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CETL指南：生成AI
Bender，E。M.，Gebru，T。McMillan-Major，A。＆Shmitchell，S。（2021）。关于随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？在关于公平，问责制和透明度会议上（FACCT '21），3月3日至10日，2021年，加拿大虚拟活动。ACM，纽约，纽约，美国，14页。 https://doi.org/10.1145/3442188.3445922ACM，纽约，纽约，美国，14页。https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
通过康普茶微生物合成的细菌纤维素合成，培养基上具有可变成分的营养成分izabela betlej，krzysztof J. krajewski
通过康普茶微生物合成细菌纤维素在培养基上具有可变成分的养分成分Izabela betlej，Krzysztof J. Krajewski木材科学与木材保护系，木材技术学院，生命科学学院，科学科学摘要：细菌性纤维素纤维素合成，由knoboclocha micrororororgans of Nivients of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Nivient of Animorororororerororerororerororormermismiss o an n a Indivients o and raimor of Animer of An I介绍。本文提出了评估各种蔗糖含量的影响的结果，以及康普茶微生物对合成效率和获得的细菌纤维素质量的生长培养基中各种氮化合物的存在。对获得的研究结果的分析表明，康普茶微生物合成纤维素合成的效率取决于生长培养基中可用的营养的数量和质量。关键词：细菌纤维素，康普茶，碳和氮源从化学的角度引入，细菌纤维素与植物纤维素相同，但是它具有比从植物组织中得出的纤维素更高的特征。首先，它的特征是高纯度，这是由于缺乏木质素和半纤维素，高结晶度，形成任何形状的易感性，高的吸湿性和非常高的机械强度以及高生物学兼容性[5,8,10]。这些功能保证了在各个行业使用细菌纤维素的绝佳机会。细菌纤维素已经成功地用于医学，作为敷料材料或外科植入物，作为生物传感器，以及食品，药房和造纸工业[7]。Fan等。Fan等。在造纸工业中，细菌纤维素主要用于漂白废纸，作为印刷缺陷的填充物[6]。在木工和包装行业中使用纤维素似乎也是潜在的。细菌纤维素是由细菌和酵母菌的大量微生物合成的。在纤维化微生物中，属于属的生物体：乙酰杆菌，动杆菌，achromobacter，achromobacter，agrobacterium，agrobacterium，psedomonas和sarcina [1]。这些微生物经常以企业化，生物膜的形式出现，通常被描述为“ Scoby”。尽管有许多独特的物理化学特征和非常有前途的应用观点，但在大规模上使用细菌纤维素会带来一些困难。这主要是由于生产成本仍然很高，生产率较低。高产量的合成产量不仅取决于培养方法，这与营养物质的可用性有关，还取决于微生物的动态相互作用。个体菌株的营养需求差异很大。Ramana和Singh [9]发现，乙型杆菌开发的最佳碳源，Nust4.1菌株，是葡萄糖，微生物和纤维素合成的生长进一步增加了，在存在硫酸钠的存在下，乙型甲基菌的生长，BRC菌株的生长，是乙醇，是乙醇的其他动态，是其他动态的。使用可变来源的碳和氮来对纤维素合成效率进行评估。[3]评估了底物上细菌纤维素的合成和质量，并增加了食品工业的废物。在这项工作中，尝试使用三种类型的培养基来评估通过包含的微生物菌株来评估细菌纤维素合成的效率，这些培养基的含量和氮源的可用性不同。
metlen - 能量和金属闪光笔记 - 财务结果2024
通过增强铝土矿的供应安全性并确保与全球最大的公司之一的竞争性有关，从而增强了铝土矿供应安全性并确保额外的氧化铝数量（每年+400,000吨）的盈利能力。对财务业绩发表评论，公司董事长兼首席执行官Evangelos Mytilineos表示：“我们对2024年的强大财务业绩感到非常自豪，因为它确认了Metlen在历史上的高水平。这证实了我们过去几年的表现的显着增长不是暂时的现象，而只是对即将发生的更大事物的变暖。今年年初宣布了我们在铝土矿，氧化铝和甘油生产的新旗舰工业投资，这只是第三个变革阶段的开始，以代码为代码为3大巨头，这是自2017年以来我们两次转型的经验，这是大规模的金融火力和我们现实但雄心勃勃的计划的计划
提供LED路灯的柱子的供应和交付
官方报价文件和规格可从电话：028-5148500或发送电子邮件至scm@swellendam.gov.za，可从K.陪审团（Swellendam 11号供应链管理单位）获得。可以向TEL的S. Herbst先生进行任何技术查询。否。028-5148500或e-邮件：sherbst@swellendam.gov.za报价必须在密封信封中提交，并且必须用各自的数字和描述清楚地标记。报价必须放在2025年2月28日11h00之前的市政报价框中，位于Swellendam林德街11号供应链管理办公室。报价只能在规定的文件上提交，并且必须包括SARS发行的有效税收合规状态PIN。
2021 BEETL 竞赛：推进针对受试者独立性和异构 EEG 数据集的迁移学习
Stylianos Bakas 1 , 2 , 3 stelios@cogitat.io Siegfried Ludwig 1 , 2 siegfried@cogitat.io Konstantinos Barmpas 1 , 2 ntinos@cogitat.io Mehdi Bahri 1 , 2 mehdi@cogitat.io Yannis Panagakis 1 , 2 , 4 yannis@cogitat.io Nikolaos Laskaris 1 , 2 , 3 nikos@cogitat.io Dimitrios A. Adamos 1 , 2 , 3 dimitrios@cogitat.io Stefanos Zafeiriou 1 , 2 stefanos@cogitat.io William C. Duong 5 , 6 wduong@dcscorp.com Stephen M. Gordon 5 , 6 sgordon@dcscorp.com 弗农·J·劳恩 (Vernon J. Lawhern) 6 vernon.j.lawhern.civ@army.mil Maciej ´ Sliwowski 7 , 8 , 9 maciej.sliwowski@opium.sh Vincent Rouanne 7 vincent.rouanne@gmail.com Piotr Tempczyk 9 , 10 piotr.tempczyk@opium.sh 1 Cogitat Ltd.，英国 2 智能行为理解小组，伦敦帝国理工学院，英国 3 塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 4 雅典国立和卡波迪斯特里安大学，希腊 5 DCS 公司，弗吉尼亚州亚历山大，美国 6 人类研究与工程理事会，DEVCOM 陆军研究实验室，马里兰州阿伯丁试验场，美国 7 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CEA，LETI，Clinatec，F-38000 格勒诺布尔，法国 8 巴黎萨克雷大学，CEA，List，F-91120，帕莱索，法国 9 波兰国家机器学习研究所 (OPIUM)，华沙，波兰 10 deeptale.ai，波兰
v-petl基准：统一的视觉参数效率...
参数良好的转移学习（PETL）方法在将预训练的模型适应各种下游任务时显示出希望，而仅训练了少数几个参数。在计算机视觉（CV）域中，已经提出了许多PETL算法，但它们的直接就业或比较仍然不便。为了应对这一挑战，我们通过从图像识别，视频操作识别和密集的预测任务中选择30种不同，挑战性和综合数据集来为CV域构建一个统一的视觉PETL基准（V-PETL基准）。在这些数据集上，我们系统地评估了25种主要的PETL算法，并开源一个模块化和可扩展的代码库，以公平地评估这些算法。V-PETL台式在NVIDIA A800 GPU上运行，大约需要310 GPU天。我们释放所有基准，使其对研究人员更加有效和友好。此外，V-PETL台将不断更新新的PETL算法和CV任务。
建议引用：Mucha, Tomasz；Seppälä, Timo (2020)：人工智能平台——数字平台经济的新研究议程，ETLA 工作论文，第 76 号，芬兰经济研究所 (ETLA)，赫尔辛基
1.人工智能技术的兴起及其在数字平台中的应用 早在移动平台争夺战爆发之前，许多数字平台公司就已经在其内部业务流程或客户服务中使用机器学习算法。iPhone AppStore 于 2008 年中期推出（Ghazawneh & Henfridsson，2013 年）。微软于 2003 年推出了基于机器学习的垃圾邮件过滤功能（Buderi，2005 年）。eBay 至少从 2006 年开始利用机器学习对产品进行分类和搜索 1 。在现代人工智能 (AI) 取得一系列突破和深度神经网络性能改进之后，这些技术变得无处不在，平台公司成为主要提供商（例如，参见 Nilsson，2009 年，第 33 章；Schmidhuber，2017 年）。正如 (Brock & Von Wangenheim, 2019) 所指出的，似乎没有普遍接受的 AI 定义。尽管如此，以下包容性定义，“人工智能。..旨在让计算机做一些事情，当由人完成时，被描述为具有指示智能”（Brooks，1991，第 1 页）不仅涵盖了当今的深度神经网络和更广泛的机器学习，而且还涵盖了 AI 讨论中存在的许多不同观点。尽管定义不明确，但广泛属于人工智能范畴的符号和概率技术已成为实质性发展的目标
可再生能源和GRI 302的会计：在能源标准框架内对具有TOPSIS方法的BIST能源公司的调查。
Öz：今天，随着能源使用的增加，由于化石能源资源结束及其对环境的损害的风险，为人类开发了可持续的能源。可再生能源，太阳，风，生物量，水力和地热能量增加了对国家和国家支持的产生的兴趣，这在这一方向上增加了。已经宣布了可再生能源领域中设施的会计，然后在BIST公司清单中宣布了GRI302能源标准并用可再生能源进行分析。在这项研究中，检查了可再生能源焊接发电厂的会计，并尝试确定提供生产和GRI302能源报告标准的公司的可再生能源的可持续性报告以及可持续性的报告。topsis方法对公司可持续性报告的内容分析方法进行了排名。