析模式分析:管理理论丛林?- 管理过程的系统方法 - 经理的职能 - 三个管理观点:F。WTaylor,Henri Fayol,Elton Mayo,Roethlisberger,H.A。的全球,创新和企业家 - 企业 - 企业。Simon和Peter F Drucker-研究管理管理的研究 - 管理与不同类型的组织的相关性。
虽然战略方向、目标和目的都经过灵活设计,允许校园合作伙伴自由实现,但各部门、学院和单位将齐心协力,为计划的每个目标制定具体行动,并协调问责和成功的指标。通过这种方式,“卓越设计”计划真正体现了伊利诺伊州立大学的悠久历史和对共享治理的承诺,将整个校园团结在一起,正如校长理查德·爱德华兹在 1867 年雄辩地指出的那样,实现“最宏伟的事业”。
摘要:Lini 0.5 Mn 1.5 O 4(LNMO)阴极的长期电化学循环寿命(LES)(LES)和对细胞衰竭机制的知识不足是雄辩的致命弱点对实际应用的雄辩,尽管它们具有较大的承诺,可以降低lithium-ion Batteries的成本(Libs)。在此,提出了一种工程的工程策略-LE界面以增强LIBS的循环寿命。通过简单的slot-slot-die coating,通过离子 - 电子(Ambiall)混合陶瓷 - 聚合物 - 聚合物电解质(IECHP)将阴极活性颗粒与LE之间的直接接触通过将溶胶 - 凝胶合成截短的八面体形的LNMO颗粒封装。IECHP覆盖的LNMO阴极显示出250个循环的能力逐渐衰减,1000次充电循环后的容量降低了约90%,显着超过了未涂层的LNMO阴极的能力(在980个周期后的〜57%)中,在1 m lipf 6中,ec in in 1 m lipf 6 in 1 m lipf 6 in in 1 m lipf 6 in in 1 c in in 1 cy n in 1 m lipf 6 in in ec:Dmc:通过聚焦离子束扫描电子显微镜和飞行飞行时间二级离子质谱法检查了两种类型的阴极之间的稳定性差异。这些研究表明,原始的LNMO在阴极表面产生不活动层,从而减少了阴极和电解质之间的离子转运,并增加了界面电阻。IECHP涂层成功克服了这些局限性。因此,目前的工作强调了IECHP涂层的LNMO作为1 M LIPF 6电解质中的高压阴极材料的适应性,以延长使用。拟议的策略对于商业应用来说是简单且负担得起的。
生成模型参考其数据集来编造连贯的语言或图像,这是让早期用户感到震惊和着迷的原因之一。对于自然语言程序,虽然措辞和语法可能令人信服,但内容可能部分或完全不准确,或者有时在表示有效性陈述时是错误的。这种自然语言应用程序的风险之一是它可以完全自信地“产生”不准确的输出。它甚至可以发明不存在的参考和来源。该模型可以得到原谅,因为它的功能是生成看起来像人类制品的数字制品。然而,连贯的数据和有效数据不一定相同,这使得大型语言模型的最终用户不得不考虑一个雄辩的输出是否具有事实价值。
