XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGEC
第 1 天精彩内容 – 2024 年 12 月 5 日
立即发布 2024 年 12 月 10 日 2024 年全球声誉论坛：塑造全球领导力、政策和创新 英国伦敦——2024 年全球声誉论坛 (GRF) 于 2024 年 12 月 5 日至 6 日在英国国会大厦的 Portcullis House 和金融时报总部成功结束了为期两天的活动。 论坛以“数字世界中的领导力、政策和治理”为主题，汇集了知名领导人、政策制定者、创新者和行业专家，共同探讨在数字互联世界中建立和维护声誉的策略。 第一天亮点——2024 年 12 月 5 日 英国国会议员 Bell Ribeiro-Addy 正式宣布活动开幕，他发表了引人入胜的欢迎致辞，强调论坛致力于促进思想领导力、多样性和数字治理。议程包括值得关注的小组讨论、炉边谈话和重要讨论，包括： 炉边谈话：通用电气公司 (GEC) 太空计划 该会议由 Bobbi Trehan-Young（微软主题专家和 GEC 大使）主持，邀请了 Joel Singh（GEC 太空计划总监）、Sharmeli Ramchander（GEC 董事会成员）、Mark Wheatley（DWC Space）和 Betty Bonnardel-Azzarelli MBE（AB5 咨询公司首席执行官）等专家探讨太空技术和航空航天创新领域的全球领导力。 小组讨论：数字世界中的领导力、政策和治理 行业领袖，如 Hon. Robert Muchintha Chabinga（赞比亚议会）、Alice Bromage（Empowering Success 首席执行官）和 Daniel N. Obah FCA（尼日利亚会计长办公室）分享了关于数字政策、良好治理和数字化转型未来的专家观点。女性、商业与领导力 本次会议由 Alice Bromage 主持，重点介绍了 Jane Kimemia 博士（Optiva Capital Partners 首席执行官）、Rachel Foko（顾问）和 Heather Lydia Mudhari（ZIMSCOT 首席执行官）等女性高管所取得的成就，重点关注领导力、创业精神和女性赋权。
购买Epeat®注册产品的指南
•电子产品环境评估工具（EPEAT）•根据其环境属性帮助购买者评估，比较和选择电子产品•使制造商能够通过实现电子产品设计和销售中的特定性能标准来获得市场认可•由全球电子委员会（GEC）
r e v i e w自噬，凋亡和铁凋亡是糖尿病性肾病发病机理的升天恒星
摘要：糖尿病性肾病（DN）是糖尿病中最常见的微血管并发症之一，可能会发展为终末期肾脏疾病。它的发病机理很复杂，尚未完全理解。足细胞，肾小球内皮细胞（GEC），肾小球肾小球细胞（GMC）和肾小管上皮细胞（TEC）在肾小球和肾小管的正常功能中起着重要作用，并且它们在DN的损伤中涉及其损害。尽管我们对导致DN的机制的理解大大提高，但我们仍然需要找到更有效的治疗靶标。自噬，凋亡和铁铁作用是与炎症有关的编程细胞死亡过程，并且与多种疾病密切相关。最近，越来越多的研究报告说，自噬，凋亡和铁凋亡调节足细胞，GEC，GMC和TEC的功能。本评论重点介绍了这些细胞中自噬，凋亡和铁凋亡对DN损伤的贡献，从而为DN治疗提供了潜在的治疗靶标。关键词：糖尿病性肾病，自噬，凋亡，肌t，炎症
理学学士（BS）综合健康...
通识教育核心 (GEC) 部分：010 - 交流；020 - 数学；030 - 生命与物理科学；040 - 语言、哲学与文化；050 - 创作艺术；060 - 美国历史；070 - 政府/政治科学；080 - 社会与行为科学；090 - 应用交流与读写能力；090 - 人文学科；090 - 领导力；090 - 科学实验室；090 - 跨学科；090 - 技术；090 - 语言多样性与写作。
2023 年 4 月日 - tnerc - 泰米尔纳德邦政府
(b) 所有可再生能源的自备发电量（即太阳能、风能、甘蔗渣和生物质能）-（B）- 9599.09 MU (c) 自备发电机的 RPO 义务（22-23 财年总消耗量的 24.61%（23882.66MU））-（C）- 5877.52 MU (d) 可用于 GEC 的可再生能源数量 - （A+B+C）- 18892.57 MU (e) 21-22 年的工业消耗量（D）- 12562.00 MU (f) 预期最大收入潜力（E）- 12,562*0.675 = 847.935 千万卢比
哲学博士-Cedars -Sinai
认证生物医学和转化科学的Cedars-Sinai研究生院已获得西方学校与学院协会高级学院和大学认证委员会（WASC）的认可。985 Atlantic Ave.，＃100 Alameda，CA 94501（510）748-9001研究生教育中心（GEC）8687 Melrose Ave. Linda King 8687 Melrose Ave., Pacific Design Center, Suite G532-G Los Angeles, CA 90069 (310) 423-8294 • Linda.King@cshs.org Student Financial Advisor Victor Jackson Victor.jackson@cshs.org Student Grants Administrator Natalie Yu Natalie.Yu@csmc.edu Academic Registrar Alysia Caldwell alysia.caldwell@csmc.edu985 Atlantic Ave.，＃100 Alameda，CA 94501（510）748-9001研究生教育中心（GEC）8687 Melrose Ave. Linda King 8687 Melrose Ave., Pacific Design Center, Suite G532-G Los Angeles, CA 90069 (310) 423-8294 • Linda.King@cshs.org Student Financial Advisor Victor Jackson Victor.jackson@cshs.org Student Grants Administrator Natalie Yu Natalie.Yu@csmc.edu Academic Registrar Alysia Caldwell alysia.caldwell@csmc.edu
科学学士学位（BS）网络安全
通识教育核心（GEC）部分：010-通信； 020-数学； 030-生活和身体科学； 040-语言，哲学和文化； 050-创意艺术； 060-美国历史； 070-政府/政治学； 080-社会和行为科学； 090-应用交流和文学； 090-人文科学； 090-领导层； 090-科学实验室； 090-跨学科； 090-技术； 090-语言多样性和写作。
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。
