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新斯科舍省葡萄酒业务的战略评估
早期的法国定居者到新斯科舍省带来了他们的文化和饮料。对于法国人来说，“葡萄藤”在花园中无处不在，就像豌豆和胡萝卜一样，用餐享用葡萄酒 - 包括与孩子们共享的“水葡萄酒”（稀释的葡萄酒），作为饭菜的伴奏。因此，定居者很可能带来了葡萄藤。然而，新斯科舍省葡萄种植的第一个记录是法国药剂师，路易斯·赫伯特（LouisHébert，1611），位于现在被称为贝尔河（后来的Hébert的英语化）地区。证据表明该植物材料是从法国进口的还是我在希伯特（Hébert）的旅行中收集到的土著葡萄，现在被称为新不伦瑞克省（或缅因州）是投机性的；没有结论性记录。几年后，当时的阿卡亚克·德·拉泽利（Isaac de Razilly）的阿卡克（Isaac de Razilly）州长在拉哈夫（Lahave）种植了葡萄（1633年），这些葡萄是在1635年供应圣礼葡萄酒的。与乌得勒支（Utrecht）条约（1713年），英国人接管了阿卡迪亚（Acadia），并于1755 - 1763年间将阿卡迪亚人民驱逐出境（Le Granddérangement）。与阿卡迪亚人一起获得了任何越来越多的记录，在葡萄种植的葡萄种植方面的专业知识以及对葡萄酒种植的文化兴趣。到1800年代中期，新斯科舍省已经重新建立了葡萄。但是，这些是桌子葡萄，被出口到新英格兰居民的喜悦，在那里他们特别赢得了州博览会的奖品。节制运动是在加拿大，蒙特利尔（1827年）和1842年加拿大大约10％的加拿大人口持有节制组织的成员资格的加拿大第一个节制协会牢固建立的。节制的推动导致新斯科舍省在1901年到第二次世界大战结束时“干燥”。加拿大通过了1928年的《陶醉酒》的进口，该法规定了省际交通和饮料酒精的国际进口。该法案授予省份控制其司法管辖区进口的权力。因此，在1933年，新斯科舍省采用了政府销售和控制酒精II的系统，建立了新斯科舍省白酒委员会（NSLC- Nova Nova Scotia Liquor Corporation）。这个新组织的任务是确保防止（受保护）过度耗费新斯科舍省。肯特维尔研究站生长的葡萄生长潜力的研究始于1913年，并于1971年达到了宣言，即在新斯科舍省III中以商业上可行的数量中种植葡萄酒葡萄是不可行的。几年后，新斯科舍省葡萄酒先驱罗杰·迪尔（Roger Dial）在学术文献IV中驳斥了这一结论，并通过种植了“第一”葡萄酒葡萄，以及餐桌葡萄种植者和商业伙伴，诺曼·莫尔斯（Norman Morse），在格兰德·普雷（GrandPré）。拨号盘将当前的新斯科舍省葡萄和葡萄酒行业设置在Annapolis山谷中
人工智能的进化：现实证明了炒作的合理性
然而，Google Brain 于 2017 年发表的论文“Attention is All You Need”提出了一种名为 Transformer 的新型神经网络架构，该架构改进了长短期记忆等循环神经网络架构。5 Transformer 架构采用允许并行处理的自注意力机制，从而实现更高效的数据存储和计算，并减少训练和微调基础模型的时间和成本。6 BofA Global Research 的观点是 3 全面：专家系统的回报 (1989)。专家系统将 if/then 规则应用于数据以产生新的见解，并由德州仪器等公司实施，通过使某些流程快 20 倍并通过减少成本超支和准备费用平均每年减少 200 万美元开支，从而提高了生产力和效率。美国运通将其信贷授权人的效率提高了 45-67%。 4 微调是指使用结构化数据训练预训练模型的过程，以生成相对于原始模型而言性能更佳的专用应用程序，用于特定任务。 5 Transformer 模型还改进了 AI 应用程序的功能，因为神经网络（本质上是基础模型的大脑）能够更好地将语言语境化。例如，“bank”可能表示金融机构或河边，但查看句子中单词前后的上下文以确定含义会很有帮助。Transformer 模型通过使用句子中的所有单词（而不仅仅是之前的单词）来查找上下文，从而确定“bank”的含义。换句话说，该模型双向查找上下文，这就是“BERT”中“B”的含义。BERT 代表 Transformer 的双向编码器表示，是一种神经网络架构。 6 您所需要的只是注意力 (2017)
亚当斯、哈雷
Adams、Harley Bogenhagen、Will Charles、Randy Curtis、AI Halstead、Gean Johnston、R. Anderson、M. Bost、George Cheyka、Ray Duley、Keith Heeg、Pam Joos、Bruce Artac、Brian Brandt、Roger Christianson、Peggy Ekelin、Diane Helmuth、William Kautza、Greg Bartling、William Cannon、E. Chula、Theresa English、Jean Hetfeld、Jeff Kerr、Don Batchelder、Joyce Carstensen、M. Colclasure、Robert Gravelle、John Hout、J. Kiar、Ted Bogenhagen、Mary Casper、Robert Cornelius、Tom Hagen、Holly Jameson、Jeff Knott、Bert 9
分子生物学的当前问题
通过非共价相互作用的肽的自组装导致具有功能特性的分层有序结构。正如Bert Meijer教授解释的那样，分子的功能在其分子环境中出现，类似于其靶位部位的药物。 除了合成之外，非共价系统设计对于功能至关重要。 基于肽的系统具有高生物相容性，细胞渗透性和低免疫原性，使其成为理想的生物材料。 刺激反应性的自组装，由溶剂，温度，pH，酶或氧化还原梯度触发，可以释放受控药物，从而降低脱靶效应并提高治疗功效。 这些进步对癌症治疗，神经退行性疾病，再生医学和传染病有希望。 我们邀请研究人员提交有关肽和分子结合物的发现，以发现生物标志物发现，靶向药物输送和治疗监测。正如Bert Meijer教授解释的那样，分子的功能在其分子环境中出现，类似于其靶位部位的药物。除了合成之外，非共价系统设计对于功能至关重要。基于肽的系统具有高生物相容性，细胞渗透性和低免疫原性，使其成为理想的生物材料。刺激反应性的自组装，由溶剂，温度，pH，酶或氧化还原梯度触发，可以释放受控药物，从而降低脱靶效应并提高治疗功效。这些进步对癌症治疗，神经退行性疾病，再生医学和传染病有希望。我们邀请研究人员提交有关肽和分子结合物的发现，以发现生物标志物发现，靶向药物输送和治疗监测。
用NVIDIA FULL
左图：应用程序加速的几何平均值与P100 |基准应用| Amber [PME-Cellulose_NVE]，Chroma [HMC}，Gromacs [Adh Dodec]，MILC [Apex Medive]，NAMD [STMV_NVE_CUDA]，PYTORCH（BERT大调谐器]，量子[Ausurf112-Jr];带有4倍P100，V100或A100 GPU的双插入CPUH100值为2022预计性能的值| |从2021年11月开始的Top500数据| Green500数据从2021年11月开始，MLPERF名称和徽标是美国和其他国家的MLCommons协会的商标。保留所有权利。未经授权的使用严格禁止。有关更多信息，请参见www.mlcommons.org。
从技术到市场。双语语料库对技术机会发现的评价
摘要 随着企业致力于增强和扩大其产品组合，技术机会发现 (TOD) 越来越受到关注。为了理解新兴技术在创新中的作用，我们引入了一种新的英语和日语技术市场语料库，并对技术与市场之间的联系进行了全面的实证评估。我们的数据集包括从 USPTO 数据库中提取的英文专利和从日本专利局 (JPO) 提取的日文专利，以及每家股票市场公司的相关产品。我们比较了几种静态和上下文化的词嵌入方法来构建技术市场空间，并提出了一种基于微调 BERT 模型的有效方法，用于将技术与市场联系起来。
第4章改进了使用生成AI
关于问题难度估计的研究需要用于准确评估工具和其他模型出于不同的目的。近年来包括基于BERT（双向编码器表示），RNN（经常性神经网络）和其他分类模型的许多主题。传统的问题难度估计方法主要集中在语言和结构分析上，并接受了大型预先标记的问题及其难度水平的培训。本章提出了一种将这些常规技术与生成AI结合起来的方法，以实现更准确的问题难度估计。该方法的原则是，随着AI系统更深入地介入文档以提出问题，产生的问题可能更复杂或稀有
AI心理计量学：通过心理计量学库存评估大语言模型的心理概况
近年来，大型语言模型（LLM）一直在处理不断增加的人类生成的数据。语言的神经模型，例如手套（Pennington等，2014），Bert（Devlin等，2019），GPT-2（Radford等，2018），Xlnet（Yang等，2019），Roberta（Roberta（Y. Liu等，2019），2019年），Bart（Lewis et al。在社会相关性的几种应用中的变革作用。各种作者将这些模型称为“基础模型”（Bommasani等，2021; Ribeiro等，2020），强调了它们为将来可以对许多不同的应用程序域和任务进行精心调整和适应的通用计算系统提供了通用的基础。此类应用程序的示例包括
从深度神经语言模型到LLMS
此定义直接遵循了第一个介绍“大语言模型”概念的论文：[1，2]，并代表了LLMS功能平稳缩放的规模，因为它们的大小从100m增加到1000b参数[3，4]。此定义意味着虽然原始变压器不是LLM，但基于RNN的Elmo是。同样，通常用于文本分类而不是生成的BERT模型是LLM，就像翻译调节的T5一样。在LLM系列中包括较小的模型，我们还可以将历史上视为LLM的模型包括在内，例如具有6600万参数的Distilbert，甚至具有12M参数的Codex模型。同样，这意味着我并没有区分LLM与生成代码，二进制，通过搜索引擎请求或接受图像作为输入的文本的文本。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。