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人工智能生成的体重管理饮食计划的定性评估
在这种情况下，自2022年11月的聊天机器人生成预培训的变压器（CHATGPT）公开发布以来，AI在医疗保健中的应用已成为一个值得注意的讨论主题，吸引了相关学术出版物的激增（5）。ChatGpt是一种高级语言模型，能够生成类似人类的文本，从而促进引人入胜的对话，回答查询并提供有关无数主题的详细信息，包括医学和医疗保健。尽管不是专门为医疗保健应用设计的，但Chatgpt可以集成来自多个临床来源的数据，并根据此组合信息生成新的输出（6）。此功能使其成为制定个性化饮食计划的宝贵工具，展示了AI对医疗保健的重大影响。
用混合规则系统彻底改变人工智能决策：透明、准确的新型框架
入选论文全面概述了可解释和透明人工智能领域的最新进展和挑战，特别关注混合系统、可解释性技术、道德考量和差异隐私的整合。Vertsel 和 Rumiantsau (2024) 和 Aliaksei 等人 (2024) 探索了用于商业洞察和决策的混合 LLM/基于规则的系统，强调了将基于规则的逻辑与高级语言模型相结合的挑战。Kuhl 等人 (2023) 和 Wachter 等人 (2023) 讨论的反事实解释强调了人工智能决策中的可用性和以人为本的设计，展示了可解释性在用户交互中日益增长的重要性。同时，Wang 等人 (2023) 和 Mildenhall 等人 (2024) 专注于提高生成模型的透明度，特别是在神经辐射场中，其中
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PERTURBO 是用 Fortran95 编写的，具有混合并行化（MPI 和 OpenMP）。主要输出格式是 HDF5，它可以轻松地从一台机器移植到另一台机器，并且便于使用高级语言（例如 Python）进行后处理。PERTURBO 有一个核心软件 perturbo.x，用于电子动力学计算，以及一个接口软件 qe2pert.x，用于读取 Quantum Espresso（QE，版本 6.4.1）和 Wannier90（W90，版本 3.0.0 及更高版本）的输出文件。qe2pert.x 接口软件生成一个 HDF5 文件，然后从核心 perturbo.x 软件中读取该文件。原则上，任何其他第三方密度泛函理论（DFT）代码（例如 VASP）都可以使用 PERTURBO，只要 DFT 代码的接口可以为 PERTURBO 读取 HDF5 输出格式即可。
代理之间的供应链合同形式化和推理⋆
摘要。受供应链中最近出现的问题的启发，我们提出了一种声明式建模代理之间契约的方法，该方法最终将支持对供应链弹性和改进方法的推理。具体而言，我们提出了一种高级语言，用于指定和推理代理行为域上的契约。我们假设代理的行为可以通过行为理论正式表达，并将契约视为约束的集合。每个约束都指定了代理在截止日期前实现特定结果的责任。每个代理还具有约束与代理关注点（即代理关注的问题）之间的映射，这些映射根据美国国家标准与技术研究所提出的 CPS 框架进行建模。我们讨论了如何通过答案集编程来回答和计算与履行契约或代理关注点相关的常见问题。
CS 59200-MLS机器学习系统 RSA攻击 +修复 resym：利用LLM恢复变量和数据结构符号 数据挖掘与机器学习 - 普渡大学计算机科学 机器学习简介 - 普渡大学计算机科学 CS592：2025年春季的社会辅助代理商
在本课程中，我们将通过了解如何以高级语言编写的ML模型分解为低级内核，并以分布式方式跨硬件加速器（例如GPU）执行。本课程涵盖的主题包括：神经网络和反向传播，用于表达ML模型的编程模型，自动差异化，深度学习加速器，分布式培训技术，计算图优化，自动内核的生成，内存优化等。本课程的主要目标是就现有ML系统的工作方式提供全面的看法。在整个课程中，我们还将学习这些系统背后的设计原则，并讨论为下一代ML应用程序和硬件平台构建未来ML系统的挑战和机会。
模式识别和机器学习的简介
深度学习和相关的深神经网络主导了模式识别，机器学习，人工智能和计算机视觉的许多相关主题。神经网络在高级语言和视觉问题上特别成功，例如文本翻译，对象识别或视频字幕，但要代价具有非常高的计算复杂性，并且在大多数情况下，对于网络所做的事情或完成任务的方式绝对没有解释性。本文将对数学，方法论和概念性发展进行系统的研究，最终导致深层网络，因此，作为第11.4和12.2节非线性分类器的非线性合奏的一部分，它们在其逻辑上进行了讨论，但是，在其他许多书籍中，有很多其他书籍都涉及到实用的网络学习和网络的实践方面的学习和网络的学习。
附件A-计算机计算机学院 - 人工智能专业化（从2024年8月起生效） *重要说明： -
• CS5339 Theory and Algorithms for Machine Learning • CS5242 Neural Networks and Deep Learning • IS5152 Data-Driven Decision Making • CS4243 Computer Vision and Pattern Recognition • CS4244 Knowledge Representation and Reasoning • CS5215 Constraint Programming • CS5228 Knowledge Discovery and Data Mining • CS5246 Text Mining • CS5260 Neural Networks和深度学习II•CS5469计算机科学中逻辑的基本原理•CS5477 3D计算机视觉•CS5478智能机器人：算法和系统•CS5461算法机制设计•CS6207 CS6207 CS6207高级语言处理•高级自然语言处理•CS6208 Art Intelligence•CSS628 Art Intelligence y Intelligence•CS622•CS622222222.62222.6222.222.62。 IS4242智能系统 - 工具，技术和应用
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处理行业领域的条件要求许多员工完成某些任务。为了可靠地管理员工的出勤率，休假和工资，这是每个机构人力资源部门的关键运营，最新技术的使用包括高级语言PHP，JQUERY，BOOTSTRAP，BOOTSTRAP，HTML，CSS，MYSQL，MYSQL，TCPDF和XAMP服务器已被用于有效地存储并储存数据，并重新储存数据，生成数据，生成数据，生成生成。为了有效地完成所有这些任务，也设计了，开发和部署了基于计算机的应用程序。它可以保留出勤率并留下每位员工的记录，并在计算津贴，扣除税和税收后生成每月薪水以存入员工银行帐户。单个薪水被以收据生成。与处理出勤，离开和工资的手册或Excel表方法相比，该系统将数据准确处理100％的水平。已针对任何错误进行了测试，该软件适用于任何行业。