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对翻转教室中Chatgpt集成的理论分析，以增强个人学习空间FX。 Risang Baskara 1,2*
a b s t r a ct本文对高等教育中的Chatgpt，翻转教室和个人学习空间之间的互连进行了理论分析。这项研究的背景是需要通过适用于所有学科和环境的研究和实践来改善高等教育的教学和学习支持。本研究解决了以下问题：如何将Chatgpt集成到翻转的教室中以增强个人学习空间？可以使用什么理论框架来支持此集成？先前的研究表明，翻转的教室可以通过允许他们以自己的步调学习来增强学生的学习成果和个人学习空间。但是，需要理论框架，可以指导将Chatgpt集成到翻转教室中以增强个人学习空间。这项研究的主要理由是探索可以支持将Chatgpt集成到翻转教室以增强个人学习空间的理论框架。这很重要，因为它可以增强学生的学习成果并促进个性化的学习经验。本文使用的研究方法涉及对有关Chatgpt，翻转教室和个人学习空间的文献进行系统的审查，然后对这些概念之间的互连进行理论分析。本文的主要发现表明，将Chatgpt集成到翻转教室中可以通过向学生提供个性化的支持和反馈来增强个人学习空间。这些发现表明，Chatgpt可以促进个性化的学习经验，并改善高等教育中的教学和学习支持。
忘记和重新连接：增强基于变压器模型的弹性，以针对位叉攻击
位翼攻击（BFA）涉及操纵模型参数位以显着破坏其准确性的对手。他们通常针对最脆弱的参数，最大程度地损坏了最大的位置。虽然BFAS对深神经网络（DNN）的影响进行了充分研究，但它们对大语言模型（LLM）和视觉变形金刚（VIT）的影响尚未受到相同的关注。受到“大脑重新打开”的启发，我们探索了增强反式造物对此类攻击的弹性。这种潜力在于基于变压器模型的独特架构，特别是它们的线性层。我们的新颖方法称为“忘记”（Loss and Rewire）（FAR），从策略上使用重新布线来将线性层用于混淆神经元的连接。通过将任务从关键神经元重新分布，我们在保留其核心功能的同时降低了模型对特定参数的敏感性。此策略阻碍了对手的意见，可以使用基于梯度的算法来识别和靶向至关重要的参数。我们的方法隐藏了关键参数，并增强了对随机攻击的鲁棒性。对广泛使用的数据集和变压器框架进行了全面的评估表明，远处的机制显着使BFA的成功率降低了1.4至4.2倍，而精度损失最小（小于2％）。
关于Flipkart供应链管理的综合研究
这是检查发票后的第二步。要开始，我们必须登录“ FLO网站”。接下来，我们必须单击采购，该采购表示收到货物。接下来，我们必须转到寄售选项卡，然后单击托运交换。这将提出一个标签，您必须输入PO号。最后，我们必须单击搜索。创建一个页面，然后使用发票填写IRN创建页面上的所有详细信息。详细信息包括发票号和日期，交货类型，要求我们选择供应商交付，发票线元素包括总序列号，发票金额，总量，总量，发票框，GST发票和付款方式。
采用新型 D 触发器的 QCA 技术中的异步计数器
细胞内的电子，这样每个细胞就可以保持其当前状态，而不会对其相邻细胞的状态变化作出反应 [19]。时钟在 QCA 中用于控制、同步电路的各个部分，以及
形式DNA-A分子动力学仿真研究的基本翻转
曲线+ [26]。基本对中的变化通常由参数x-disp，y-disp，倾斜和尖端描述（如图s6），其中X-DISP描述了沿X轴的基本对的位移，Y- DESP描述了沿Y轴的碱基对的位移，倾斜描述了X轴围绕X轴的基本对的旋转角，尖端描述了围绕Y轴的碱基对的旋转。我们选择X- disp，y-disp，倾斜，目标碱基的尖端和DNA小凹槽的宽度，以研究从无偏的分子动力学模拟中研究两种DNA结构的差异。
细间距微铟凸块互连倒装芯片键合
铟凸点阵列在量子计算中的应用越来越广泛，因为其对共面性和键合线厚度控制以及高质量电气互连的要求非常严格，红外焦平面阵列 (IR FPA) 显示出对更高分辨率的持续追求，这意味着更小的凸点、更高的密度和更大的表面积，最后，消费市场对 µLED 或 Micro LED 的需求越来越大，这意味着细间距铟互连需要更高的吞吐量。
用量子网络层析成像的量子翻转恒星的表征
摘要 - 由于量子信息对噪声的敏感性信息如何，量子信息系统的实验实现将很困难。克服这种灵敏度对于设计能够在大距离内可靠地传输量子信息的量子网络至关重要。此外，表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络中噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下，量子网络断层扫描是指通过端到端测量在量子网络中的表征。在这项工作中，我们提出了由由单个非平凡的Pauli操作员进行的量子通道形成的量子星网网络的网络层析成像协议。我们的结果进一步进一步，通过引入分别设计状态分布和测量值的层析成像协议，进一步量子翼型星网络的端到端表征。我们基于先前定义的量子网络层析成像协议，并为恒星中的位叉概率独特表征提供了新的方法。我们基于量子Fisher信息矩阵引入了理论基准，以比较量子网络协议的效率。我们将技术应用于提出的协议，并对量子网络层析成像的纠缠潜在好处进行初步分析。此外，我们使用NetSquid模拟协议，以评估特定参数制度获得的估计量的收敛性。我们的发现表明，协议的效率取决于参数值，并激励搜索自适应量子网络层析成像协议。
开启人工智能开关，实现卓越客户满意度 - NICE
通过利用 AI 交互分析，获得有关客户行为、意图和参与度的宝贵见解。它分析 100% 的交互，并全面了解客户联系原因和客服人员的客户服务能力以及促成他们成功的关键因素。融合了 Enlighten AI 的 NICE 交互分析通过检查总体趋势和深入研究个别对话以发现潜在问题，检测影响客户满意度的客服人员软技能行为和运营流程中的模式。
基于无铅焊料疲劳建模的FLIP芯片可靠性的实质性调查
摘要 - 焊料疲劳故障是限制微电子流量芯片包装可靠性的主要磨损故障机制之一。焊料疲劳故障发生在裂缝启动并随后通过整个焊接接头传播，从而导致电气开放。焊接关节内的裂纹引发和支撑性是由压力的循环施加引起的，这通常是由于暴露于温度周期所引起的。了解产品使用过程中的热循环与用于测试的加速热循环之间的关系对于预测设备的可靠性至关重要。MIL-PRF-38535是用于综合电路（微电路）制造的指导航空航天和高可靠性的规格，该制造能够列出制造业，合格和认证要求，以在国防逻辑机构（DLA）的（DLA）合格列表（QM）（QML）列表中列出。该standard于2022年11月发布的修订版，首次包括在制造QML平流芯片产品中使用无铅焊合金和有机基质。 因此，对于无铅的平流芯片组件的焊料疲劳，人们非常需要了解实质性的物理（POF）。 本文删除了如何使用有限的元素建模来预测平流芯片包装组件的焊料疲劳。 作者的杠杆疲劳寿命是针对不同流量芯片雏菊链套件配置的，以及疲劳的生命定义并可以在发表的论文中使用。修订版，首次包括在制造QML平流芯片产品中使用无铅焊合金和有机基质。因此，对于无铅的平流芯片组件的焊料疲劳，人们非常需要了解实质性的物理（POF）。本文删除了如何使用有限的元素建模来预测平流芯片包装组件的焊料疲劳。作者的杠杆疲劳寿命是针对不同流量芯片雏菊链套件配置的，以及疲劳的生命定义并可以在发表的论文中使用。然后，作者使用所得的无铅焊料疲劳模型来进行参数研究，以研究不同的模具大小，填充材料属性和包装底物材料的影响。在共晶SN/PB和无铅疲劳寿命预测之间进行了比较。此外，作者还展示了如何将焊料疲劳预测用于使用条件，以便对平流芯片套件组件进行可靠性评估。这最终导致更好地理解焊料合金的影响以及材料选择对航空航天和高可靠性产品的任务生活的影响，这些产品属于MIL-PRF-38535修订中引入的更改M.
利用量子网络层析成像技术表征量子翻转星
摘要 — 由于量子信息对噪声非常敏感，因此量子信息系统的实验实现将非常困难。克服这种敏感性对于设计能够可靠地在远距离传输量子信息的量子网络至关重要。此外，表征量子网络中通信噪声的能力对于开发能够克服量子网络噪声影响的网络协议至关重要。在这种情况下，量子网络断层扫描是指通过端到端测量来表征量子网络中的信道噪声。在这项工作中，我们提出了由单个非平凡泡利算子表征的量子信道形成的量子星型网络的网络断层扫描协议。我们的结果通过引入状态分布和测量分别设计的断层扫描协议，进一步提高了量子位翻转星型网络的端到端表征。我们以先前提出的量子网络断层扫描协议为基础，并提供了用于独特表征星型中位翻转概率的新方法。我们引入了一个基于量子费舍尔信息矩阵的理论基准来比较量子网络协议的效率。我们将我们的技术应用于所提出的协议，并对纠缠对量子网络断层扫描的潜在好处进行了初步分析。此外，我们使用 NetSquid 模拟所提出的协议，以评估针对特定参数范围获得的估计器的收敛特性。我们的研究结果表明，协议的效率取决于参数值，并激发了对自适应量子网络断层扫描协议的搜索。