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信用风险管理的生成AI
演讲者将首先对四种主要的大语言模型进行比较分析：GPT-4O，Claude 3.5十四行诗，Gemini 1.5 Pro和Llama3。此外，扬声器还将引入几个广泛使用的AI用户界面，即Poe.com，副副词，笔记本电脑LM和困惑。本部分还将涵盖反向及时的工程，知识库，长篇文章写作和AI辅助监管研究。
PDF 2.38 M-埃及化学杂志
使用FT-IR和1 HNMR合成并表征了基于Di-Imine化合物的不同疏水链长度的三种双子双子表面活性剂（GI-S-表面活性剂）（GI-S-表面活性剂），缩写为GI-6，GI-12和GI-14。讨论了在酸性介质中计算出的表面活性参数。通过体重减轻和1M HCL的电化学技术评估了胃肠道表面活性剂对X65钢腐蚀的抑制作用，并伴随着表面分析和理论研究。在加入1x10 -3 m的GI-14后，X65钢的电阻增强到近⁓764OHm.cm 2。通过遵循Langmuir等温线的吸附现象，这推断了X65钢表面上的保护膜形成。由于电子富含电子中心在其化学结构中的存在，gi-表面活性剂的抑制效率在室温下超过95％，在328 K下的抑制效率超过93％。根据DFT和MCS方法研究了制备的GI表面活性剂分子结构与其腐蚀抑制性能之间的关系。SEM和EDX证实了GI表面活性剂的保障效应。GI表面活性剂的性能与先前报道的化合物之间的比较研究证实了它们作为腐蚀抑制剂的高潜在应用。关键字：x65-steel;腐蚀;双子表面活性剂； CMC; EIS; DFT。
航天资本
世界上第一个商业空间站的建设已经开始。在与 NASA 合作完成初步和关键设计审查后，意大利的泰雷兹阿莱尼亚航天公司开始对 Axiom 空间站第一个模块的主要结构进行焊接和加工。2023 年，组装好的模块将抵达韦伯斯特和休斯顿，Axiom 将在那里完成最后的组装和集成，为 2024 年底发射下一代平台的第一部分做准备，以实现近地轨道的突破性创新。Axiom Space 扩大了其在韦伯斯特的足迹，在韦伯斯特的双子街 600 号增加了 180,000 平方英尺的办公空间。此次扩张是在 2022 年 9 月宣布了一项价值 2.285 亿美元的重大合同之后进行的，Axiom Space 将为 NASA 制造下一代宇航员太空服，以支持阿尔特弥斯登月任务。据 Axiom Space 称，新宇航服将为宇航员提供先进的太空探索能力，同时为 NASA 提供进入、生活和在微重力环境下以及在月球上和月球周围工作所需的商业开发人体系统。600 Gemini 内部的员工将成为尖端宇航服背后的策划者。
带有参考物体的推理路径在大视觉模型中引起定量空间推理
尽管最近展示了视力模型的进步，但使用自然语言描述图像中复杂关系的能力，但它们对物体大小和距离进行定量研究的能力仍未得到充实。在这项工作中，我们介绍了一个手动注释的基准Q-As-Spatial Batch，其中有271个问题，旨在定量空间原因，并系统地研究了最新的VLMS对此任务的表现。我们的分析表明，对物体之间的差异的推理对SOTA VLM尤其挑战。但是，有些VLM的表现明显优于其他VLM，两个最佳性能模型之间的差距超过40点。我们还令人惊讶地观察到，当使用参考对象的推理路径在响应中自然出现时，表现最佳VLM的成功率会增加19点。受到这一观察的启发，我们开发了一种零射击提示技术，即“空间”，该技术鼓励VLMS使用参考对象作为视觉提示，从而鼓励VLMS进行定量的空间问题。通过指示VLM通过空间启示，Gemini 1.5 Pro，Gemini 1.5 Flash和GPT-4V在其理性路径中使用参考对象，将其成功率提高了40、20和30点，并显着地提高了其成功率。我们强调，可以获得这些重大改进，而无需更多的数据，模型架构修改或微调。1
关于提高联邦政府对大语言模型的认识的事实说明表
大语言模型（LLMS）是AI技术，构成了自然语言领域中最常见的AI系统2的基础。它们是许多生成AI工具的核心。3 LLM能够处理，理解，解释和生成自然语言，并可以执行各种任务，例如翻译，文本理解和文本生成。接受了许多不同格式的大量数据培训，最新的LLM可以产生通常不容易与人类写的文本区分开的文本。即使是声音或图像的输入也是可以想象的，因为现在可以将其转换为文本，在许多情况下，几乎可以完美地转换为文本。声音输出实际上与人类言语没有区别。某些LLM已经扩展为“多模式”模型，不仅可以处理和生成文本，还可以生成图像和视频。4个LLM的示例是GPT模型系列（在Openai的Chatgpt和Microsoft的Copilot中使用），Gemini（Google的Gemini，以前是Bard），Meta的Llama型号，X的Grok Model Model系列和Anthropic的Claude Models。5 llms在计算密集的迭代培训过程中从文本文档中“学习”统计关系来掌握出于一般目的解释和生成自然语言的能力。这些统计模型基于自然语言处理的技术和方法（NLP 6），使它们能够从人类语言中提取含义和相关性。
空间系绳技术现状及未来发展方向
• 双子座任务期间的旋转系留太空舱实验 • 小型一次性部署系统 (SEDS) – SEDS 1：使用 20 公里系绳使小型有效载荷脱离轨道 – SEDS 2：演示了 20 公里系绳的控制部署 – PMG：使用 500 米导线演示了电动力学物理基础知识 • 航天飞机系留卫星系统 (TSS) - 20 公里绝缘导电系绳 – TSS-1：部署 200 米，演示了稳定的动力学和回收
生成式人工智能和申请支持：申请人指南
在申请表中，我们会要求您告诉我们在撰写这些陈述时您获得了哪些帮助。例如，这可以是导师、家人、朋友或其他顾问的指导，也可以是选择性使用生成式人工智能 (GenAI) 工具（ChatGPT、LaMDA、Gemini（前身为 Bard）等）或其他工具来帮助您综合想法、检查拼写和语法，或缩短论文以使其保持在所需的字数限制内。但请注意，使用 ChatGPT 等 GenAI 工具可能意味着您在提交后不再拥有数据。