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AI-PRESS：由大语言模型启动的多代理新闻生成和反馈模拟系统
和内容生产的效率（Simon，2024），包括新闻工作室和期刊出版商在内的越来越多的社论办公室正在利用LLM来提高其工作管道期间的效率和有效性（Whang，2024），通过发布应用指南或建议使用LLMS（Miller等。，2023; Victor等。，2023; Hamm等。，2024）。虽然LLM可以以秒为单位生成新闻稿，但生成内容的质量尚不满足记者。我们进行了进一步的研究，并揭示了三个主要的挑战，需要解决，以将LLM的完全集成到新闻业中。llms在起草新闻稿方面缺乏专业精神。它们具有与新闻规范和价值观冲突的重大局限性（Nishal and Diakopoulos，2024）。此外，LLM在产生长文本时可能会遇到“幻觉”问题。这在新闻界尤其有问题，这需要高准确性和可信赖性（Desrochers等人，2024），如图1（a）所示。llms在复杂的新闻环境中做出道德判断时表现出局限性。依赖 -
mpmg客户反馈和投诉声明
我的计划经理集团（MPMG）作为我的计划经理（MPM）和国家残疾人支持伙伴（NDSP）致力于通过提供透明，效率和效率的反馈和投诉处理管理系统来提供有效的投诉管理。我的计划经理小组认识到，拥有有效的反馈和投诉处理管理系统为其提供了更高水平的服务为其客户和提供商提供服务。我们的投诉管理系统基于程序公平和自然正义的原则，符合2018年国家残疾保险计划（投诉管理和决议）规则下的要求。这些规则要求所有NDIS提供商实施并维护一个可访问，公平和响应式的投诉管理和解决系统。投诉（和称赞），因为我们使用所有反馈作为支持计划经理组中持续改进的机制。我们鼓励对我们的第一例投诉，但希望直接向NDIS委员会提出投诉的个人，如果他们愿意的话，可能会这样做。我的计划经理小组保证直接向我们或NDIS委员会投诉不会产生不利影响。在适当的情况下，我的计划经理小组可以将投诉转交给NDIS委员会或其他机构，并在相关的联邦，州或领土法下通知其他机构。
从自动反馈中学习的强化学习...
摘要 - 软件测试是软件开发的至关重要但耗时的方面，最近，大型语言模型（LLMS）已广受欢迎，可以自动化测试案例生成。但是，由于LLM经过大量开源代码培训，因此它们通常会生成不遵守最佳实践的测试用例，甚至可能含有测试气味（反patterns）。为了解决这个问题，我们提出了从静态质量指标（RLSQM）学习的强化学习，其中我们利用强化学习来基于基于静态分析的质量指标来生成高质量的单元测试。首先，我们分析了LLM生成的测试，并表明LLMS经常会产生不良的测试气味 - 大约37％。然后，我们使用此奖励模型实施了基于静态分析的轻量分析奖励模型和训练有素的LLM，以优化五个代码质量指标。我们的实验结果表明，与基本LLM相比，RL优化的Codex模型始终生成更高的测试用例，将质量指标提高了23％，并生成了近100％的语法校正代码。RLSQM在所有代码质量指标上也均优于GPT-4，尽管培训了基本更便宜的法典模型。我们提供了有关如何可靠地利用RL来提高测试发电质量的见解，并表明RLSQM是提高自动软件测试的整体效率和可靠性的重要一步。我们的数据可在以下链接上获得：https：//doi.org/10.6084/m9.figshare.25983166。
反馈表
要研究的一系列替代方案是逐渐用可再生能源取代 PEC，并在有太阳和风的时候使用电池储存能源。安大略省越来越多的电力由燃气发电机提供，这与企业对清洁电力的需求背道而驰。当电力是由燃气发电产生的时，用电力取代化石燃气的最终用途是没有达到目标。<<>> 至少几十年来，支持燃气发电的论点一直是可再生能源尚不成熟，或者当“没有太阳和风”时它们无法提供电力。这些论点现在似乎没有那么重要了，因为不同的司法管辖区已经表明，可再生能源和燃气的结合可以净化空气并降低能源成本。这项研究显示了各国风能-水能-太阳能的百分比（24 个国家100Pct-Q423-Q324）。加利福尼亚州和美国其他州有几天的能源需求由可再生能源提供 100% 以上，其余的则储存起来以满足夜间电力的部分需求（https://electrek.co/2024/07/29/california-achieves-100-days-of-100-electricity- demand-met-by-renewables/ https://theprogressplaybook.com/2024/04/08/these-12-us-states-now-get- most-of-their-electricity-from-renewables/）。葡萄牙能够全天使用可再生能源（https://thepremierdaily.com/renewable-energy-portugal/）。英国有几天的风力涡轮机发电量超过其能源需求的 50%（https://www.nationalgrid.com/stories/energy- explained/how-much-uks-energy-renewable）。 2023 年，中国安装的太阳能容量超过世界其他地区的总和。安大略省对可再生能源的重视程度不及天然气，与世界其他地区相比，安大略省显得格格不入。<<>> 2024 年 8 月，安大略省政府委托撰写的 ESMIA-Dunsky 报告建议安大略省将风能增加五倍（安大略省被建议减少天然气。道格福特正在做相反的事情 | 独角鲸）。<<>> 安大略省电力分销商协会在其《地方保护力量》报告（2022 年 10 月）中指出，能源节约和需求管理 (CDM) 是最具成本效益的缓解解决方案。此外，它指出“据我们估计，到 2026 年，拟议的解决方案将消除 IESO 2021 年年度规划展望中确定的 94% 的能源供应缺口。到 2032 年，能源供应缺口将被消除，峰值能源缺口将减少 55%”<<>> Pembina 研究所和落基山研究所得出结论，太阳能和风能与能源储存和需求侧管理相结合，可以在很大程度上提供与天然气相同的服务，而且更具成本效益。（可靠、实惠：扩大清洁能源组合的经济案例，Pembina Institue，2019）。<<>>加拿大皇家银行《权力转移》报告（https://thoughtleadership.rbc.com/wp-content/uploads/Power-Shift-Report-EN-1.pdf）指出，“到2040年，安大略省可以通过经济上可行的节约满足其预期需求增长的近20%，即28太瓦时（TWh）。” <<>> 安大略清洁空气联盟（OCAA）发布的研究报告（https://www.cleanairalliance.org/wp-content/uploads/2024/11/Toronto-Solar-Report-nov-2024-nov-21- v_01.pdf https://www.cleanairalliance.org/wp-content/uploads/2023/04/Great-Lakes-Wind-Report-apr-17- v_01.pdf）指出：“如果城市中的许多建筑物和大型停车场都安装太阳能系统，多伦多每年可以产生高达 12 太瓦时（TWh）的清洁能源（见表 1）。这是一个惊人的数字：相当于多伦多2023年总电力消耗的50%以上（23.7 TWh）”和“多伦多在本次分析中的太阳能总潜力几乎是波特兰天然气厂2023年总产量（2.1 TWh）的6倍。” <<>>国际可再生能源机构（IRENA）表示“全球太阳能光伏发电的加权平均成本下降了89%，至0.049美元/千瓦时，比全球最便宜的化石燃料低近三分之一。” （https://www.irena.org/News/pressreleases/2023/Aug/Renewables-Competitiveness-Accelerates-Despite- Cost- Inflation#:~:text=Between%202010%20and%202022%2C%20solar,the%20cheapest%20fossil%20fuel%20globa lly.）<<>> 环境保护组织表示，“陆上风能和太阳能的成本还不到最便宜的化石燃料电力来源的一半。”（https://environmentaldefence.ca/2024/02/08/a-green-比全球最便宜的化石燃料便宜近三分之一。”（https://www.irena.org/News/pressreleases/2023/Aug/Renewables-Competitiveness-Accelerates-Despite- Cost- Inflation#:~:text=Between%202010%20and%202022%2C%20solar,the%20cheapest%20fossil%20fuel%20globa lly.）<<>> 环境保护组织表示，“陆上风能和太阳能的成本都不到最便宜的化石燃料电力来源的一半。”（https://environmentaldefence.ca/2024/02/08/a-green-比全球最便宜的化石燃料便宜近三分之一。”（https://www.irena.org/News/pressreleases/2023/Aug/Renewables-Competitiveness-Accelerates-Despite- Cost- Inflation#:~:text=Between%202010%20and%202022%2C%20solar,the%20cheapest%20fossil%20fuel%20globa lly.）<<>> 环境保护组织表示，“陆上风能和太阳能的成本都不到最便宜的化石燃料电力来源的一半。”（https://environmentaldefence.ca/2024/02/08/a-green-
用户反馈可提高电子健康领域网络攻击检测人工智能系统的性能
在电子医疗领域，保护患者远程监护系统至关重要，以确保患者遵循临床路径，不受任何外部入侵。特别是人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为信息安全的关键技术，因为它们能够快速分析数百万个事件并识别许多不同类型的威胁。入侵分析人员利用先前知识发现与事件相关的事件并了解其发生的原因，从而推断安全漏洞的背景 [1]。尽管已经开发出提供可视化技术并最大限度地减少人机交互以简化分析过程的安全工具，但人们对人性化解释安全事件的关注却太少。仅仅报告网络攻击不足以让医疗保健机构
AI驱动的实时反馈系统，以增强学生支持：
教育技术的快速发展导致向个性化和适应性学习经历转变。这种系统的关键组成部分是能够向学生提供及时和相关的反馈。本文介绍了AI驱动的实时反馈系统，旨在通过整合情感分析和机器学习算法来增强学生的支持。系统利用情感分析来评估学生互动的情感语气，例如论坛帖子，作业提交和反馈。机器学习算法，包括决策树，支持向量机（SVM）和深度学习模型，用于分析和预测学生的参与，表现和情感状态。通过结合认知和情感见解，该系统提供了个性化的，上下文敏感的反馈，可以帮助学生克服学习挑战并改善学术成果。使用多个数据集评估了系统的有效性，显示学生的参与度，满意度和性能的显着改善。1。引言人工智能（AI）在教育中的整合彻底改变了学生与学习内容互动的方式，从而使其更具个性化和适应性。教育的主要挑战之一是提供及时和相关的反馈，可以帮助学生保持参与度，改善学习经验并在学术上取得成功。依靠教师评估和预定评估的传统反馈方法通常无法满足学生的直接需求。为了弥合这一差距，已经开发出了驱动的系统，以根据认知表现和情感参与提供实时反馈。这些系统利用了高级技术，例如情感分析和
运动学习机制不会因反馈而改变
基于错误和基于奖励的运动学习机制在现实场景中同时发生，但传统上在实验室任务中通过反馈操作将它们区分开来。本研究通过将基于实验室的反馈操作应用于现实任务来检查这些机制的独特性。使用台球的具身虚拟现实 (EVR)——通过与实体台球桌、球杆和球的互动实现完整的本体感受——我们向现实任务中引入了视觉扰动。32 名参与者（12 名女性）进行了两次视觉运动旋转学习，一次带有错误反馈，一次带有奖励反馈。虽然未经训练的参与者通过错误反馈纠正了整个旋转，但通过奖励反馈只观察到部分纠正，突出了反馈机制对学习的影响。然而，奖励依赖性运动变异性、滞后 1 自相关衰减和试验间变异性衰减（所有基于奖励和技能学习的指标）在错误反馈会话中更高，这表明所提供的视觉反馈并没有专门参与特定的学习机制。运动后 beta 反弹 (PMBR) 是一种学习机制的大脑活动标记，对运动后 beta 反弹 (PMBR) 的分析表明，在奖励反馈期间 PMBR 会下降，但在错误反馈会话期间没有一致的趋势。这些发现支持了行为结果，表明虽然在错误条件下没有奖励反馈，但参与者仍然参与了基于奖励的学习。这项研究强调了运动学习过程的复杂性，并强调视觉反馈本身无法阐明现实世界中基于错误和基于奖励的机制之间的相互作用。
项目标题：在高分辨率耦合地球系统模型
项目的目标和方法区域海洋和天气预报对于管理经济和保护我们沿海和开放水域的海洋生物至关重要。预测诸如海洋热浪和风暴之类的恶劣天气事件尤其重要，因为它们可能会严重影响人类的活动和生态系统，而对后者的不确定性很大。例如，天气预报（和气候预测）假定海洋颜色是固定的。然而，卫星观察结果表明，由于浮游植物活动，海洋颜色在西北欧洲架子上差异很大。Skákala等。（2022）表明，由于浮游植物而改变海洋颜色的考虑，会显着影响春季的海面变暖：在浮游植物的盛开期间，光被困在靠近地面，增加了近乎表面的变暖并增加了混合层深度。这种效果然后以浮游植物的形式反馈，将其开花前进了几天。在极端热量事件中，影响可能会明显更高。
揭示了对低水平风和海洋尺度级别的热量和当前反馈的影响
摘要：在这项研究中，高分辨率耦合的海洋 - 大气模拟在墨西哥湾流进行研究，以研究尺度[O（10）km]热反馈（TFB）和当前反馈（CFB）的影响（CFB）在低水平的大气层和大洋kitecale Kinicetic kinicetic Energy（SKE）上的影响。在子尺度上，TFB和CFB对风和表面应力表现出结构性和破坏性影响，这使得这比中尺度[O（100）km]更复杂。这种硬币的动力改变了经典的耦合系数，构成了单个耦合机制的挑战。在这里，反馈是通过在专用模拟中删除空气上的烙印来分别隔离的。子尺度TFB和CFB都会导致SKE的阻尼。CFB会导致涡流在电流和气氛之间杀死。然而，虽然由于风反应较弱（较少的重新启动），埃迪杀戮应该比其中尺度更具效率，但由于TFB和TFB的能量受到妨碍，其效果受到了TFB的能量和瞬时性能的高度瞬时性质，从而使Ske的降低降低了10％。tfb也有助于减少SKE，主要是通过引起势能下水道，这与湍流热孔相关，尤其是在10 km的尺度上。倾斜的能量下沉会通过降低的斜压能量转换影响SKE，尽管这是由于Ekman泵送CFB泵送的增加而稍微调节了这一点。未来的参数化应具有比例意识，并考虑了TFB和CFB对动量和热量量的影响。我们的结果强调了在子尺度上同时考虑TFB和CFB的重要性，并突出了中尺度CFB参数化的局限性在子尺度应用程序中的局限性。