XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemError
“/argustest”应用程序中的服务器错误。
[CryptographiceCeption：不良数据。 ]system.security.cryptography.cryptographicexception.throwcryptographicexception（int32 hr）+43 system.security.cryptography.utils._decryptdata（safekeyhandle hkey hkey hkey，byte，byte，byte，byte []数据paddingMode，boolean fdone）+0 system.security.cryptography.cryptoapitransform.transformfinalblock（byte [byte [] inputBuffer，int32 InputOffset，int32 InputCount，intputcount）+285 +285 Sytem.security.security.cryptosem.cryptograpent encryptedData, SymmetricAlgorithm symmetricAlgorithm) +327 encryption.DecryptXML(String filePath) in E:\Sites\Retireware.com\secure\argustest\App_Code\encryption.vb:81 rw_xu_report.Page_Load(Object sender, EventArgs e) in e：\ sites \ retireware.com \ secure \ argustest \ planner_report.aspx.vb：115 system.web.ui.control.onload（EventArgs e）+108 System.web.ui.control.control.control.loadRecursive（） boolean includeftages afterAsyncpoint）+1533
“/argus”应用程序中的服务器错误。
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“/argus”应用程序中的服务器错误。
[CryptographiceCeption：不良数据。 ]system.security.cryptography.cryptographicexception.throwcryptographicexception（int32 hr）+43 system.security.cryptography.utils._decryptdata（safekeyhandle hkey hkey hkey，byte，byte，byte，byte []数据paddingMode，boolean fdone）+0 system.security.cryptography.cryptoapitransform.transformfinalblock（byte [byte [] inputBuffer，int32 InputOffset，int32 InputCount，intputcount）+285 +285 Sytem.security.security.cryptosem.cryptograpent engrypteddata，对称性符号对称性）+327 engryption.decryptxml（字符串filepath）+374 proford_report.page_page_load（对象发送者，EventArgs E）+3335 Sytem.web.ui.control.onload（Eventrol.onload（Eventargs e） +90 system.web.ui.page.processrequestmain（boolean includestagesbeforeasyncpoint，boolean incluctages afterAsyncpoint）+1533
“/argus”应用程序中的服务器错误。
[CryptographiceCeption：不良数据。 ]system.security.cryptography.cryptographicexception.throwcryptographicexception（int32 hr）+43 system.security.cryptography.utils._decryptdata（safekeyhandle hkey hkey hkey，byte，byte，byte，byte []数据paddingMode，boolean fdone）+0 system.security.cryptography.cryptoapitransform.transformfinalblock（byte [byte [] inputBuffer，int32 InputOffset，int32 InputCount，intputcount）+285 +285 Sytem.security.security.cryptosem.cryptograpent engrypteddata，对称性符号对称性）+327 engryption.decryptxml（字符串filepath）+374 proford_report.page_page_load（对象发送者，EventArgs E）+3335 Sytem.web.ui.control.onload（Eventrol.onload（Eventargs e） +90 system.web.ui.page.processrequestmain（boolean includestagesbeforeasyncpoint，boolean incluctages afterAsyncpoint）+1533
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
“/CSS”应用程序中的服务器错误。
[FILENOTFOUNDEXCEPTION：找不到文件'e：\ stites \ retireware.com \ secure \ css \ app_data \ preegratish wa1gawua.xml'。]System.IO.__Error.WinIOError(Int32 errorCode, String maybeFullPath) +1404 System.IO.FileStream.Init(String path, FileMode mode, FileAccess access, Int32 rights, Boolean useRights, FileShare share, Int32 bufferSize, FileOptions options, SECURITY_ATTRIBUTES secAttrs, String msgPath, Boolean bFromProxy, Boolean useLongPath, Boolean checkHost) +1242 System.IO.FileStream..ctor(String path, FileMode mode, FileAccess access, FileShare share, Int32 bufferSize) +127 System.Xml.XmlDownloadManager.GetStream(Uri uri, ICredentials credentials, IWebProxy proxy, RequestCachePolicy cachePolicy) +125 System.xml.xmlurlresolver.getentity（uri absoluturei，字符串角色，objecttoreturn类型）+80 system.xml.xml.xmltextreaderimpl.openurldelegate（object object xmlresolver）代码，callupcode backoutcode，object userData）+0 system.threading.compressestack.run（compresseStack compresseStack，contextCallback callback，object state）+116 system.xml.xml.xmltextreaderimpl.openurl（） System.XML.XMLLOADER.LOAD（XMLDocument Doc，XMLReader Reader，Boolean PreserveWhitespace）+161 System.xml.xmldocument.Load.Load.load（XMLREADER READER）+136 SYSTEM.XML.XML.XMLDOCUMENT.XMLDOCUMENT.XMLDOCUMENT.11 5 p_expectancy_report.page_load（对象发件人，eventargs e）+530 system.web.ui.control.onload（EventArgs e）+108 System.web.ui.control.control.loadRecursive（） includestages f.terAsyncpoint）+1533
在线依赖状态的模型 - 误差表示...
尽管[插入强迫]对[插入偏置过程]的影响的扩增将发生在数十年的时间尺度上，但与[插入有偏见的过程]本身相关的固有时间尺度通常是在小时的顺序上。因此，原则上应该可以通过在短期天气预测模式下研究此类模型的性能来评估[插入过程]的异常值是否现实。
使用一个量子退火器的误差测量
两端施加相反自旋极化的有限长度铁磁链是最简单的受挫自旋模型之一。在干净的经典极限中，由于边界条件而插入的畴壁以相等的概率存在于任何一个键上，并且简并度恰好等于键数。如果通过横向场引入量子力学，畴壁将表现为盒子中的粒子，并且更倾向于靠近链的中间而不是两端。因此，真实量子退火器的一个简单特征是这些极限中的哪一个在实践中实现。在这里，我们使用具有反平行边界自旋的铁磁链来测试真实通量量子比特量子退火器，并发现与两个预期相反，由于存在有效随机纵向场，发现的畴壁分布不均匀，尽管在量子比特之间的耦合名义上为零时进行了调整以将这些场归零。我们对畴壁分布函数的形式进行了简单的推导，并展示了我们发现的效应如何用于确定表征退火器的有效随机场（噪声）的强度。以这种方式测量的噪声小于单量子比特调谐过程中看到的噪声，但仍然会定性地影响退火器执行的模拟结果。
“/bfm”应用程序中的服务器错误。
[FILENOTFOUNDEXCEPTION：找不到文件'e：\ stites \ retireware.com \ secure \ bfm \ data \ ann-tbfwx3iz.xml'。]System.IO.__Error.WinIOError(Int32 errorCode, String maybeFullPath) +1404 System.IO.FileStream.Init(String path, FileMode mode, FileAccess access, Int32 rights, Boolean useRights, FileShare share, Int32 bufferSize, FileOptions options, SECURITY_ATTRIBUTES secAttrs, String msgPath, Boolean bFromProxy, Boolean useLongPath, Boolean checkHost) +1242 System.IO.FileStream..ctor(String path, FileMode mode, FileAccess access, FileShare share, Int32 bufferSize) +127 System.Xml.XmlDownloadManager.GetStream(Uri uri, ICredentials credentials, IWebProxy proxy, RequestCachePolicy cachePolicy) +125 System.xml.xmlurlresolver.getentity（uri absoluturei，字符串角色，objecttoreturn类型）+80 system.xml.xml.xmltextreaderimpl.openurldelegate（object object xmlresolver）代码，callupcode backoutcode，object userData）+0 system.threading.compressestack.run（compresseStack compresseStack，contextCallback callback，object state）+116 system.xml.xml.xmltextreaderimpl.openurl（） System.XML.XMLLOADER.LOAD（XMLDocument Doc，XMLReader Reader，Boolean PreserveWhitespace）+161 System.xml.xmldocument.Load.Load.load（XMLREADER READER）+136 SYSTEM.XML.XML.XMLDOCUMENT.XMLDOCUMENT.XMLDOCUMENT.11 5 profile_report.page_load（对象发送者，EventArgs E）+335 System.Web.ui.control.onload（EventArgs E）+108 System.Web.ui.control.Control.loadRecursive（） +1533
THEA：需求定义的人为错误分析
本文档及其所述技术的目标用户主要是从设计生命周期的早期阶段开始就参与具有大量交互组件的产品的系统工程师。不要求工程师具备人为因素、认知工程或心理学方面的特定背景，但使用该方法的工程师有时可能需要人为因素专家的帮助来解决特定问题。虽然人为因素专业知识对于该过程并非必不可少，但对新系统所处领域和环境的理解更为重要。事实上，该技术可以看作是一种允许工程师将其应用领域专业知识应用于用户界面设计问题和界面设计决策的可靠性影响的方法。