K29.002:超导量子材料与系统 (SQMS) – 新的 DOE 国家量子信息科学研究中心 M41.009:可调 transmon 量子比特的长期尺度能量弛豫动力学作为损耗计量工具 N27.006:超导量子材料与系统 (SQMS) 研究中心的量子信息科学生态系统工作 N51.004:方八边形晶格上 Kitaev 自旋模型的非线性响应*
大语言模型(LLM),例如GPT-3.5 1,GPT-4 2,Gemini 3和Claude 4,是在大型13个数据集中训练的高级模型,能够生成与人类言语非常相似的文本。llms在各种任务中表现出色,例如回答14个问题2,生成编程代码5和分析图像6。最近的研究还强调了它们在基因组研究中的强大能力15。例如,在单细胞RNA-seq数据中,GPT-4可以产生与人类专家提供的细胞类型注释相符的细胞类型注释,仅使用标记基因信息作为输入7。此外,可以利用由GPT-3.5生成的基因嵌入17来创建单细胞嵌入以用于各种下游分析8。18这些研究表明,LLM在基因组学领域具有知识,并且有可能作为基因组研究的知识19基础。这样的基于LLM的基因组知识基础可以通过20减少定位和检索可靠信息所需的时间来显着受益于基因组研究,这一过程通常是跨学科的21个具有有限基因组专业知识的跨学科21研究人员的时间。此外,现代LLMS的先进推理和分析能力22可以有效地综合来自不同来源的信息。但是,LLM是否可以可靠地充当基因组23知识库,尚未系统地研究并保持较低的理解。24基准数据集对于比较和评估LLMS执行特定任务的能力至关重要。这些发现表明39例如,25 mmlu(大量的多任务语言理解)9是一个广泛使用的基准数据集,用于评估LLMS的Interdis-26 cipledine Inswool,而HumaneVal 10评估其生成编程代码的能力。这些基准数据集27提供了一个标准化框架,用于比较不同LLM的性能和随着时间的推移跟踪模型演变。28他们在识别现有模型的弱点并指导未来发展的29 llms方面是关键的。但是,现有的基准数据集不涵盖基因组学,并且仍然缺乏基因组知识的基准。30为此,我们开发了基因研究,这是一个全面的问答(Q&A)数据库,以基于基因组学中LLM的perfortor-31 Mance进行基准测试。基因研究包括基因组研究的各个方面,例如基因和SNP的基因组位置32,以及基因的功能。我们评估了六个LLM在基因上的性能,包括33 Ing Miogpt 11,BiomedLM 12,GPT-3.5 1,GPT-4O 13,Gemini Advanced 3和Claude 3.5 4。其中,GPT-4O,Gemini 34 Advanced和Claude 3.5是当代LLM,因其在各种任务中的出色表现而广受认可。35我们的分析表明,基于基因组知识的问题在整个LLM中的准确性显着差异。36此外,我们观察到,当LLM可以访问Web浏览功能时,可以进一步提高性能。37然而,即使表现最好的LLM在某些任务中完全失败了,尽管基因组知识被包括在其培训语料库中,但仍无法在38其他其他任务中正确回答所有问题。
PBS卡车访问数据来自国家重型车辆调节器的计划器工具,该工具为各种PBS分类卡车组合提供访问信息(请参阅https://www.service.nhvr.gov.gov.au/#page = information = information = informationhub/routeplannertool)。数据并未在空间上直接与此处的路段保持一致,但是通过人工智能(AI)建模,四种主要卡车类型的PBS数据(PBS1A(ST),PBS2A(BD),PBS3A(T1)(T1)和PBS4A(T2))分配给此处的路段。分配过程达到了98.6±1.1%的精度。目前,我们不为使用更高质量限制(HML)车辆的运动建模,即车辆小于24吨。
答:严格来说,出版权是或将作为 DARPA 与每个签约执行者测试与评估的组织之间的合同的一部分进行协商。也就是说,测试与评估团队在未经执行者和 DARPA 明确许可的情况下,绝无权公开披露执行者的专有信息。通常,对于不包含执行者专有信息的 DARPA 生成的数据的发布有限制,但并未广泛禁止此类活动。每个案例都会单独考虑,以确保遵守所有法律、法规和合同要求。
本文介绍了一种在实验室外对脑机接口 (BCI) 进行基准测试的新方法。我们创建了一款计算机游戏,模拟辅助 BCI 的实际应用,主要结果指标是完成游戏所需的时间。这种方法在 2016 年 Cybathlon 比赛中使用,这是一项针对使用辅助技术完成任务的残疾人士的比赛。本文总结了 BCI 的技术挑战,描述了基准测试游戏的设计,然后描述了 Cybathlon 的 BCI 比赛中可接受的硬件、软件和人类飞行员的纳入规则。介绍了 11 支参赛队伍、他们的方法以及他们在 Cybathlon 比赛中的成绩。虽然基准测试程序有一些局限性(例如,我们无法确定任何明显影响 BCI 性能的因素),但它可以成功地用于分析现实、结构化程度较低的条件下的 BCI 性能。将来,基准测试游戏的参数可以进行修改,以更好地模拟不同的应用程序(例如,需要比其他命令更频繁地使用某些命令)。此外,Cybathlon 有可能向公众展示此类设备。
jmz8rm@virginia.edu摘要作为亚马逊Web服务的实习生(AWS),我以前无需使用AWS的S2N-TLS和其他公共运输层安全(TLS)库的简单且可靠的比较基准,以确定优化和确定S2N-TLS的区域。S2N-TLS每秒处理数亿美元的连接,从而使任何小的优化可节省大量成本。基准线束将每个库(S2N-TLS,OpenSSL和Rustls)适应一个共同的接口,并测量握手延迟,吞吐量和内存使用情况。s2n-tls比Rustls和OpenSSL更具性能,但要比Rustls更高的内存使用,这使得内存成为优化的可能目标。未来的工作包括将基准纳入测试中,以防止部署前的性能回归,更详细的测试以获得更具体的见解,并使用更多参数进行测试。1。简介TLS是一个网络协议,可确保两个端点(例如,您的计算机和Web服务器)安全通信。TLS有两个主要目标:身份验证和加密。身份验证是对端点身份的验证,它阻止了不良演员假装是客户端可能想要与之交谈的服务器。加密保护在运输中数据的安全性,这可以防止
摘要。2022年7月,美国国家标准技术研究所(NIST)宣布了第一组量词后加密标准:Kyber,Dilithium,Falcon和Sphincs+。不久之后,NIST发布了一项呼吁提出额外的量词后签名方案的建议,以补充其初始投资组合。在2023年,收到了50份提交的意见,40名被接受为未来标准化的第一轮候选人。在本文中,我们研究了流行的ARM Cortex-M4微控制器上所述候选人的适用性和表现。我们将合适的实施方式集成到基准测试框架PQM4中,并在STM32L4R5ZI上提供基准测试结果,其中640 kb的RAM。PQM4当前包括15项提交和M4优化实施的参考实施,用于5个提交。对于剩余的候选人,我们描述了阻碍整合的原因 - 主要的原因是较大的密钥或过度记忆消耗。虽然参考实现的性能相当毫无意义,并且通常与实现良好的实现的性能无关,但这项工作提供了一些首先指示哪些方案在微控制器上最有前途。PQM4中公开可用的实现也为将来的优化工作提供了一个很好的起点。最初,我们希望与NIST先前的PQC项目的初步提交相比,代码质量要高得多。但是,我们非常失望:一半的提交利用动态记忆分配,通常是完全没有理由的;许多实施情况都有编译器警告,有时暗示更严重的问题。许多实现不会通过简单的消毒剂测试,例如使用Valgrind;多个实现利用静态内存。
•采用系统性的国际R&I合作方法。存在开发一种更加制度化的方法来告知国际R&I与其他国家合作的资金的机会。在英国,存在更多系统地利用公共研究和技术组织(尤其是高价值制造弹射网络)的技术专业知识的机会;商业组织(包括中小型企业和基于技术的公司组织)的工业观点;对国际科学技术趋势的见解(例如科学与创新网络(SIN)捕获的趋势);和远见研究(例如政府科学办公室(Go-Science)制作的研究)。
EPA的基准和建筑绩效标准政策工具包旨在为州和地方政府决策者提供信息,这些决策者正在探索从其社区中现有的商业和多户住宅中减少能源使用和温室气体(GHG)排放的政策。工具包的这一部分着重于构建能源基准测试和透明政策。它提供了有关这些政策所需的信息,列出了成功的关键注意事项,并证明了政府领导者如何将基准测试作为制定建筑绩效标准的第一步。该工具包包括四个部分 - 旨在基于上一节的构建 - 重点是政策制定方面的不同方面,包括基准测试和透明度(第1节),建筑绩效标准(第2节),州和地方政府协调(第3节)和数据访问(第4节)。每个部分列出了有关该主题的其他资源。
Rank Producer Name TWh Rank Producer Name TWh Rank Producer Name TWh Rank Producer Name TWh 1 NextEra Energy 228.5 26 PSEG 32.1 51 NE Public Pow er District 14.7 76 Osaka Gas 10.1 2 Duke 218.0 27 The Carlyle Group 31.5 52 RWE Group 14.5 77 CPP Investments 10.0 3 Constellation 199.1 28 Salt River Project 29.2 53 Low er CO River Authority 13.9 78 East Kentucky Pow er Coop 10.0 4 Southern 183.4 29 PG&E 28.9 54 Portland General Electric 13.8 79 Beal Bank 9.8 5 Vistra Energy 161.5 30 Oglethorpe 28.0 55 OGE 13.6 80 El Paso Electric 9.5 6 Tennessee Valley Authority 136.6 31 Pinnacle West 27.5 56 Buckeye Pow er 13.5 81 PUD No 1 of Chelan County 9.5 7 Berkshire Hathaw ay Energy 129.9 32 New York Pow er Authority 26.9 57 NextEra Energy Partners 13.0 82 Omaha Public Pow er District 9.3 8 Entergy 115.5 33 CPS Energy 26.0 58 Dow Chemical 12.5 83 Austin Energy 9.3 9 Dominion 112.5 34 Invenergy 25.2 59 Exxon Mobil 12.5 84 Brookfield Renew able Partners 9.2 10 Energy Capital Partners 108.4 35 Alliant Energy 25.2 60 IDACORP 12.0 85 JEA 9.0 11 AEP 79.2 36 Associated Electric Coop 24.6 61 Orsted 11.9 86 Brookfield 8.9 12 Xcel 74.9 37 Avangrid 22.6 62 Fortis 11.8 87 Los Angeles City 8.9 13 US Corps of Engineers 69.3 38 AES 22.3 63 Algonquin Pow er 11.7 88 Tri-State 8.8 14 ArcLight Capital 46.4 39 Ares 21.6 64 Edison International 11.5 89 Clearw ay Energy 8.6 15 Energy Harbor 44.9 40 CLECO 20.3 65 Capital Pow er 11.5 90 South Field Energy 8.5 16 NRG 44.8 41 Basin Electric Pow er Coop 19.6 66 ALLETE 11.2 91 Rainbow Energy Center 8.4 17 DTE Energy 40.1 42 ENEL 19.5 67 Puget Holdings 11.1 92美国市政权力ER 8.3 18 Evergy 37.9 43 Emera 19.4 68 Conedison 10.8 93 Argo Infrastructure Partners 8.3 19 Ameren 37.8 44 Santee Cooper 18.8 69 69 69 69 Minicipal Elec。auth。of GA 10.8 94 ENGIE 8.3 20 Riverstone 36.2 45 Starw ood Energy 18.4 70 Occidental 10.7 95 NiSource 8.2 21 LS Pow er 35.4 46 EDF 18.4 71 Arkansas Electric Coop 10.6 96 Avista 8.1 22 US Bureau of Reclamation 35.2 47 FirstEnergy 17.9 72 John Hancock 10.3 97 Brazos Electric Pow er Coop 7.9 23 WEC Energy Group 33.0 48黑石集团17.3 73 Seminole Electric Coop 10.2 98 PNM资源7.7 24 PPL 32.8 49 EDP 15.5 74 Grant County 10.2 99 NC公共Pow ER 7.1 25 CMS Energe 32.4 50 tenaska 15.2 75 Encorm northw es