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Paper Chats-23 Revised_v2
Design and analysis of a HTS internally cooled cable for the Muon Collider target and capture solenoid magnets L. Bottura(1), C. Accettura(1), A. Kolehmainen(1), J. Lorenzo Gomez(2), A. Portone(2), P. Testoni(2) (1) CERN, Geneva, Switzerland (2) Fusion for Energy (F4E), Barcelona,西班牙摘要MUON对撞机是被认为是高能物理学的下一步的选择之一。它面临许多挑战，并非最不重要的是超导磁铁技术。目标和捕获电磁阀是其中之一，大约18 m长的通道由轴向电磁磁铁组成，轴是20 t的1.2 m自由孔和峰场。其中一个主要问题来自核辐射环境，可能影响线圈的稳定操作，及其材料完整性。能量光子会导致较大的辐射热负荷，在冷质量中的几个kW的阶数，并沉积相当大的剂量，几十mgy。中子在10 -3 dpa的水平下造成物质损害。这些值处于超导线圈技术的当前限制。我们在这里描述了目标的概念设计并捕获了螺线管，重点是HTS电缆设计，这在很大程度上是受到麻省理工学院开发的毒蛇概念的启发。我们展示了如何解决特定于选择的HTS电缆的边缘和保护，冷却和机制。引言2021年欧洲粒子物理战略的更新已确定五个高优先级R＆D主题将针对高能物理学的下一步[1]。比田间的μ子的回旋半径大得多，因此梁在通道中的绝热膨胀。所确定的主题之一[2]是Muon Collider（MC）的概念设计，该机器可以在能量前沿探索物理。MC可以在非常高能量的情况下提供点状颗粒的碰撞，因为可以在环中加速muon，而不会受到电子经历的同步辐射的严重限制。对于超过3 TEV的质量中心能量，MC可以为通向能量边界的高光度对撞机提供最紧凑，最有效的途径。然而，对高光度的需求面临着由于静止时期短暂的寿命（2.2μs）引起的技术挑战，以及难以生产带有较小散发体的臂线束的困难。应对这些挑战需要协作[3]来发展创新概念，尤其是在超导磁铁领域。[4]最苛刻的挑战之一，本文的重点之一是托管目标和捕获通道的螺线管，该通道产生了宇宙束。muons是由于正质和负亲的衰减而产生的，这些衰变是由短，高强度质子脉冲与固体靶标（例如碳棒）碰撞所产生的。PION生产目标插入稳态的高场螺线管中，其功能是捕获电荷的亲，并引导它们进入创建MUON的衰减通道。沿通道轴的磁场轮廓需要具有特定的形状，目标峰场为20 t，在通道出口的衰减约为1.5 t，总长度约为18 m。场的特征长度约为2.5 m，即
忘记 CHATGPT：如何在本地运行 AI ...
histo.fyi 网站是一个免疫系统蛋白质结构数据库，称为主要组织相容性复合体 (MHC) 分子。它包括图像、数据表和氨基酸序列，由生物信息学家 Chris Thorpe 运营，他使用称为大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 工具将这些资产转换为可读摘要。但他不使用 ChatGPT 或任何其他基于网络的 LLM。相反，Thorpe 在他的笔记本电脑上运行人工智能。在过去几年中，基于 LLM 的聊天机器人因其写诗或参与对话的能力而赢得了赞誉。一些 LLM 有数千亿个参数——参数越多，复杂性越大——并且只能在线访问。但最近出现了两种趋势。首先，组织正在做出
80-1 干邑 CHATEAUBERNARD LFBG SID RWY05
爬升 RM 230° 至 3 海里 CNA。在 3 NM CNA 处，右 RM 066° 向指定的 FL 爬升以拦截并跟随 RDL 025° CNA (RM 025°) 前往 POI。VAGNA 2E VAGNA 2W 用于 ACFT 目的地 BORDEAUX。用于 ACFT 目的地 BORDEAUX。爬升 RM 050° 至 CNA 3 海里。在 3 NM CNA 处，右 RM 214° 向指定的 FL (FL 110 MAX) 爬升，拦截并跟随 RDL 174° CNA (RM 174°)。在 RDL 045° BMC 处，向右（RM 225°）朝向 VAGNA。
AI驱动的聊天机器人实现...
鉴于人力资源有限和在Negeri Semarang大学（UNNES）HELPESK的服务用户的需求，需要解决有关服务问题的解决方案。这项研究旨在使用UNNES的Helpdesk使用基于相似性和基于生成的响应生成模型来实施和评估集成的聊天机器人系统。主要贡献是通过自动化的上下文感知响应提高响应效率和用户满意度，这是高等教育机构中一种新颖的方法。主要目的是使用自动化和上下文意识响应生成提高响应效率和用户满意度。涉及部署TF-IDF模型进行初始查询处理以快速检索相关常见问题（FAQ）响应的方法。此外，当查询低于定义的相似性阈值以下时，采用了一种生成模型Llama Rag生成细微的答案。使用精度，召回，F1分数和BLEU分数指标包括数据收集，预处理，模型培训和绩效评估。TF-IDF模型有效地处理了78％的查询，而Llama RAG模型则解决了其余22％。TF-IDF响应的平均相似性得分为0.85，生成响应的BLEU得分为0.61，分别显示出高相关性和语言相干性。这些发现强调了整合先进的AI模型以改善帮助台操作的潜力，这表明此类系统可以显着提高用户的交互和操作效率。
新的主程序机电学和...
•“电气工程和/或信息技术的基础知识”中的6个学分（电气工程和/或信息技术的基础知识）•6个学分“技术力学和/或热力学”（工程机制和/或热力学）•21个“高级数学”（数学）（数学）中的21个学分
人工智能、CHATGPT 和 DEEPFAKES
1 Bibhu Dash & Pawankumar Sharma，《ChatGPT 和 Deepfake 算法是否危及网络安全行业？评论》，10(1) I NT'L J. OF E NG'G & A PPLIED S CI. 1 (2023 年 1 月 16 日)，https://www.ijeas.org/download_data/IJEAS1001001.pdf [https://perma.cc/7VPT-BUZ5]（讨论技术如何利用机器学习来操纵图像和视频，从而危及区分真假图像的能力）。 2 例如，请参阅 Robert McMillan 等人的《新的 AI Deepfakes 使 2024 年选举复杂化》，《华尔街日报》，2024 年 2 月 16 日（讨论随着 Deepfakes 的传播，AI 如何对选民投票率产生不利影响）。 3 例如，请参阅 Ashley Belanger 的《少年男孩使用人工智能制作同学的假裸照，引发警方调查》，A RS T ECHNICA (2023 年 11 月 2 日)，https://arstechnica.com/tech-policy/2023/11/deepfake-nudes-of-high-schoolers-spark-police-probe-in-nj/ [https://perma.cc/PM46-YPPM]（最后访问时间为 2024 年 2 月 18 日）（讨论少年如何使用人工智能图像生成器制作和分享女同学的假裸照）。
与您的文档聊天
这是一种在自然语言处理和机器学习中使用的技术，旨在融合主要基于检索和生成模型的好处（LLMS），以提高生成文本的质量。因此，该技术找到了有关有争议的关键应用程序，其中包括文档，文档摘要以及类似聊天机器人的对话。通过使用大型语言模型（例如Chatgpt，Mixtral和Phi），抹布方法代表了提高响应质量的方法。它结合了两个主要要素：检索和产生。因此，检索组件的责任是浏览庞大的知识库或数据库，以检索相关信息。这意味着在LLM的庞大知识数据库下进行搜索。目标是什么？目标是检索最相关的内容，该内容最有机会包含信息以填充用户的查询。本质上，就像抹布系统首先搜索与给定文档中用户查询相关的答案。检索组件检索所需的信息后，它将其用输入提示将其输入生成组件。，然后魔术就会发生！具有LLMS的生成组件以输入提示和检索到的文档来制作响应。生成组件可以使用检索到的文档提供的上下文来构建响应，而响应不仅是准确的，而且与对话更有益和相关。
在...
摘要：古代印度医学体系阿育吠陀认识到Prakriti的概念，指的是个人独特的生理和心理构成。评估Prakriti是阿育吠陀的个性化医疗保健的基础，可帮助诊断，治疗和预防保健。然而，传统的prakriti评估方法通常是主观的，并且依赖于专家解释。近年来，技术的进步，尤其是聊天机器人的出现，为客观且可访问的Prakriti评估提供了新的机会。本研究论文探讨了聊天机器人的整合，以评估阿育吠陀中的个体prakriti，旨在提高个性化医疗服务的准确性，可及性和可及性。通过对Prakriti评估方法的历史观点，现代理解和先前的研究以及对聊天机器人在医疗保健中的作用以及所涉及的道德考虑的作用的研究，本文阐明了聊天机器人支持的Prakriti评估的潜力，以彻底改变医疗保健。案例研究和示例表明，使用聊天机器人进行Prakriti评估的可行性和有效性，而未来的方向和挑战突出了进一步研究和实施的途径。最终，本文有助于持续的关于利用技术的论述，以保护和推进阿育吠陀的个性化医学原则。关键字：阿育吠陀，普拉克里蒂评估，聊天机器人，个性化医疗保健，人工智能，机器学习，道德注意事项，电子健康记录，未来方向，医疗保健技术。