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药物ePidemiology中的核心概念
摘要的药物ePIDEPIDEMIOLIGY研究提供了有关药物安全性和有效性的重要信息，但是研究结果的有效性可能会受到残留偏见的威胁。理想情况下，通过适当的研究设计和统计分析方法将偏差最小化。然而，例如，由于无法衡量的混杂因素，测量误差或选择中的选择，可以保留残留偏见。可用于评估，定量和透明的一组敏感性分析方法，称为定量偏置分析，研究结果对这些残留偏见的鲁棒性。这些处理包括在指定的关于潜在偏差的假设下如何更改估计效应的方法，以及根据效应估计的计算界限的方法。本文介绍了未衡量的混淆，错误分类和选择偏见的定量偏差分析，重点是它们对药物学人工学研究的相关性和应用。
陆军未来司令部未来与概念中心
战争学院毕业后，他担任第 4 步兵师和卡森堡的 G3 作战官，随后于 2019 年夏天向第 1 装甲师汇报，并担任该师的参谋长，之后担任旅指挥官。瓦格纳上校随后于 2020 年至 2022 年指挥第 1 装甲师第 2 装甲旅战斗队，包括部署到中东以支持斯巴达之盾行动，然后在阿富汗欢迎行动期间在布利斯堡接待了 11,000 名阿富汗撤离人员。在担任旅战斗队指挥官之后，瓦格纳上校于 2022 年至 2024 年担任第 4 步兵师和卡森堡的参谋长，当时师总部部署到东欧。
M2的专业：物理的基本概念
超导磁性和超导性中量子磁杂质的动力学可能是物质的两个竞争阶段。但是，它们的相互作用可能导致物质的新外来阶段，例如拓扑超导性，一种能够藏有主要粒子的物质状态，这是他们自己的反粒子。作为拓扑超导性在本质上似乎并不那么频繁，一种策略是基于在超导底物上建立磁杂质（Fe，Co，Mn，Mn，…）的工程[1]。单个杂质与超导体之间的相互作用导致差距内局部和几乎极化的结合状态[2]。控制和功能化这些量子结合状态是拓扑超导性的途径，但也要实现Qubits [3]。磁杂质的大多数理论描述都依赖于经典的自旋模型，该模型简单地描述了激发光谱，但是人为地打破了时间反转对称性，并且无法正确重现基态退化。尽管许多实验性和理论作品已致力于磁性和超导性之间的相互作用，但几乎没有研究这些结合状态的动力学。由于外部驾驶对于实验探测动力学以及操纵系统拓扑阶段的工具很重要，因此非平衡理论将非常有价值。该提案是我们与实验者在研究原子规模旋转动力学的萨克莱高原上合作的一部分。17，384（2022）。Zhu，修订版在实习中，我们建议研究量子自旋杂质的简单模型的动力学，该模型与零波段极限中的超导底物相互作用[4]并受到时间相关的磁场。[1] L. Schneider等人，自然物理学17，943（2021）;同上大自然纳米。[2] A. V. Balatsky，I。Vekhter和J.-X.mod。物理。78，373（2006）。[3] A. Mishra，P。Simon，T。Hyart和M. Trif，Yu-Shiba-Rusinov Qubit，Phys。修订版x Quantum 2，040347（2021）。[4] K. Franke和F. von Oppen，Phys。修订版b 103，205424（2021）。请，指出哪种专业（ies）似乎更适合于该主题：凝结物理物理学：是软物质和生物物理学：否量子物理学：是的理论物理学：是YES
大型语言模型删除了概念
通过神经元修剪编辑的模型编辑进展，对从大语言模型中删除不良概念的承诺有望。尚不清楚模型是否具有重新构造的修剪概念的能力。为了调查这一点，我们通过跟踪命名实体识别任务的再培训期间的修剪神经元的概念显着性和相似性来评估模型中的概念。我们的发现表明，模型可以通过将高级概念重新定位到早期的层次，并将修剪的概念重新恢复后延伸，并将其重新分配给具有类似语义的启动的neurons。这表明模型表现出多性性的能力，并且可以在单个神经元中融合旧和新概念。虽然神经元修剪为模型概念提供了不可证明的性能，但我们的结果突出了永久概念删除以改善模型安全性的挑战。监控概念的重新出现和开发技术以减轻不安全的概念的重新学习将是更重要的模型编辑的重要方向。总的来说，我们的工作强烈证明了在LLMS概念后的概念概念中的弹性和流动性。
视觉和语言模型是否共享概念？向量空间对齐研究
另一些人则认为，语言模型具有推理语义，但没有指称语义（Rapaport，2002；Sahlgren 和 Carlsson，2021；Piantadosi 和 Hill，2022），3 而一些人则认为，至少对于直接对话的聊天机器人来说，一种外部指称语义是可能的（Cappelen 和 Dever，2021；Butlin，2021；Mollo 和 Milli`ere，2023；Mandelkern 和 Linzen，2023）。然而，大多数研究人员都认为，语言模型“缺乏将话语与世界联系起来的能力”（Bender 和 Koller，2020），因为它们没有“世界的心理模型”（Mitchell 和 Krakauer，2023）。这项研究提供了相反的证据：语言模型和计算机视觉模型 (VM) 是在独立的数据源上进行训练的（至少对于无监督的计算机视觉模型而言）。唯一的共同偏见来源是世界。如果 LM 和 VM 表现出相似性，那一定是因为它们都对世界进行了建模。我们通过测量不同 LM 和 VM 的几何形状的相似性来检查它们学习到的表示。我们始终发现，LM 越好，它们诱导的表示就越类似于计算机视觉模型诱导的表示。这两个空间之间的相似性使得我们能够从一组非常小的并行示例中将 VM 表示线性投影到语言空间并检索高度准确的字幕，如图 1 中的示例所示。
课程前缀/编号/标题：BIOL 111 生物学概念 学分数：4 课程描述：生物学概念是一门入门级非管理
学术诚信：根据 DCB 学生手册，学生有责任提交自己的作业。在口头或书面考试中配合或未经授权作业的学生要对违反学术原则承担责任，即使其中一名学生没有参加发生违规行为的课程，学生也要受到纪律处分。学生手册中学术诚实/不诚实部分详细说明的准则将作为作弊、剽窃或其他学术不当行为的指导方针。作弊和剽窃是严重的行为，在我的课堂或实验室中是绝对不能容忍的。如果你决定作弊和/或剽窃，你的作业、考试或测验至少会得到零分，如果作弊/剽窃行为更严重，你需要与学术和学生事务副院长会面。
SCM关键概念中的MITX MicroMasters程序
1供应链分析3 1.1供应链管理概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.1.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2数学函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.2.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3数据管理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.4概率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4.3离散分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.4.4连续分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.5统计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.1统计测试和中心极限定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.2抽样和置信间隔。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.5.3假设检验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 1.5.4多个随机变量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.6回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.2普通最小二乘线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.7优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.7.1摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 1.7.2关键概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.7.3受约束优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.7.4线性程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.7.5整数和混合整数程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 1.8网络和非线性编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.8.1网络模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 1.8.2非线性优化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>40 1.9算法和近似值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 1.9.1摘要。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>41 1.9.2算法。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。41 1.9.3最短路径问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 1.9.4 Dijkstra的算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.9.5旅行推销员问题（TSP）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 1.9.6车辆路由问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 1.9.7 Clark-Wright Savings算法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 45 1.9.8节省启发式。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 46 1.9.9用MILP解决VRP。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。44 1.9.7 Clark-Wright Savings算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 1.9.8节省启发式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 1.9.9用MILP解决VRP。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。46 1.9.9用MILP解决VRP。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46
1.1 人工智能和自主系统交互的概念、定义和历史
奥斯陆和阿克什胡斯的公共交通提供商 Ruter 已在其多项不同服务中实施了人工智能。在 Digital Norway 发表的一篇文章中，Ruter 解释了该公司如何利用人工智能为客户提供更好的旅行体验。人工智能在大多数情况下用于改善现有服务。一个例子是实时显示公交车的满载程度。通过分析公交车上的乘客人数，人工智能能够估计拥挤程度。在这种情况下，人工智能被描述为 Ruter 可以在其自身服务中使用的服务。（Digital Norway，2023 年）
语言概念的视觉类比及其含义
摘要 许多视觉生成人工智能 (AI) 模型使用文本“提示”作为输入来指导生成图像的开发。将文本转换为图像利用了语用学和语义学，这会对输出产生影响。为了促进更精确的提示，我们提出了文本相似性的三维向量空间，它使用文本表示、听觉表示和含义相似性作为轴。接下来，我们表明两个单词之间含义相似并不一定会导致相应的 AI 生成的这些单词图像之间视觉相似。我们利用八个图像生成器为抽象和具体的同义词、反义词和上义词-下义词对生成图像，并将它们的图像-图像 CLIPScore 与它们对应的文本-文本 CLIPScore 进行比较，从而定量地证明了这一点。在所有模型和关系类型中，文本与文本和图像与图像相似度的平均相似度同义词从 92.8% 下降到 70.1%，反义词从 89% 下降到 58.9%，上义词-下义词对的平均相似度从 85.6% 下降到 68.1%。
催化剂中心和ITS集成概念的范围
由思科催化剂中心自动化监视和发布的软件图像管理（游泳）事件，该应用程序可以利用自动触发变更工作流以进行软件图像更新。这允许通过在ServiceNow中批准并更改窗口信息的思科催化剂中心自动化工作流程中的封闭环修复。最后，在ServiceNow中创建的ITSM票证会在需要时自动充满其他信息。