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World File Search System13B
第 13b 项 Stasis Energy Group LLC
2.如果协议被视为 CEQA 下的“项目”，请回答以下问题。a) 协议是否豁免？是法定豁免吗？否如果是，请列出 PRC 和/或 CCR 章节编号并用逗号分隔。如果不是，请输入“无”并转到下一个问题。PRC 章节编号：无 CCR 章节编号：无类别豁免？是如果是，请列出 CCR 章节编号并用逗号分隔。如果不是，请输入“无”并转到下一个问题。CCR 章节编号：Cal.Code Regs.，tit.14，§ 15301；15303；15306 常识豁免？14 CCR 15061 (b) (3) 否 如果是，请解释协议根据上述条款获得豁免的原因。如果不是，请输入“不适用”并转到下一部分。加州法规，tit。14，Sec。15301 规定，对现有结构、设施、机械设备或地形特征的操作、维修、维护、许可、租赁、许可或小规模改造，如果涉及的使用范围超出现有范围或几乎不扩大，则可获得豁免。该项目涉及设计和创建低速率初始生产 (LRIP) 生产线，目标是用精炼的机器操作流程取代基本的手动操作流程，而无需扩建设施、主要设备或超出牵头机构 CEQA 确定时现有的用途。拟议设备的操作无需对电气、结构或使用进行任何更改或改进。该项目使用的设备包括工业级板材等离子切割机、辊压成型机和剪切设备。我们预计不会对设施进行任何永久性更改。只会添加小型独立设备。Cal.Code Regs.，tit.14，Sec.15303 规定，包括建造和定位有限数量的新小型设施或结构的项目；在小型结构中安装小型新设备和设施，以及将现有的小型结构从一种用途转换为另一种用途，其中只需要轻微的
克里斯蒂安·卡斯特罗中士于 1997 年 8 月入伍，并参加了在俄克拉荷马州西尔堡举行的 13B - Cannon Cre 单站单位训练
他目前担任首席立法联络办公室的高级士兵顾问。他最近的作战任务是担任德国格拉芬沃尔第 41 野战炮兵旅的指挥军士长。卡斯特罗军士长的其他任务包括第 5 营、第 3 野战炮兵、第 18 空降军参谋部、牵引炮兵、机械化炮兵和火箭炮兵部队的指挥军士长，这些部队驻扎在德国、华盛顿州、北卡罗来纳州、韩国、俄克拉荷马州和佐治亚州。
时间表数字工程PV2023夏季学期2025
[f]：基础知识[EM]：工程方法[CSM]：计算机科学方法[E]：选修课L-B：Luna-Blue Pool l-g：Luna-Grey Pool LH：讲座厅SR：研讨会室B11：Bauhausstraße11 S143：Schwanseesteresterest。143 M7B/M13C：Marienstraße7b/13c C 13B：Coudraystraße13B
人工智能数字教材开放大型语言模型的开发
摘要：人工智能 (AI) 正被应用于各个领域，而对生成式人工智能的研究，尤其是在自然语言处理 (NLP) 技术方面的研究正在积极开展。目前，教育领域与生成式人工智能相关的研究使用的是 GPT 之类的封闭式大型语言模型 (LLM)。然而，这些模型有局限性，因为它们难以微调并且成本高昂。本研究旨在通过微调和比较基于韩语模型构建的 Llama2 和 Polyglot 与非基于韩语模型的 Llama3 的性能来探索开放式 LLM 的潜在教育应用。实验使用来自小学社会研究和科学学科的问答数据集，结果表明 Llama2 13B 模型表现出最高的性能，其次是 Polyglot 12.8B 模型。 Llama3 8B 模型实现了 Llama2 13B 模型约 93.08% 的性能，以及 Polyglot 12.8B 模型约 98.63% 的性能。这表明，即使是相对较小的非韩语模型也能表现出高性能。
FSCA和B-BBEE委员会新闻稿
ENDS Enquiries: Financial Sector Conduct Authority Email address: communications@fsca.co.za Telephone: 0800 203 722 Website: www.fsca.co.za Enquiries: The Broad-Based Black Economic Empowerment Commission Contact person: Mofihli Teleki Telephone: 012 394 3410 Mobile: 082 092 0079 Email address: MTeleki@beecommission.gov.za网站：https：//www.bbbeecommess.co.za授权：基于广泛的黑人经济授权委员会（“ B-BBEE委员会”）是根据《基于广泛的黑人经济授权法》第13B条建立的2003年第53号，由广泛的黑人经济赋权法修订了2013年第46页（“ B-BBEE法案”），作为贸易，工业和竞争部管理（“ DITT”）的实体。2013年第46页（“ B-BBEE法案”），作为贸易，工业和竞争部管理（“ DITT”）的实体。
随处部署人工智能
12 Habana Gaudi2 深度学习加速器：所有测量均使用 Habana SynapseAI 版本 1.10 和 optimum-habana 版本 1.6 在 HLS2 Gaudi2 服务器上进行，该服务器具有八个 Habana Gaudi2 HL-225H 夹层卡和两个 Intel Xeon Platinum 8380 CPU @ 2.30GHz 和 1TB 系统内存。性能测量于 2023 年 7 月进行。第四代英特尔至强 8480：英特尔第四代至强铂金 8480+ 2 插槽系统，112 核/224 线程，Turbo Boost 开启，超线程开启，内存：16x32GB DDR5 4800MT/s，存储：953.9GB）；操作系统：CentOS Stream 8；内核：5.15.0-spr.bkc.pc.16.4.24.x86_64；批次大小：1；在 1 个插槽上测量：1；PyTorch 每日构建 0711；英特尔® PyTorch 扩展标签 v2.1.0.dev+cpu.llm；模型：Llama 2 7B 和 Llama 2 13B；数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；波束宽度 4；精度：BF16 和 INT8；英特尔于 2023 年 7 月 12 日进行测试。英特尔至强 Max 9480：英特尔至强 Max 9480 2 插槽系统，112 核/224 线程，Turbo Boost 开启，超线程开启，内存：16x64GB DDR5 4800MT/s；8x16GB HBM2 3200 MT/s，存储：1.8TB；操作系统：CentOS Stream 8；内核：5.19.0-0812.intel_next.1.x86_64+server；批次大小：1；在 1 个插槽上测量；PyTorch nightly build0711；英特尔® PyTorch 扩展 llm_feature_branch；模型：Llama 2 7B 和 Llama 2 13B，数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；波束宽度 4；精度：BF16 和 INT8；英特尔于 2023 年 7 月 12 日进行测试。英特尔数据中心 GPU Max 系列：1 个节点、2 个英特尔至强铂金 8480+、56 个内核、超线程开启、睿频开启、NUMA 2、总内存 1024GB（16x64GB DDR5 4800 MT/s [4800 MT/s]）、BIOS SE5C7411.86B.9525.D19.2303151347、微码 0x2b0001b0、1 个以太网控制器 X710（用于 10GBASE-T）、1 个 1.8T WDC WDS200T2B0B、1 个 931.5G 英特尔 SSDPELKX010T8、Ubuntu 22.04.2 LTS、5.15.0-76-generic、4 个英特尔数据中心 GPU Max 1550（仅使用单个 OAM 的单个 Tile 进行测量） GPU 卡）、IFWI PVC 2_1.23166、agama 驱动程序：agama-ci-devel-627.7、英特尔 oneAPI 基础工具包 2023.1、PyTorch 2.0.1 + 英特尔 PyTorch 扩展 v2.0.110+xpu（dev/LLM 分支）、AMC 固件版本：6.5.0.0、型号：Meta AI Llama 2 7B 和 Llama 2 13B、数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；贪婪搜索；精度 FP16；由英特尔于 2023 年 7 月 7 日测试。
第 10 章 B 节 入伍体力要求......
第 10 章 B 节 士兵体能需求类别 10-2-1. 总则 本章提供职业体能评估测试 (OPAT)，允许陆军在申请人进入现役或接受训练的现役之前筛选他们是否具备在指定专业领域取得成功的能力。当地指挥官负责确保在批准士兵重新分类或调动部门（如适用）之前进行 OPAT。 10-2-2. 士兵体能需求规范 本章包含每个士兵专业的体能需求。本章按每个专业组织并定义为 10-XXX-1，其中 XXX 代表士兵专业。例如，13B 炮手机组成员的体能需求位于第 10-13B-1 节。此外，所有士兵类别的合并列表位于图 10-2-1。
aratrust：对阿拉伯语中LLM的可信赖性的评估
迅速的进步和广泛接受人工智能（AI）系统突出了一个紧迫的要求，以理解与AI相关的能力和潜在风险。鉴于AI研究中Arabic的语言复杂性，文化丰富性和代表性不足的状态，因此需要重点关注大型语言模型（LLMS）的效果和安全性。尽管他们的发展进展有所进展，但缺乏全面的信任评估基准，这在准确评估和证明阿拉伯语提示时提出了LLM的安全性。在本文中，我们介绍了Aratrust 1，这是阿拉伯语LLM的第一个全面的可信赖台。Aratrust包括522个人工编写的多项选择问题，这些问题解决了与真理，道德，隐私，非法活动，人类健康，身体健康，身体健康，不公平和冒犯性语言有关的各种维度。我们评估了针对我们的基准测试的一组LLM，以评估其可信度。gpt-4是最值得信赖的LLM，而开源模型（特别是ACEGPT 7B和JAIS 13B）努力在我们的基准测试中取得60％的分数。