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大肠杆菌和其他从巴格马蒂河分离的大肠菌菌中的抗菌抗性
pipericilin tazobactam（pit，100/10μg），Ce Fimime（CPM，30μg），CE固定（CFM，5μg），Ceotaxime（CTX，30μg），Ceftazidime（CazIme）（CAZ，30μg，30μg），ImipeNem（ImipeNem（ImipeNem（ImipeNem），ImipeNem（ImipeNem（ImipeNem））（imipnem（ipm，10μg）四环素（TE，3μg），cipro floproxatin（CIP，5μg），Nalidixic Acid（Na，30μg），氯霉素（C，30μg），红霉素（E，15μg），硝基氟烷素（Nitrofurantoin（Nit，300μG） （COT，25μg，1.25/23.75μg）。用于质量控制，使用了ATCC 25922培养。在正常盐水中制备了对生物体的接种，并与0.5 MAC FARLAND标准相比。接种物被擦在MHA板上，并在放置抗生素盘之前干燥5分钟。对于90毫米板，接种了五种不同的抗生素。将板孵育18小时，并用尺度测量抑制区。将抑制区与标准值进行比较。根据临床实验室标准指南（CLSI 2020）测试了抗生素。
宠物猫的核心疫苗
•应避免对怀孕皇后和小猫的疫苗接种<4周龄，因为理论上关注小脑低血肿15,16•由于理论上存在临床症状的理论风险，导致临床症状的残留毒性导致衰减病毒的残留毒力，这是由于免疫性症状患者中的cot虫提供了cottrotions canterions canterions canterions cans controt controt can can can can can can can in can canss canse cans can can 17,118•细短病毒2 19,20•许多临床医生认为是保护FPV的首选，尤其是在高风险的猫中，由于保护性的快速反应比灭活的疫苗更快，16,21,22•对于登机或其他高曝光状况的猫，如果遇到了7-10天，尤其是在董事会上遇到抗击，尤其是在董事会上遇到抗击，尤其是在造成抗衡状态。在高风险的环境中进行初始疫苗接种时，可能会受益于两种剂量的组合疫苗2-4周
通过一系列基于 Er(III) 的复合物中的定向偶极相互作用直观控制低能磁激发
摘要：偶极耦合很少被用作镧系元素单分子磁体中缓慢弛豫动力学的驱动力，尽管它通常是介导此类物质中离子间磁相互作用的最强机制。事实上，对于多核镧系元素复合物，由于它们能够形成高度定向、高矩基态，偶极相互作用的幅度和各向异性可能相当大。本文我们提出了单核、双核和三核铒基单分子磁体序列 ([Er −TiPS 2 COT] + ) 𝑛 (𝑛= 1 −3)，其中磁弛豫路径允许性的大幅降低在角动量量子之间的偶极-偶极相互作用框架内得到合理化。由此产生的多核分子磁性设计原理源于高度各向异性磁态之间的分子内偶极耦合相互作用，为单个量化跃迁的复杂流形中的弛豫动力学提供了细致入微的证明。通过将弛豫动力学与分子磁性前所未有的频率范围（10 3 −10 −5 Hz）的交流磁场相结合，为该模型的有效性提供了实验证据。缓慢的动力学和多个低能跃迁的结合导致了许多值得注意的现象，包括在单一温度下可观察到三个明确定义的弛豫过程的镧系单分子磁体。
激发多元化想法：增加 AI 创意多样性
与重视一致性的常规任务不同，创造力和创新的目标是创造多样化的想法。本文深入探讨了人们对使用人工智能 (AI) 来提高创意生成过程的生产力和质量的日益增长的兴趣。虽然之前的研究发现人工智能创意的平均质量相当高，但之前的研究也指出，基于人工智能的头脑风暴无法创造足够分散的想法，这限制了新颖性和整体最佳创意的质量。我们的研究调查了增加人工智能生成创意分散性的方法。使用 GPT-4，我们探索了不同的提示方法对余弦相似度、独特创意的数量以及创意空间耗尽速度的影响。我们在为大学生开发新产品的领域开展了这项工作，价格低于 50 美元。在此背景下，我们发现 (1) GPT-4 使用各种合理提示生成的想法池的多样性不如人类受试者群体生成的想法 (2) 人工智能生成的想法的多样性可以通过提示工程显着提高 (3) 思路链 (CoT) 提示导致我们评估的所有提示中想法的多样性最高，并且能够接近人类受试者群体所取得的成就。它还能够生成我们研究的任何提示中最多的独特想法。
MS-In-Intrager-Intelligence-Program-2- ...
AI选举课程编号和标题学期录制了计算机视觉上限6411视觉上限6415计算机粘膜6618计算机视觉COP的机器学习COP 6728视觉信息检索数据分析和算法Cap 5625 I CAP 5768 I CAP 5768数据科学CAP 6315 CAP 6315 CAP 65 65 6546 6546 6546的计算基础 Artificial Intelligence CAP 6780 Big Data Analytics with Hadoop CEN 6405 Computer Performance Modeling COT 6405 Analysis of Algorithms Knowledge Management & Reasoning CAP 6640 Natural Language Processing CAP 6776 Information Retrieval CAP 6777 Web Mining COP 5859 Semantic Web Programming Machine Learning CAP 5615 Introduction to Neural Networks CAP 6512 Evolutionary Computing CAP 6617 Sparse Learning CAP 6619 Deep学习上限6629强化学习上限6673数据挖掘和机器学习上限6778高级数据挖掘和机器学习应用程序CAP 6683医学和医疗保健帽中的人工智能6807计算广告和实时数据分析EEL EEL 5661 EEL 5661机器人应用程序
语言模型作为编译器：模拟伪代码执行改善语言模型中的算法推理
算法推理任务涉及涉及逻辑模式的算法，例如完成Dyck语言，尽管他们最近的成功，但对大语言模型（LLMS）构成了挑战。先前的工作已使用LLM来生成程序语言，并应用了外部计算机来执行此类任务。然而，当飞行时，很难用解决方案的正确逻辑生成可执行的代码。即使这样，一个实例的代码也无法重用其他实例，尽管它们可能需要相同的逻辑来解决。我们提出了t Hink-和-e Xecute，这是一个新的框架，改善了LLMS的算法 - 固有推理：（1）在T Hink中，我们发现了在所有实例中共享的任务级逻辑，并用伪代码表达逻辑； （2）在e x -ecute中，我们将任务级伪代码量身定制为每个实例并模拟其执行。t hink-和-e xecute在算法算法推理任务中的表现优于几个强大的基线（包括婴儿床和锅）。我们表现出使用任务级伪代码而不是一一生成实例特定解决方案的优点。另外，我们表明，即使对自然语言指导进行了自然语言指导，伪代码也可以更好地改善LMS的推理。
![arxiv：2501.14431v1 [CS.CL] 2025年1月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f73082de503903be6611b56563643f25eee5f89c.webp)
arxiv：2501.14431v1 [CS.CL] 2025年1月24日
大型语言模型（LLM）广泛应用于下游域。但是，用于高风险领域任务（例如金融投资和法律质量保证）的llms通常会在没有推理和解释的情况下生成简短的答案。这限制了用户根据其重音做出决策的保证。虽然原始的婴儿床表现出希望，但它在制作过程中缺乏自我纠正机制。这项工作引入了域o 1 s，可以通过监督的细调和树搜索来增强LLMS在域任务上的推理。我们构建了COT-Stock-2K和COT-Legal-2K数据集，以根据其判断力激活特定于域的原因步骤的微调模型。补充 - 我们提出选择性树探索，以自发探索解决方案空间和样品最佳推理路径以提高影响。我们还引入了证明得分，这是一种用于评估域模型的解释性的新指标，并以更丰富的评估尺寸补充了传统的授权指标。关于库存建议的广泛实验和质量保证任务的法律原因证明了域o 1 s的领先性能和解释性。我们的代码可在https：// anonymous.4open上找到。Science/r/domaino1s-006f/。
在层次中的实践辅助剂 -
摘要本文描述了助教（TAS）在休斯顿大学技术系（COT）工程技术系的计算机工程技术（CET）计划中的作用。招聘的TA被要求具有多个主题的知识和经验，并能够熟练英语，以便能够为学生提供特定的项目和课程政策。本文简要讨论了招聘过程，包括广泛的访谈以及潜在的TA必须在选择之前证明其技术专长。先前的项目经验和行业经验受到高度重视。一旦被录用，TA就会立即经过强制性的为期两天的方向，以熟悉系，大学和大学的文化和政策。TA是从电气和计算机工程以及计算机科学申请人池中选择的。本文讨论了TAS的作用，政策的政策，包括课程的各个组成部分的评分，例如每周进度报告，家庭作业，考试，建议报告，最终项目报告和课程网站维护。几种调查工具用于评估团队和个人学生表现的许多方面。所有TA都经过培训，以快速调查调查结果以及用于更好地指导项目团队并改善课程管理的结果。本文结束了，概述了提高TA的角色和职责的短期和长期目标。TAS还参与并协助有前途的项目成员在学术期刊上发布其项目结果，并通过UH的知识产权管理办公室申请专利。
基础模型中的医学幻觉及其对医疗保健的影响
能够处理和生成多模式数据的基础模型已改变了AI在医学中的作用。然而，其可靠性的关键局限性是幻觉，其中不准确或捏造的信息会影响临床决策和患者安全。我们将医疗幻觉定义为模型产生误导性医学内容的任何实例。本文探讨了医学利润率的独特特征，原因和含义，特别关注这些错误如何在现实世界中的临床情况下表现出来。我们的贡献包括（1）用于理解和解决医学幻觉的分类法，（2）使用医学幻觉数据集对模型进行基准测试模型，以及对实际医疗病例的LLM的反应，从而直接了解幻觉的临床影响，以及（3）对医疗幻觉的多政治临床调查。我们的结果表明，诸如链链（COT）和搜索增强产生等推论技术可以有效降低幻觉率。，尽管有这些改进，但幻觉的非平凡水平仍然存在。这些发现强调了强大的检测和缓解策略的道德和实践意义，为监管政策建立了优先级的监管政策基础，随着AI的融合更加集成到医疗保健中。临床医生的反馈意见不仅迫切需要技术进步，而且还需要更清晰的道德和监管指南，以确保患者安全。可在https://github.com/mitmedialab/medical幻觉上提供纸张资源，摘要和其他信息的存储库。
AMD 标准化测试方法 - nasemso
S4.2 病房声级测试期间应执行以下步骤： 1. 使用符合 ANSI S1.4《声级计规范》要求的仪表测量声级，对于 II 型仪表，将仪表设置为 A，以获得加权网络，“快速”仪表响应。 2. 将麦克风悬挂在车辆地板上方 23 英寸（584 毫米）处，横向和纵向位于病床的预期中心，因为它将固定在病房中。 3. 将救护车停放在混凝土或沥青路面上，停放位置应确保在被测车辆 50 英尺（15.2 米）范围内没有较大的反射面，例如其他车辆、招牌、建筑物或小山。 4. 关闭救护车所有门、窗和通风口。 5. 以最高速度运行病房内的空调和暖气鼓风机。 6. 将车辆变速器置于空档，并将发动机转速设置为救护车在平地以 55 英里/小时（88 公里/小时）的速度行驶时的转速。 7. 打开所有警告灯。 8. 将警报器调至最大音量模式。 9. 测量并记录最高声级。 10. 将发动机转速降低至怠速，然后降低至 55 英里/小时（88 公里/小时）的转速。 11. 测量并记录最高声级。 12. 重复操作，直到记录到两个最大声级，相差 2 分贝 (dB) 以内。 13. 对这两个最大声级读数取平均值。