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genedit：复合操作员和持续改进，以解决企业中的文本到sql
在大型语言模型驱动的文本到SQL的最新进步正在民主化数据访问。尽管有这些进步，但由于需要掌握特定于商业知识，处理复杂的查询并满足持续改进的期望，因此企业部署仍然具有挑战性。为了解决这些问题，我们设计和实施了Genedit：通过用户反馈改进的文本到SQL生成系统。genedit建立并维护特定于公司的知识集，采用分解SQL生成的操作员的管道，并使用反馈来更新其知识集来改善未来的SQL代。我们描述了Genedit的两个核心模块制成的结构：（i）分解的SQL生成； （ii）知识基于用户反馈设置编辑。 对于一代人来说，Genedit利用复合操作员来改善知识检索，并创建一个计划作为指导生成的经过思考的步骤。 genedit首先在初始检索阶段重新研究了相关的示例，在该阶段将原始SQL查询分解为子林，条款或子查询。 然后还检索说明和架构元素。 使用检索到的上下文信息，GenEdit然后以自然语言的逐步计划，涉及如何产生查询。 最后，Genedit使用该计划来生成SQL，最小化模型推理的需求，从而增强了复杂的SQL生成。 必要时，Genedit基于句法和语义错误将查询再生。 每个发电机都使用上述编辑来更新发电提示。我们描述了Genedit的两个核心模块制成的结构：（i）分解的SQL生成； （ii）知识基于用户反馈设置编辑。对于一代人来说，Genedit利用复合操作员来改善知识检索，并创建一个计划作为指导生成的经过思考的步骤。genedit首先在初始检索阶段重新研究了相关的示例，在该阶段将原始SQL查询分解为子林，条款或子查询。然后还检索说明和架构元素。使用检索到的上下文信息，GenEdit然后以自然语言的逐步计划，涉及如何产生查询。最后，Genedit使用该计划来生成SQL，最小化模型推理的需求，从而增强了复杂的SQL生成。必要时，Genedit基于句法和语义错误将查询再生。每个发电机都使用上述编辑来更新发电提示。知识集编辑是通过交互式副标题来推荐的，使用户可以根据需要迭代其反馈并重新生成SQL查询。提交了反馈后，它在通过回归测试并获得批准后将其合并，从而改善了子孙后代。
评估瑞典 2 型糖尿病持续血糖监测设备的预算影响模型
1. Galicia-Garcia U、Benito-Vicente A、Jebari S 等人。2 型糖尿病的病理生理学。Int J Mol Sci。2020；21(17)。2. Chatterjee S、Khunti K、Davies MJ。2 型糖尿病。Lancet。2017；389:2239-2251。3. Beck RW、Riddlesworth TD、Ruedy K 等人。连续血糖监测与常规治疗对每日多次注射胰岛素的 2 型糖尿病患者的疗效对比：一项随机试验。Ann Intern Med。2017；167:365-374。4. Andersson T、Ahlbom A、Carlsson S。瑞典目前的糖尿病患病率和 2050 年的预测。PLoS One。 2015；10 5. Thunander M、Petersson C、Jonzon K 等人。瑞典克鲁努贝里省成人和儿童 1 型和 2 型糖尿病的发病率。糖尿病研究与临床实践。2008；82：247-255。 6. Haak T、Hanaire H、Ajjan R 等人。Flash 葡萄糖传感技术作为血糖监测的替代品，用于管理胰岛素治疗的 2 型糖尿病。糖尿病治疗。2017；8：55-73。 7. Jendle J、Buompensiere MI、Holm AL 等人。先进混合闭环系统在 1 型糖尿病患者中的成本效益。糖尿病治疗。2021；12：2977-2991。 8. Jendle J、Eeg-Olofsson K、Svensson AM 等人FreeStyle Libre® 系统与胰岛素治疗 2 型糖尿病患者血糖自我监测的成本效益。糖尿病治疗。2021；12：3137-3152。9. Jönsson L、Bolinder B、Lundkvist J。瑞典 2 型糖尿病患者低血糖的成本。价值健康。2006；9：193-198。10. 数据库中的 TLV 价格和决策。11. Basu S、Sussman JB、Berkowitz SA 等人。使用来自美国不同纵向队列的个体参与者数据验证 2 型糖尿病并发症风险方程 (RECOde) 糖尿病护理。2018；41：586-595。
连续生成神经网络
逆问题（IP）自然出现在成像和信号处理中的各种应用中，包括Denoising，DeBluring，DeBluring，represolution，计算机视觉中的介绍，计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI），POSITRONS SMOWHACHY（PET），电力障碍（Electical Inviceance Inbedance pointicance normaghice nor domain in n domain）。与传统的前进问题不同，他们遭受了所谓的不良性，即缺乏解决方案的存在，独特性或稳定性[27]。虽然可以通过放松逆问题并选择具有特定特性的解决方案来确保存在和唯一性，但实现稳定性的挑战就会带来更大的挑战。一种解决不良性的经典方法在于利用正规化功能来稳定重建过程。近年来，基于机器学习的重建算法已成为大多数成像应用中的最新技术[11，52]。在这些算法中，将生成模型与经典迭代方法（例如Landweber方案）相结合的算法非常有前途，因为它们保留了反问题理论提供的大多数解释性。然而，尽管数值结果令人印象深刻[19，66，10，39，61，12，38]，但尚未研究许多理论问题，例如，关于重建的稳定性属性。这项工作的主要贡献之一是显示Lipschitz
报告：服务交付和持续改进PDG
用于Podback计划是通过发布的咖啡吊舱，超市和高街咖啡店（接起来）的发布回报，并使用家庭废物回收中心作为处置点，目前正在Podback支持。一家超市连锁店已开始在今年7月开始在其350家商店中推出该计划，而另一家超市连锁店也正在尝试在一些拥有房屋咖啡店的商店中试用该计划。另一家高街咖啡店的连锁店正在为客户提供免费的回收袋，可以将其带到英国的6500个下降点。该服务将继续监视和提供反馈。3.3收集额外的收费废物3.3.1此时，成员尚未将其视为优先事项。因此，它将被放置
关于连续集成和
摘要：随着云环境变得广泛，网络安全已成为网络，通信，数据隐私，响应时间和可用性等领域的首要任务。包括行业，医疗保健和政府在内的各个部门最近面临针对其计算系统的网络攻击。确保在云环境中的安全应用部署需要大量精力。随着对云安全性的日益兴趣，进行系统文献综述（SLR）对于识别研究差距至关重要。连续软件工程，包括连续集成（CI），交付（CDE）和部署（CD），对于软件开发和部署至关重要。在我们的SLR中，我们审查了66篇论文，总结了与CI/CD在云中的安全性相关的工具，方法和挑战。我们介绍了云安全性和CI/CD的关键方面，并报告了Harbor，Sonarqube和Github Actions等工具。挑战诸如图像操纵，未经授权的访问和薄弱的身份验证之类的挑战被突出显示。该评论还发现了工具和实践如何解决CI/CD管道中这些安全问题的研究差距，揭示了需要进一步研究以改善基于云的安全解决方案。
连续的假媒体检测
生成技术在这些技术的炒作驱动的驱动下继续以高度高的速度发展。这种快速的进步严重限制了DeepFake探测器的应用，尽管科学界做出了许多努力，但仍在努力实现对不断变化的内容的足够强大的性能。为了解决这些局限性，在本文中，我们提出了对两种连续学习技术的分析，以一系列短序列的假媒体进行分析。这两个序列都包括来自gan，计算机图形技术和未知来源的复杂和异质范围的深击（生成的图像和视频）。我们的实验表明，持续学习对于减轻对普遍性的需求可能很重要。实际上，我们表明，尽管有一些局限性，但持续的学习方法有助于在整个训练序列中保持良好的表现。为了使这些技术以一种足够健壮的方式工作，但是，序列中的任务必须具有相似性。实际上，根据我们的实验，任务的顺序和相似性会随着时间的推移影响模型的性能。为了解决这个问题，我们表明可以根据其相似性分组任务。这种小措施即使在更长的序列中也可以显着改善。这个结果表明，持续的技术可以与最有前途的检测方法结合使用，从而使它们能够赶上最新的生成技术。除此之外，我们还概述了如何将这种学习方法集成到持续集成和连续部署（CI/CD）中的深层检测管道中。这使您可以跟踪不同的资金，例如社交网络，新的生成工具或第三方数据集，并通过连续学习的集成，可以持续维护检测器。
持续皮下胰岛素输注泵（CSII）
• 将会或合理预期将会预防疾病、状况、伤害或残疾的发生。 • 将会或合理预期将会减轻或改善疾病、状况、伤害或残疾对身体、精神或发育的影响。 • 将会帮助会员在日常活动中达到或保持最大功能能力，同时考虑到会员的功能能力和适合同龄会员的功能能力 持续皮下胰岛素输注 (CSII) 泵：用于持续输送皮下胰岛素的外部设备。所有用于家庭使用的耐用医疗设备都需要提前确定承保范围。住院或门诊中心提供的设备不单独报销。说明：CSII 泵请求在交付前由计划的医疗管理部门预先认证。CSII 泵用于患有 1 型和 2 型糖尿病和妊娠糖尿病的会员的血糖管理。承保范围将符合商业业务的第 98 号法案。 CSII 泵由签约供应商供应。承保声明：用于治疗 1 型糖尿病、需要胰岛素治疗的 2 型糖尿病和需要胰岛素治疗的妊娠期糖尿病的设备和用品（包括但不限于胰岛素输注泵和相关用品）在由合法授权开具此类物品的医疗保健专业人员开具处方时将获得承保。设备和用品必须由参与提供商提供，且仅限于计划首选的设备和用品，除非其他设备或用品已作为例外获得授权，且该等授权基于并得到订购提供商的医疗理由的支持。承保标准：需要事先获得医疗主任或指定人员的授权当满足以下标准时，胰岛素输注泵将被视为 I 型和 2 型糖尿病患者在医疗上必需：医生提供的以下文件：
通过连续时间选择均值 - 变化投资组合...
强化学习（RL）是机器学习中的一个活跃子区域，已成功应用于解决复杂的决策问题，例如玩棋盘游戏[31，32]和视频游戏[22] [22]，自主驾驶[18，21]，以及最近，将大型语言模型和文本生成模型与人类的preference preferfection and-to anclight [18，21]。RL研究主要集中在离散时间和空间中的马尔可夫决策过程（MDP）上。有关MDP的理论和应用的详细说明，请参见[34]。Wang，Zariphopoulou和Zhou [40]是第一个使用受控扩散过程的RL制定和开发RL的熵调查的，探索性控制框架的人，该过程固有地与连续状态空间和可能的连续作用（可能连续的动作（控制）空间）。在此框架中，随机放松控制被用来表示探索，从而捕获了RL核心的“反复试验”概念。随后的工作旨在通过Martingale方法[14、15、16]和政策优化在连续时间内为无模型RL奠定理论基础[44]。在这里，“无模型”是指潜在的动力学是扩散过程，但是它们的系数以及奖励函数是未知的。[14，15，16]的关键见解是，可以从基于连续时间RL的Martingale结构中得出学习目标。这些论文中的理论结果自然会导致一般RL任务的各种“无模型”算法，因为它们直接直接学习最佳策略而无需尝试学习/估计模型参数。这些算法中的许多算法恢复了通常以启发式方式提出的MDP的现有RL算法。然而，对MDP的RL研究占据了中心阶段的算法的融合和遗憾分析仍然缺乏扩散率。To our best knowledge, the only works that carry out a model-free convergence analysis and derive sublinear regrets are [12] for a class of stochastic linear–quadratic (LQ) control problems and [11] for continuous-time mean–variance portfolio selection, both of which apply/apapt the policy gradient algorithms developed in [15] and exploit heavily the special structures of the problems.本文的目的是通过对[16]中引入的（小）Q学习的定量分析以及通常非线性RL问题的相关算法来填补这一空白。（big）Q-学习是离散时间MDP RL的关键方法，但Q功能在连续的时间内崩溃，因为它不再依赖于时间步长无限时间小时的操作。[16]提出了Q功能的概念，Q功能是Q功能在时间离散化方面的第一阶导数。
聚氨酯的连续聚合物合成和生产
通过自动化启用Johann L. Rapp†§，Meredith A. Borden†§，Vittal Bhat†，Alexis Sarabia†，Alexis Sarabia†和Frank A. Leibfarth† *§添加剂制造，聚氨酯，聚合物网络，半自动批次合成，弹性体
通过批量和连续注入使用挥发性腐蚀抑制剂 (VCI) 实现顶级腐蚀 (TLC) 缓解
挥发性腐蚀抑制剂 (VCI) 是为抑制湿气管道顶部腐蚀 (TLC) 而开发的，其注入方法可显著影响所需剂量，从而影响其效率。在本研究中，使用批量和连续注入方法比较了 VCI 的效率。使用 API 5l X65 碳钢级样品进行了一系列 TLC 测试，包括 5 天控制测试、7 天连续注入测试（每 3 天 200 ppm VCI）和 5 天批量注入测试（1000 ppm VCI）。使用重量损失法 (ASTM G1-03) 确定均匀腐蚀速率 (UCR)。使用无限聚焦显微镜 (IFM) 评估点蚀速率 (ASTM G1 46- 21)，并使用扫描电子显微镜 (SEM) 分析表面形态特征。总体而言，由于 VCI 浓度剂量不足，两项测试都无法有效抑制腐蚀。然而，批量注入测试的效果优于连续注入测试（UCR：0.40 毫米/年 vs. 0.69 毫米/年；点蚀率：0.70 毫米/年 vs. 3.28 毫米/年），因为它只造成均匀腐蚀。连续注入测试中腐蚀样品的严重程度是由于 VCI 膜部分覆盖顶部试样表面，导致 VCI 局部破裂，从而导致高点蚀率。总之，在这种测试环境中，两种方法都需要更高浓度的 VCI 才能有效降低腐蚀率。