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Shenstone邻里计划评论，2024-2040
2.7在第二次世界大战后，在1940年代在Shenstone Village发生了少量发展，但是大多数新建筑发生在1960年之后，可以通过研究该时期的军械调查地图可以看出。Shenstone Village有许多维多利亚时代和爱德华时期的发展。其中一些是现有属性之间的填充，有些是现有属性的发展。主要开发项目是新的道路，靠近火车站和村庄的中心，当时是以前未开发的土地。Millbrook庄园后来的开发项目（1960年后）在村庄的中心使用了农田，果园和分配，或者拥抱周边，从武器调查的地图中可以看出，村庄的范围很紧张。
定量文本分析（POL42050）课程内容...
自动化文本分析在过去几年中在政治学中变得非常流行。由于网络上文本数据的大量可用性，政治科学家越来越多地认识到自动化的文本分析（或“文本作为数据”）是一种有前途的方法，用于分析各种社会和政治行为。该模块向政治学的学生介绍了文本数据的定量分析。我们讨论了基本的理论假设，这些方法的实质应用以及在R统计编程语言中的相应实现。该模块还将引入高级方法，包括单词嵌入，语音转录，机器翻译和计算机视觉。此外，我们将探索拥抱面孔python库，这是实现变压器模型和其他最先进的自然语言处理技术的强大资源。
神经网络权重作为新数据模式
范围。过去十年中持续的深度学习革命带来了在各种数据集中受过培训的数亿个神经网络（NNS）。同时，最近的基础模型的兴起导致公开可用的神经网络模型数量迅速增加。单独拥抱面孔，有超过一百万个型号，每天增加数千个型号。结果，数据中包含的丰富知识，通过培训学到的抽象以及受过训练的模型的行为本身存储在训练有素的NNS的架构和参数中。尽管这种大量增长，但对处理模型权重的研究很少，很少被认为是数据模式。该研讨会旨在通过将已经与模型权重相互作用的分散的子社区汇集在一起，以建立一个围绕体重空间学习的社区，并将民主化模型权重作为适当的数据方式进行民主化。
使用...
1印度信息技术研究所UNA，印度2 Capgemini Technology，Bangalore。在一个越来越重要的世界中，与来自不同国家的人的联系和合作的世界，坎普尔是kenpur a a abtress，越来越重要，语言障碍通常是跨境交流和协作不成功的主要原因。本研究论文是关于使用生成AI模型的使用，最著名的是Marianmt模型和T5模型，这些模型可以通过语言界限并创建多语言形式。另一方面，纸张通过拥抱的面孔变形金刚库探索了这些模型在Python环境中的现实应用。本文进入了详细的代码样本中，以说明如何将这些模型从一种语言转移到另一种语言中，除了当前使用的模型。实验设计涉及不同样本数据的翻译，此数据包含名称，年龄，身高，体重和医疗问题等单个属性，将其转变为多种目标语言。此外，本研究不仅显示了模型初始化和翻译的技术困难，而且还强调了这种技术在发展跨文化理解和使世界交流更容易的情况下的更广泛含义。结果强调了生成AI克服语言障碍的潜力，从而使全球合作，知识传播和文化交流k eywords生成AI，Marianmt模型，T5模型，自然语言处理，拥抱面孔变形金刚，交叉文化沟通，语言障碍，语言障碍，计算语言，计算语言，多语言，多语言，多语言。1。在一个正在逐步转化为数字化的世界中，处理语言障碍的能力是创建全球合作和理解的主要工具。语言短缺长期以来一直是造成沟通障碍的关键原因，阻止人们在边界上分享他们的想法，信息和文化。尽管如此，生成AI的最新发展，尤其是在NLP领域，它提供了一种有趣的方法来解决这个旧问题。本文探讨了生成AI和多语言翻译之间的关系。它专注于像Marianmtmodel和T5Model这样的复杂模型，它们可以帮助大型数据集进行跨文化通信和规模。
通过自适应n-gram平行解码
大型语言模型有可能在医疗保健行业中有价值，但是通过严格的评估来验证其安全性和有效性至关重要。在我们的研究中，我们在各种医疗任务中评估了包括Google的双子座在内的LLM。尽管GEMIni的功能，与Medpalm 2和GPT-4等领先模型相比，它的表现不佳，尤其是在医学视觉问题An-Swering（VQA）中，其准确性差距显着（Gemini为61.45％，与GPT-4V相比为88％，为GPT-4V）。我们的分析表明，双子座对幻觉，过度自信和知识差距高度可疑，如果不批判性地表明风险。我们还按照医学主题和测试类型进行了分析，为开发人员和临床医生提供了可行的反馈。为了减轻风险，我们提出了有效的提示策略，提高绩效，并通过释放用于医疗LLM评估的Python模块，并在拥抱面孔上为正在进行的研究和撤销服务中建立排行榜。Python模块可以在github.com/promptslab/rosettaeval
能源巴士：10规则以积极的能量促进您的生活，工作和团队
我的许多研讨会首先要求人们站起来做两件事。首先，我要求他们向其他人打招呼，好像他们并不重要。初次笑了后，每个人都四处走走试图彼此忽略时，有一个沉闷的嗡嗡声。然后我停下来，要求他们继续向人们致意，但是这次，仿佛他们在问候的人是失散久的朋友，他们很高兴看到。当人们四处奔跑，微笑，拥抱和聊天时，房间散发出笑声，音量上升。当观众中的人们坐下时，我问他们：“为什么我认为我让您做这两件事，这是我来自加利福尼亚的事实？”观众笑后，我告诉他们答案是正能量。“要经营一个成功的组织，”我说，“您必须学会管理人们的精力，包括自己的精力。房间什么时候有更多的能量 - 在第一次活动还是第二活动？”当然，每个人都大喊：“第二！”
乙肝疫苗
病毒 乙肝病毒会永久性损害您的肝脏。它是全世界导致肝癌的最大原因。 您需要肝脏来消化食物并清除体内的废物。安大略省每年报告的乙肝病例约为 300 例。患者经常会感到疲倦、发烧、食欲不振，有时皮肤和眼睛会发黄（称为黄疸）。患有乙肝的人可能更多。 您可能感染了乙肝却浑然不知。这意味着您可能会在不知情的情况下传染给他人。 您可以通过感染者的血液和其他体液感染乙肝。它主要是一种性传播疾病，但您也可以通过使用过的针头、用不洁净的设备穿刺身体/耳朵或纹身而感染。受感染的母亲可以在孩子出生时将其传染给他们。您不会因为别人咳嗽、拥抱或使用同一个餐具而感染乙肝。乙肝无法治愈。大部分患者可以痊愈，但约有 10% 的患者会终生携带病毒并不断感染他人。有些人的肝脏问题会伴随终生。
外周血细胞图像分析的语言模型
摘要本文研究了视觉模型（VLM）在外周血细胞自动形态学分析中的应用。虽然手动显微镜分析仍然是血液学诊断的金标准，但它既耗时又可能会受到观察者间的变化。这项工作旨在开发和评估能够从微观图像中对血细胞进行准确的形态描述的微调VLM。我们的方法论包括三个主要阶段：首先，我们创建了一个合成数据集，该数据集由10,000个外周血细胞图像与专家制作的形态描述配对。第二，我们在三个开源VLMS上使用低级适应性（LORA）和量化Lora（Qlora）进行了微调方法：Llama 3.2，Qwen和Smovlm。最后，我们开发了一个基于Web的界面，用于实用部署。的结果表明，在预先调整后所有模型的所有模型中都有显着改善，QWEN的性能最高（BLEU：0.22，Rouge-1：0.55，Bertscore F1：0.89）。为了确保可访问性并实现正在进行的评估，该模型已被部署为网络空间的Web应用程序，使研究社区可自由使用。我们得出的结论是，微调的VLM可以有效地分析外周血细胞形态，从而为血液学分析提供了标准化的潜力。这项工作建立了一个框架，可以将视觉模型改编为专业的医疗成像任务，这对改善临床环境中的诊断工作流程的影响。完整的实现可在GitHub
AI Portfolio vs HPE
Dell AI投资组合旨在通过专业和咨询服务来帮助客户应对这些挑战，以帮助客户建立实施路线图并为AI模型准备数据。1投资组合还包括涵盖机器学习（ML）概念和其他教育主题的培训课程，并为AI提供了验证的设计，以帮助确保实施成功。2此外，Dell与第三方合作，为客户提供其他AI工具，例如带有专用的容器和纸条以开源AI模型部署3，以及轻松部署Meta Llama 2大语言模型（LLM）。4以及大量的计算和PC产品，从移动工作站到支持多达8个高端NVIDIA GPU的服务器，Dell还提供了非结构化数据存储AI所需的高性能文件和对象存储阵列的组合。这些存储产品，包括Dell PowerScale，Objectscale，ECS和板载存储，可以处理AI工作负载经常使用的非结构化数据。5戴尔还与Snowflake合作，为Dell客户提供混合云存储解决方案。6根据戴尔分析（Dell Analysis），截至2023年8月，他们提供了“最广泛的生成AI投资组合”，通过在AI实施过程中提供资源，超越了服务器和存储。7
Setter 30
我们的想法我们很高兴介绍第2季度2023版的Setter 30-我们对全球二级市场中最受欢迎的风险投资支持公司的排名。排名来自对晚期公司的500多家领先投资者的调查以及我们从市场最活跃的买家那里收到的每日反馈。尽管这些公司是投资者最常针对的公司，但它们可能不是最容易获得的。某些公司的供应量有限（例如，拟人化，拥抱面，Openai和Stripe和Stripe）或严格的转移限制（例如，Anduril，Bret，Databricks，Databricks，Inteion，Glaid，Reddit和SpaceX），使二次交易更具挑战性。Stripe和SpaceX在＃1和＃2中获得，与上个季度一致。两人现在连续九个位置保持了前两个位置。紧随其后的是Databricks，OpenAI，Flexport，Anduril，Epic Games和Discord，所有这些都位居前10名。最大的惊喜是Instacart的卷土重来，它在上个季度没有排名，而是在此版本中排名第九。在2023年末对IPO的期望很可能是需求复兴的主要原因。本季度S30的其他补充包括Neuralink（＃11），拟人化（＃12），坡道（＃14），Actentive（＃22），bytedance（＃24）和拥抱脸（＃28）。相对性空间也取得了显着的飞跃，将八个位置增加到＃20。上一季度末的Terran 1发射是这种崛起的推动力。Reddit在为潜在的2024年初IPO准备时，将七个位置攀升至＃23。人工智能和大数据是最受欢迎的垂直行业，在本季度的排名中分别占据了八个斑点。由大型数据集提供动力时，AI技术的变革能力使二级市场中高水平的需求毫不奇怪。值得注意的排他性包括Revolut，该行动在第1季度排名第14位（自第2季度2022年以来已包含在每个S30中），Gong.io（在第1季度排名第15位）和Klarna，在第1 Q1中排名第17（自第3季度以来第3季度以来，每个S30都包含在第1季度中）。airtable（-13点q/q），br脱离（-8个点q/q）和波纹（-8个点Q/q）也看到了本季度需求的材料减少。金融科技在本季度获得了较少的兴趣，并以三个名字（Addepar，Klarna和Servicetitan）完全下降了排名。金融科技并不是唯一的垂直垂直行业，因为CloudTech Companies下跌25个景点，加密货币和区块链公司16下降，网络安全公司本季度下降了9个。这30家公司的最后一轮估值中位数为102亿美元EV（+04.2亿Q/Q）。平均最后一轮估值发生了很大变化，从121.9亿美元增加到299亿美元。这一增加主要是由于将野兽（最后一轮EV = $ 360B EV）纳入排名。对公司的需求波动从季度到四分之一说明了二级市场的不断变化的性质。公司绩效（以及公共市场可比程），市场状况，行业趋势等因素都会影响投资者的兴趣。我们欢迎您对本版本30版的想法，并很乐意解决任何查询！