摘要 — 下一代多输入多输出 (MIMO) 有望实现智能化和可扩展性。在本文中,我们研究了基于生成人工智能 (AI) 代理的下一代 MIMO 设计。首先,我们概述了下一代 MIMO 的发展、基础和挑战。然后,我们提出了生成 AI 代理的概念,该代理能够借助大型语言模型 (LLM) 和检索增强生成 (RAG) 生成定制和专业化的内容。接下来,我们全面讨论了生成 AI 代理框架的特点和优势。更重要的是,为了应对下一代 MIMO 的现有挑战,我们从性能分析、信号处理和资源分配的角度讨论了基于生成 AI 代理的下一代 MIMO 设计。此外,我们提出了两个引人注目的案例研究,证明了在复杂配置场景中利用生成 AI 代理进行性能分析的有效性。这些示例强调了生成 AI 代理的集成如何显著增强下一代 MIMO 系统的分析和设计。最后,我们讨论了未来重要的潜在研究方向。
摘要 - 该项目是一个现有商店的基于 Web 的购物系统。该项目旨在为实体商店的客户提供在线购物的优势。它有助于通过网站在互联网上随时随地购买商店中的产品。使用此网站应用程序,客户将获得在线购物和送货上门的服务。该系统可以应用于当地的任何商店或拥有零售连锁店的跨国品牌商店。该应用程序的基本概念是允许客户使用互联网进行虚拟购物,并允许客户从商店购买他们想要的物品和商品。与产品相关的信息存储在服务器端的实时数据库中。该应用程序是使用 Angular(一种 TypeScript 框架)开发的。本报告介绍了设计标准和实施细节。
RMIT是一所多部门技术,设计和企业大学。 大学的使命是通过研究,创新和参与来帮助塑造世界,并为学生创造变革性的经验,以为生活和工作做好准备。 有关RMIT大学的更多信息,请遵循以下链接。 https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures Our three main campuses in Melbourne are located in the heart of the City, Brunswick,邦多拉(Bundoora)和库克(Point Cook)以及其他维多利亚时代的地点。 越南还有两个校园(河内和胡志明市)和西班牙巴塞罗那的一个中心。 RMIT是一所真正的全球大学。 https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities,我们也致力于重新定义我们的关系,并支持和支持,支持本地的自我确定。 我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观,文化,政策和结构来实现持久的转变。 我们正在改变我们的认识,工作和努力支持可持续和解的方式,并激活土著和非土著员工,学生和社区之间的关系。 我们在墨尔本的三个校园(城市,不伦瑞克和邦多拉校园)位于Woi Wurrung人民的未成年土地上,库林国家东部的Wurrung语言群体。RMIT是一所多部门技术,设计和企业大学。大学的使命是通过研究,创新和参与来帮助塑造世界,并为学生创造变革性的经验,以为生活和工作做好准备。有关RMIT大学的更多信息,请遵循以下链接。https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures Our three main campuses in Melbourne are located in the heart of the City, Brunswick,邦多拉(Bundoora)和库克(Point Cook)以及其他维多利亚时代的地点。越南还有两个校园(河内和胡志明市)和西班牙巴塞罗那的一个中心。RMIT是一所真正的全球大学。https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-facilities,我们也致力于重新定义我们的关系,并支持和支持,支持本地的自我确定。我们的目标是通过将我们所做的一切都嵌入和解的方式来实现我们的价值观,文化,政策和结构来实现持久的转变。我们正在改变我们的认识,工作和努力支持可持续和解的方式,并激活土著和非土著员工,学生和社区之间的关系。我们在墨尔本的三个校园(城市,不伦瑞克和邦多拉校园)位于Woi Wurrung人民的未成年土地上,库林国家东部的Wurrung语言群体。
作者 EC Lake · 2020 · 被引用 10 次 — 由国防部运营,但有以下警告:必须修改无人机上的机载操作固件以满足网络安全要求...
描述/背景眼睛的结构在两个子标题下分类:(1)前部和(2)后段。前部段由眼睛的前部组成,包括瞳孔,角膜,虹膜,睫状体,幽默和镜头。后段由眼睛的背面组成,包括玻璃体幽默,视网膜,脉络膜,黄斑和视神经。后段眼疾病(例如,与年龄相关的黄斑变性,黄斑水肿,糖尿病神经病,葡萄膜炎,开眼性青光眼)是视觉障碍的最普遍的原因。眼药监督的最常见途径是玻璃体内注射。其他用于药物输送的途径包括局部,全身,离子遗迹,近去和其他注射路线。扩展释放玻璃体内植入物是相对较新的输送模式。局部应用仍然是由于易于管理而成为最优选的送货路线。局部应用可用于治疗影响眼前部分的疾病。尽管局部和系统性途径很方便,但缺乏生物利用度和无法将治疗水平提供给视网膜的药物水平,这促使视力科学家探索了替代性给药途径。上椎骨空间是巩膜和脉络膜之间的潜在空间,是一种将治疗剂传递到眼后的方法。潜在的注射螺旋体注射的潜在优势是能够最大程度地减少全身性不良反应,同时向局部组织提供较高的药物水平。该提出的福利假设高药物局部水平会导致预后改善。权衡与这种潜在的好处是局部组织损害微峰的风险。微通道系统将药物输送通道与用于套管尖端定位的光纤光源相结合。该技术正在研究用于治疗与视网膜疾病相关的螺想下新生血管化。
根据其法律当局,包括美国《美国法典》第12卷第90和265号,美国法典。§§3301和3302以及31 CFR第202部分,财政服务有权指定财务代理,以提供Lockbox收集和汇款服务。金融代理人有责任代表政府在与财政部的特工主要关系下履行职责期间,并为政府的最大利益行事。为了有资格将其称为金融代理,金融机构必须满足31 C.F.R.中规定的要求第202部分。尽管有这一限制,金融机构可以与包括金融技术公司(金融科技公司)等非金融机构在内的其他服务提供商合同,以提供本文档中征求的服务。该申请必须由金融机构提交,他们将与财政服务以及承担承包商提供的任何服务的财政服务责任和责任建立法律关系。
心力衰竭 (HF) 是一种复杂且多因素的疾病。最近,人们在理解 HF 发病机制所涉及的潜在分子过程方面取得了进展。这些科学进步揭示了分泌蛋白组的重要性。本文全面概述了分泌蛋白组在 HF 的发病、进展以及改善诊断和治疗干预的可能性方面的科学现状。我们探讨了各种类型的分泌因子,包括新型蛋白质、生长因子、细胞因子和微小 RNA。我们还讨论了它们如何影响 HF 中的细胞信号传导、血管生成、纤维化、病理性心脏重塑和炎症。此外,我们还研究了分泌蛋白组在心脏保护和心脏毒性中的作用。本综述强调了分泌蛋白组在生物标志物发现方面的潜力。这可能有助于更好地诊断 HF、进行风险分层、监测和治疗。本综述还讨论了研究分泌因子作用的困难以及分泌蛋白组研究的新方向。它强调了其作为新治疗方法和生物标志物开发目标的潜力。
专门的大型语言模型 (LLM) 的出现在解决材料科学中的复杂任务方面显示出良好的前景。然而,许多 LLM 往往难以应对材料科学任务的独特复杂性,例如计算挑战,并且严重依赖过时的隐性知识,从而导致不准确和幻觉。为了应对这些挑战,我们推出了 HoneyComb,这是第一个专为材料科学设计的基于 LLM 的代理系统。HoneyComb 利用可靠、高质量的材料科学知识库 (MatSciKB) 和专门为材料科学量身定制的复杂工具中心 (ToolHub) 来增强其推理和计算能力。MatSciKB 是基于可靠文献的精选结构化知识集合,而 ToolHub 采用归纳工具构建方法来生成、分解和细化材料科学的 API 工具。此外,HoneyComb 利用检索器模块自适应地选择适合特定任务的知识源或工具,从而确保准确性和相关性。我们的结果表明,HoneyComb 在材料科学的各种任务中的表现明显优于基线模型,有效地弥补了当前 LLM 能力与该领域的专业需求之间的差距。此外,我们的适应性框架可以轻松扩展到其他科学领域,凸显了其在推进科学研究和应用方面的广泛适用性潜力。代码可用。1
1 仅限折扣 - 不包含保险。折扣仅适用于参与提供商。折扣范围将根据选择提供服务的参与提供商而有所不同。零售价格可能因地点而异。Humana 不会为这些服务付款。会员有义务支付所有收到的服务,并将从参与提供商处获得折扣。参与提供商的列表可根据要求提供。2 忠诚度加成:计划在计划年度内支付的最高金额。3 可能因计划而异;请参阅福利摘要以了解更具体的承保详情。4 提供 12 个月前承保证明的保单持有人可能免于此等待期。先前承保被定义为提供承保和福利的保险计划。折扣计划不被视为先前承保。
我们利用大型语言模型(LLM)进行零射击语义视听导航(SAVN)。现有的方法利用广泛的培训演示来巩固执行学习,但达到了相对较低的成功率和缺乏可普遍性。Auditary信号的间歇性质进一步构成了其他障碍,以减少目标信息。为了应对这一挑战,我们提出了Reflyception and I Maginative L Anguage A Gent(Rila)。通过采用多模式来处理SENSORY数据,我们指示基于LLM的规划师积极地展示环境。在探索过程中,我们的代理人对不准确的感知描述进行了适应性评估和驳回。此外,我们引入了辅助LLM的助手,以通过映射房间的布局并提供战略见解来增强全球环境综合。通过全面的实验和分析,我们表明我们的方法在没有环境和互补语义信息的培训演示的情况下优于相关的基线。