XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAnswer
AIR 问答
询问必须包含有关您的生物体、用于开发您的生物体的基因工程方法的信息，以及证明该生物体不符合 7 CFR § 340.1 中定义的“管制物品”的信息。有关 AIR 询问提交中所需信息的更多详细信息，请查阅 APHIS 网站上的 AIR 指南。问：APHIS 何时会回复我的“我是否受管制（AIR）”询问？答：根据待处理的询问数量，APHIS 通常能够在收到足够详细的询问信后 120 天内回复。问：APHIS 是否管制使用基因工程开发的非活力生物体？答：不，无法繁殖的非活力材料（例如切花）不受 7 CFR 第 340 条（2019 年）的管制。问：我利用基因工程开发的生物不是植物害虫，其基因组中也未插入任何外来 DNA（例如，修改涉及基因、碱基或主要编辑，且仅限于缺失、非模板插入、替换和/或重排，或者生物已通过非靶向诱变进行修改，或者所有外来 DNA 已通过分离或其他技术去除）。我的生物是否受 APHIS 监管？ 答：如果您的生物不是植物害虫或者不太可能是植物害虫，且未经过修改以含有外来 DNA，则它不符合《联邦法规》第 340.1 条中“受监管物品”的定义，并且不受监管。如果您不确定利用基因工程开发的生物是否符合受监管物品的定义，您可以向 AIRinquiry@usda.gov 发送“我是否受监管”（AIR）问询信，以寻求确认其监管状态。有关 AIR 查询提交所需信息的更多详细信息，请查阅 APHIS 网站上的 AIR 指南。
在 IV 电池会议上提出的问题和答案......
“投放市场”是指首次将电池投放到欧盟市场上。投放市场是指在商业活动过程中将电池供应到欧盟市场上，以供分销或使用，无论是付费还是免费。产品通常只投放一次。当产品在分销链中变更所有权时，这不算是将其投放到市场上。投放市场是针对特定产品，而不是针对特定型号。o 电池法规对“投入使用”的定义如下：“投入使用”是指在欧盟范围内首次将电池用于其预期用途，而此前电池尚未投放到市场上。• 在实践中如何公开信息？是否会有一个国家或欧盟级别的系统来存储数据，例如生产者组织服务，还是每个将产品投放到市场的实体都需要建立自己的服务来提供信息？
家庭和社区服务政策澄清问题 (PCQ) 和答案
9. 如果参与者需要雾化器协助，并且居住在住宅护理机构/辅助生活设施 (RCF/ALF) 内，是否可以授权执行此任务？答：这是基本个人护理 (PC) 自行用药下允许的授权任务。如政策 3.20 所述，将药物（包括雾化器药物）带给参与者，以便参与者可以自行用药，这被视为为此目的授权单位的适当行为。助手可以携带和设置设备、打开药物包装、将药物放入雾化器（仅限预包装）、在治疗过程中稳定参与者的手并根据需要清洁设备。启动机器必须由参与者执行，因为这构成了药物管理。无论服务设置如何，都适用相同的参数。
指导视觉模型选择跨任务，域和知识类型的视觉提问
视觉提问（VQA）是用户体验的关键，尤其是在改善视觉语言模型（VLMS）的概括能力之后。但在实际设置中使用标准化框架评估应用程序要求的VLM仍然具有挑战性。本文旨在使用端到端框架解决该问题。我们提出VQA360 - 一种源自估计的VQA基准测试的新型数据集，该数据集用任务类型，应用程序域和知识类型注释，以进行全面评估。我们还引入了Goeval，这是一种使用GPT-4O开发的多模式评估度量，与Human判断相关系数为56.71％。我们使用状态VLMS的实验表明，没有任何单个模型都普遍擅长，因此，将正确的选择成为关键的设计决策。专有模型（例如Gemini-1.5-Pro和GPT-4O-Mini）通常优于其他模型，但是诸如InternVL-2-8B和COGVLM-2-LALAMA-3-19B之类的开源模型也表现出竞争优势，同时提供了其他优势。我们的框架工作也可以扩展到其他任务1。
Aqua：带有视觉锚点的软件教程视频中的自动提问
但是，在某些情况下，即使在视频中跳来跳去后，用户仍然很难构成某些部分，尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下，他们经常在评论部分留下问题，要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要，但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下，问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程，并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题，我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为，我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程（3D计算机辅助设计（CAD）软件应用程序中，我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后，我们进一步确定了四个主要类别问题：有关教程内容（“内容”）的问题，有关学习者的个人设置的问题或有关教程（“用户”）（“用户”）的挑战，有关视频的元信息（META）的问题，以及与内容不直接相关的问题。
2024 年 12 月 9 日活动：人工智能设计和实施中的有意公众参与和社区参与# 问题提问者姓名答案 1 **此会议可以成为我们自己的 ai.gov 知识库的一部分（在我们的白宫实体社区中很少提到）。#提示
Alexander Howard Ana Chammas：制定数据治理和标准至关重要。在迈阿密戴德，我们专注于构建数据湖并重新评估数据保留实践。目前，创新团队正在根据县委员会的一项决议编写一份人工智能报告。我们不会编纂人工智能政策，而是专注于制定全面的数据治理战略。这种方法将确保我们的数据管理实践稳健，并符合我们在公共服务中负责任地整合人工智能的目标。
探索在财务文本中回答的多语言和生成大语言模型的有效性
本文研究了Fincausal 2025共享任务中使用大型语言模型（LLMS）进行财务因果关系检测，这是对生成和多语言问题答案（QA）任务的努力。我们的研究采用了生成性和歧视方法，利用GPT-4O用于生成质量质量质量和基本基础式的，XLM-ROBERTA-LARGE和XLM-ROBERTA-BASE，用于跨英语和西班牙数据集的多语言质量检查。数据集由财务披露组成，问题反映了因果关系，并与直接从文本得出的提取答案配对。使用序列答案相似性（SAS）和精确匹配（EM）指标进行评估。虽然XLM-Roberta-large模型取得了最佳总体表现，但在English中排名第五（SAS：0.9598，EM：0.7615），西班牙语中排名第四（SAS：0.9756，EM：0.8084），在11个团队中，我们的结果也很高，在11个团队中，也可以强大的结果。值得注意的是，GPT-4O在几乎没有的设置中取得了令人鼓舞的结果，SAS得分接近了微调判别模型的分数，表明尽管缺乏特定于任务特定的微调，但生成性的AP可以提供竞争性能。此比较强调了一般LLM作为强大的多功能替代方案的潜力，用于复杂的质量质量质量质量因果关系检测。
免疫和疫苗接种问题及简答
硫键与 G 和 SH 蛋白一起负责病毒包膜与宿主细胞膜融合以及在细胞培养中形成 RSV 特异性合胞体。F 糖蛋白极不稳定；它以两种结构存在于细胞表面：融合前 (pre-F) 和融合后 (post-F)。触发 pre-F 结构会导致病毒与细胞膜融合并引起感染。当 F 蛋白转变为更稳定的 post-F 无活性结构时，它就不能与细胞膜融合。在成人血清中，中和活性针对的是 RSV 的融合前形式。因此，疫苗开发的历史挑战一直是由于 pre-F 结构的不稳定性质。只有当 F 蛋白能够锁定 pre-F 结构时，才能最终开发出有效的疫苗。
奖学金名称出现在您的学生帐户上。
空腹服用卡比多巴/左旋多巴有多重要？•对于某些人来说。对他人而言，完全不是•左旋多巴与某些蛋白质竞争，以吸收肠道，有时同时降低效率•当在30分钟前或富含蛋白质的餐后30分钟或1-2个小时时，有些人会发现增加的好处