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Arqit Quantum Inc. - 反向拆分期权符号：ARQQ 新符号：ARQQ1
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节（视情况而定）做出。对于期权和期货，每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息，并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
人格与社会心理学杂志-Stanford Sparq
美国人（与更高）社会阶层环境中的美国人不太可能相信他们有助于社会。通过给他人的时间来帮助他人是向他人贡献也随社会阶层而变化的重要方法。五项研究（n = 7,326）调查了感知贡献中社会阶层差异的一种来源是否是一种默认模型，它考虑了帮助遥远的他人（即桥接帮助，例如志愿服务）的贡献，而不是帮助封闭他人（即债券帮助，例如，对家庭成员的志愿者）的贡献更多。在研究1中，在较低（较高）社会阶层的环境中，美国人对社会的贡献较少（即自我感知的贡献，A部分），并相信其他人认为他们的贡献较少（即享有的贡献，B部分）。 研究2 - 4提供了社会利益默认模型的证据：在社会阶层环境中的美国人，甚至帮助者自己认为弥合帮助更多地是贡献，而不是结合帮助，部分原因是，桥接帮助被视为反映了更多选择的帮助。 有一个代表性的样本（美国中年发展），研究5发现，在较低（较高的）社会阶层环境中，美国人从事相对较少的桥接帮助和更多的联系帮助。 但是，桥接帮助是与纽带帮助所做的更强大的促进感途径。 在一起，这些研究表明，较低社会阶层环境中的人们可能会遇到心理不平等，部分原因是，某些最容易获得，熟悉和实践的帮助形式被广泛认为是贡献的不太贡献。在研究1中，在较低（较高）社会阶层的环境中，美国人对社会的贡献较少（即自我感知的贡献，A部分），并相信其他人认为他们的贡献较少（即享有的贡献，B部分）。研究2 - 4提供了社会利益默认模型的证据：在社会阶层环境中的美国人，甚至帮助者自己认为弥合帮助更多地是贡献，而不是结合帮助，部分原因是，桥接帮助被视为反映了更多选择的帮助。有一个代表性的样本（美国中年发展），研究5发现，在较低（较高的）社会阶层环境中，美国人从事相对较少的桥接帮助和更多的联系帮助。但是，桥接帮助是与纽带帮助所做的更强大的促进感途径。在一起，这些研究表明，较低社会阶层环境中的人们可能会遇到心理不平等，部分原因是，某些最容易获得，熟悉和实践的帮助形式被广泛认为是贡献的不太贡献。
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
巴西建筑与城市规划委员会 (CAU/BR) 入选 CAU 创意实验室项目的评选流程公告
a) 思考阶段是TXM商业方法论中最复杂、最长的阶段，但它促进了概念基础的巩固，构建了企业的行动和决策，使企业发展更加连贯、更有前景。在此阶段，将讨论公司的 DNA，谁应该是业务和品牌（基准）的镜子，其存在的目的和定位，其中讨论竞争、公众（目标）、合作伙伴以及在市场中的定位。预计在此阶段，项目将开始制定其商业计划，并在整个项目过程中不断接受挑战和改进。此时，创新和品牌概念正在横向开展，并延伸至以下阶段。 b) 体验阶段的目的是将业务概念化并创建为客户的一种体验。必须定义以下内容：全景（我们想要在哪里、如何以及与谁一起）、我们想要解决什么问题、我们正在寻找的主要结果领域是什么（价值主张）以及我们的产品是什么（无论是实体产品还是数字产品，甚至是一种服务）。此阶段所获得的主要成果是商业原型（产品/体验）。 c) 在管理阶段，目标是为企业做好规划、搜索和资本管理活动的准备，以及了解管理企业运营所在市场的所有法律和规则。讨论了定价、商业策略、营销、销售、人力资源、公共和私人资金、融资和现金流，以及决定公司创建和维护以及要征收的记录和税款的法律。
医疗评估和再验证质量保证 (MARQA)
为了重新认证，医生需要根据《2010 年和 2013 年医疗专业（负责人）条例》在指定机构注册（关联）。指定机构必须任命一名负责人 (RO)，该负责人承担多项法律责任，包括向 GMC 提出是否应重新认证医生的建议。RO 的决定将根据医生的参与情况、年度评估结果和任何其他相关可用信息做出。根据这些信息，GMC 将确定是否应续签医生的“执照”。
探索基于人工智能的聊天机器人的潜力来生成联合SPARQL查询通过生物信息学知识图
生物数据库中的大量数据泛滥提供了医疗保健和生命科学领域的各种信息。这些数据库为研究人员，科学家和工作专业人员提供了加速发现，开发新的假设并确定新型模式的机会[1]。另一方面，这些数据库需要实现复杂的存储和检索系统来从这些大数据库中检索信息。这成为研究人员和科学家的挑战[2]。作为RDF知识图发布的大多数生物数据库都依赖于SPARQL（SPARQL协议和RDF查询语言）等复杂的查询语言[3]来从数据库中检索信息。没有技术知识或有限的技术知识，研究人员和域用户无法编写准确且可靠的SPARQL查询，这可能会成为利用这些数据库的全部潜力的瓶颈[3] [1]。SPARQL是一种查询语言，可以使用户从数据库中查询信息[4] [3]。许多生物数据库利用RDF（资源描述框架）数据模型，其中RDF表示信息为适用于蛋白质功能（例如蛋白质功能，基因相互作用）的复杂生物学关系的互连三元组（受试者，谓词，对象）[2] [2] [4]。RDF数据可通过SPARQL端点提供，而SPARQL查询语言是专门设计用于查询RDF数据的，可以有效
SPARQL生成：关于露天的分析，以回答有关生命科学知识图的问题
摘要在广泛的自然语言处理应用程序中大型语言模型（LLM）的最新成功为通往新的问答系统而不是知识图表的途径开辟了道路。然而，阻止其实施的主要障碍之一是缺乏将问题转化为相应的SPARQL查询的培训数据，尤其是在特定领域的KG中。为了克服这一挑战，在这项研究中，我们评估了几种策略，以微调Openllama LLM，以回答有关生命科学知识图的问题。特别是，我们提出了一种端到端数据增强方法，用于将一组现有查询扩展到给定知识图上，向较大的语义丰富的问题到SPARQL查询对的较大数据集，即使对于这些对稀缺的数据集也可以进行微调。在这种情况下，我们还研究了语义“线索”在查询中的作用，例如有意义的变量名称和内联评论。最后，我们评估了对现实世界中BGEE基因表达知识图的方法，并且与具有随机变量名称的基线相比，语义线索可以将模型性能提高高达33％，而没有评论。
小口径弹药标识技术可行性研究
联合国裁军研究所（UNIDIR）是联合国内的一个自治机构，负责开展裁军和安全研究。裁研所总部位于瑞士日内瓦，是裁军和不扩散双边和多边谈判的场所，也是裁军谈判会议的所在地。该研究所致力于研究与各种现有和潜在军备以及全球外交和当地紧张局势和冲突有关的当前问题。裁研所是研究界和政府之间的桥梁。自 1980 年以来，该研究所一直与研究人员、外交官、政府官员、非政府组织和其他机构进行合作。该研究所的活动资金由政府和捐助基金会捐助。
DARQ - 尖端技术
1 助理教授，CSE 系，Pragati 工程学院 (A)，安得拉邦苏拉姆帕莱姆，印度 2 副教授，CSE 系，Pragati 工程学院 (A)，安得拉邦苏拉姆帕莱姆，印度 * 3、4、5、6 B.Tech。三年级学生，CSE 系，Pragati 工程学院 (A)，安得拉邦苏拉姆帕莱姆，印度 ----------------------------------------------------------------------***-------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - DARQ 是分布式账本技术 (DLT)、人工智能 (AI)、扩展现实和量子计算的组合的首字母缩写词。您可能对这些技术有一些了解，这些技术在未来具有最大的潜力。在本文中，我们将介绍上述技术，这项技术（DARQ）如何工作，DARQ 技术如何使我们的未来变得更好，最后，我们对 DARK 的看法（结论）。
