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Gemini SC系列用户手册
1。最大逆变器输出定义逆变器100％负载输出在VAC = 100V / 200V 2。< / div>由AC输入电流 +逆变器输出电流定义的最大AC输出，不能超过AC输入极限电流。（基于UL法规）。3。最大交流输入电流（通过断路器）是AC旁路电流 +充电电流4。Gemini SC系列是A类产品。在家庭环境中，该产品可能会导致无线电干扰，在这种情况下用户
Gemma：基于 Gemini 研究和技术的开放模型
Gemma 有两种规模：一种是用于在 GPU 和 TPU 上高效部署和开发的 70 亿参数模型，另一种是用于 CPU 和设备上应用程序的 20 亿参数模型。每种规模都旨在解决不同的计算约束、应用程序和开发人员要求。在每种规模下，我们都会发布原始的、预先训练的检查点，以及针对对话、指令遵循、帮助性和安全性进行微调的检查点。我们会根据一系列定量和定性基准彻底评估我们模型的缺点。我们相信，发布预训练和微调的检查点将有助于彻底研究和调查当前指令调整机制的影响，以及开发越来越安全和负责任的模型开发方法。
使用 AI/AS 1610 Gemini 配置使样品吞吐量翻倍
AI/AS 1610 Gemini：简单的配置路径 硬件设置在 Gemini 配置中，无论操作模式如何，两个自动采样器都通过专用安装支架放置在前后进样器上，该支架可快速轻松地滑入安装，并在进样口和样品瓶上进行自对准。通过每个自动采样器和 GC 系统之间的单电缆连接进行电源、通信和握手，进一步简化了设置。无论是单塔配置还是 Gemini 配置，AI/AS 1610 自动采样器的设计都允许轻松访问进样口，从而方便维护操作。这是通过滑动支架实现的，可轻松将塔从进样器移开（图 3）。
使用生成式人工智能（CHAT GPT、GEMINI 等）
• 使用生成式人工智能超出主题协调员允许的范围。有些主题可能不允许使用人工智能，或者只允许在一定限制下使用。如果主题信息或评估说明指定了如何使用人工智能，请务必遵守这些准则。如果您不确定，请咨询您的主题协调员。 • 将生成式人工智能生成的输出作为您自己的作品提交。这可能构成合同欺诈，至少是 2 级学术不端行为。 • 未正确引用生成式人工智能生成的输出。确保您根据主题的首选引用风格引用生成式人工智能生成的输出。APA 7 和哈佛参考指南已更新，包括对生成式人工智能工具的承认。 • 不承认您使用了生成式人工智能。您必须提供一份声明，承认您如何使用人工智能。这应该作为脚注或参考列表的末尾包括在内——
Gemini™ MxG5xx ATM 至超高真空计 - INFICON
INFICON Gemini™ 倒置磁控管真空计是所有真空测量应用的主力。Gemini MPG50x 将两个传感器系统组合在一个小型设备中，可测量从大气压到 1x10– 9 mbar 的压力，而 Gemini MAG50x 是纯冷阴极传感器系统（无皮拉尼元件），可测量从 1x10-2 mbar 到 1x10– 9 mbar 的压力。获得专利的超低磁杂散场设计开辟了全新的应用范围。独特的可互换双腔传感器单元可避免清洁周期并减少维护，使 Gemini 成为同类产品中最坚固、最经济的真空计。
风对双子座 8m 主镜的影响
风振对双子座 8m 主镜的影响 Myung K. Cho 1,2 、Larry Stepp 1 和 Seongho Kim 3 （1）双子座 8m 望远镜项目；（2）亚利桑那大学光学科学中心；（3）亚利桑那大学航空航天和机械工程学院 摘要 大型望远镜的关键设计因素之一是控制由风压变化引起的主镜畸变。为了量化望远镜风荷载效应，双子座天文台在实际山顶条件下进行了一系列风试验。在南双子座望远镜的调试期间，同时测量了镜面多个点的压力，以及穹顶内外多个位置的风速和风向。在测试期间，我们改变了穹顶相对于风的位置、望远镜仰角、挡风玻璃在观测狭缝中的位置以及通风门的开口大小。针对 116 种不同的测试条件，以每秒十次的数据采样率记录了五分钟的数据。这些数据集经过处理，可提供每个时刻镜面上的压力图。根据这些压力图，使用有限元分析计算主镜的光学表面畸变。开发了数据缩减程序，以增强测试数据和镜面畸变的可视化。测试结果对
Google Gemini作为下一代AI教育工具
引言过去一年见证了人工智能（AI）系统的巨大增长及其对人类创造力和生产力的前所未有的影响（Ali等，2023； Badshah等，2023）。OpenAI的开发大型语言模型（LLMS）（例如GPT-3）为创新的AI聊天机器人（例如Chatgpt-3.5）的爆炸性增长铺平了道路。但是，LLM已取得了重大进展，并超越了单峰输入方法，在这些方法中，它们仅执行特定任务，例如文本或语音识别。目前，多模式AI工具和语言模型具有与各种文本，图像，音频，视频和PDF相互交互并识别各种输入的能力。这些多模式是Chatgpt-4或Chatgpt-4V，Inworld AI，Meta ImageBind，Runway gen-2和Google DeepMind Gemini，是最常用的Gemini。本研究将Google Gemini作为多模式AI工具讨论，因为它是最新和最基于NOVTY的LLM多模式，可以同时执行多个任务。尽管是用户友好且高效的AI工具，但Gemini通过提供高级，更准确且与众不同的相关响应来彻底改变访问和与各种信息互动的方式。根据Google团队报告（Team等，2023），双子座的
AI 实践：法学硕士 - chatgpt、gemini、copilot、claude
自 2007 年以来，我一直担任圣地亚哥梅萨学院的在线服务图书管理员。我于 2014 年获得教育技术博士学位，近 30 年来一直参与研究技术在教学中的应用变化，我很高兴能将我的兴趣和经验带到 SDCCD 和加州社区学院。SDCCD 新兴技术教师专家，梅萨学院正教授
'Google gemini'api
描述观察到的数据与其估计的潜在变量之间的关联测试。JackStraw软件包提供了一种重采样策略和测试方案，以估计观察到的数据及其潜在变量之间关联的重要性。取决于数据类型和分析目的，潜在变量可以通过主体分析（PCA），因子分析（FA），K-均值聚类以及相关的无监督学习算法来估算。jackstraw方法学习了本循环分析中固有的过度拟合特征，在该特征中，观察到的数据用于估计潜在变量，并再次用于测试估计的潜在变量。当PCA估算潜在变量时，JackStraw可以通过低维主组件（PC）估计，可观察到的变量和潜在变量之间的统计测试对观察到的变量和潜在变量之间的关联。这一范围内导致识别与PC显着相关的变量。同样，诸如K-均值聚类，围绕MEDOIDS（PAM）和OTHERS的诸如K-均值聚类和others的无关聚类，在高维数据中找到相干组。通过测试数据和群集中心之间的关联，JackStraw估计了集群成员资格的统计意义。聚集成员身份，并应用于对Single细胞RNA-Seq（SCRNA-SEQ）中细胞身份的无监督评估。
GEMINI用于Google工作区：一种与生成AI
“崇拜我建立了我们的组织，以鼓励跨职能的多学科项目和写作能力通常会出现障碍，尤其是在高度国际团队中。能够快速创建具有文档和Gmail的生成AI功能的值得生产的副本的能力，它以使我们感到惊讶的方式加速了项目和流程！”