XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过协作努力
个性化的大语言模型（LLMS）旨在针对单个用户偏好量身定制互动，内容和强调。虽然参数有效的微调（PEFT）方法在性能和概括方面表现出色，但它们是昂贵的，并且在单独使用时限制了公共利益。为此，我们赋予了个人化p iecs（p er -p cs）1，该框架使用户可以安全地共享和组装个性化的PEFT，从而有效地通过协作工作。p er -p cs涉及选择共享者，将其分解成碎片，并为每件作品进行训练大门。这些零件被添加到一个池中，tar-get用户可以使用其历史记录数据从中选择并组装个性化的PEFT。这种方法可以保留隐私，并启用精细颗粒的用户建模，而无需过多的存储和调查需求。实验结果表明，P er -P CS的表现优于非人性化和PEFT检索基线，在六个任务中提供了与OPPU相当的性能，其资源使用率显着较低。进一步分析强调了P er -P CS的鲁棒性涉及共享者计数和选择策略，分量共享比率以及计算时间和存储空间中的可扩展性。p er -P CS的模块化促进了安全的共享，从而使LLM人员通过协作努力更加高效，有效且可以广泛访问。
电力系统稳定器优化的新方法
摘要 电力系统稳定器 (PSS) 是同步发电机中使用的控制装置，通过向发电机励磁系统提供补充控制信号来增强电力系统的稳定性和阻尼。它有多种类型，每种类型都旨在解决特定的稳定性问题并适应不同的系统配置，即传统超前滞后 PSS、相位补偿 PSS、高速 PSS 和广域 PSS。多区域过渡稳定性取决于由多个互连区域组成的电力系统在发生干扰（例如短路或负载干扰）后保持同步运行的能力。确保此类系统的暂态稳定性对于防止连锁故障和停电至关重要。所提出的控制说明了使用四机两区 kundur 测试系统为 PSS 实施不同的策略。
i-trash端到端分散废物管理系统
•温室气体排放量减少：预计我们的项目将每年将温室气体（GHG）排放量减少25,000吨二氧化碳，主要是通过使用EV垃圾卡车，可再生能源和能源有效的系统来为我们的再生工厂和垃圾中心提供动力。这可以防止浪费大多最终出现在燃烧中，从而导致二氧化碳过度释放到大气中。因此，导致温室气体变暖。
专业医疗保健教授
本协议已于2024年9月16日签订。之间：财政委员会根据医院的医院董事会为第三部分的医院董事会代表，第一部分党的公共服务劳资关系法案的第一名；和：新不伦瑞克省公共和私人雇员联盟，以下称为第二部分的“工会”党。序言，尽管该协议当事各方的意图和目的是维持雇主，雇员和工会之间就业条件，以提高该省公共服务的质量，并促进其雇员的福利和生产力，以至于该省人民将得到良好和有效的服务；因此，当事方列出了有关付款，工作时间以及其他影响本协议涵盖雇员的薪水，工作时间和条件的某些文章。现在，当事各方同意：第1条 - 认可1.01雇主承认工会是所有新不伦瑞克省认证订单编号032 HO L B适用的所有雇员的独家议价代理。第2条 - 协议的申请2.01本协议适用于工会，雇员，雇主及其代表。第3条 - 省安全3.01本协议中的任何内容均不得解释为要求雇主做任何与新不伦瑞克省政府给予或制定的任何指示，指示或法规相反的任何事情，以实现该省人民的卫生，安全或安全的利益。第4条 - 未来立法和集体协议4.01如果申请本协议涵盖的雇员的立法机关通过的任何法律使NULL和VOID的任何法律均能改变本协议的任何规定，剩余条款均应为本协议和本协议提供替代的规定，以替代本协议，以替代本协议，以替代一致的规定，该协议均可判处一致的规定。发生重大变化。第5条 - 定义5.01“工会”是指新不伦瑞克公共和私人雇员联盟，该工会是该部门的认证议价代理。5.02（a）“雇主”是指财政委员会，该委员会由《公共服务劳资关系法》第一个时间表的第三部分中列出的医院董事会代表。（b）“医院”是指根据《公共服务劳资关系法》第一个时间表的第三部分中列出的任何区域卫生局或组织。（c）“设施”是指由根据《公共服务劳资关系法》第一个时间表的第三部分中列出的区域卫生管理局组织运营的任何指定地点，从其服务提供的服务。一个额外的壁画单位，包括其子单元，应被认为是符合设施的定义。
有关教育技术和个性化的审查论文
教育中的革命时代已经开始纳入人工智能（AI），后者重新定义了传统的教学方法。重点是个性化的学习和教育技术，本文研究了AI在教育中的多种应用。AI和教育共同努力，以优化学习结果，改善学生的参与度并满足个人要求。AI算法提供了个性化的学习，该学习将教育经验调整为每个学生的特定需求，偏好和速度。这种方法通过超越了一种适合所有方法的方法来促进更具包容性和富有成效的学习环境。本文探讨了AI驱动的个性化学习的许多用途，从智能辅导系统到适应性内容交付和实时反馈。它研究了这些技术如何影响学生的学习成果，并强调他们如何缩小成就差距并适应不同的学习偏好。AI驱动的教育技术包括超越课堂的交互式工具，虚拟现实和互联网平台。审查提供了有关这些技术如何通过检查AI在课程构建，材料生成和评估方法中的结合来增强教学过程的见解。审查还介绍了如何使用AI来自动化行政工作，以便教师可以专注于个性化的教学。所检查的是与AI在教育中使用有关的困难和道德问题。通过讨论隐私问题，算法偏见和数字鸿沟来强调负责任地使用AI的重要性。评估强调了它对工程师，教育者和立法者共同努力制定道德标准的重要性，并确保具有AI增强功能的教育材料的分布公平。本评论对教育中人工智能的快速变化领域进行了彻底的分析，强调教学技术和个性化的学习。当前的研究和趋势的综合旨在领导未来的进步，随着AI和教育之间的共生不断发展，在教育领域的融合方面的逐步逐步融合。
革命性的时尚：一种生成的AI方法，用于个性化服装设计和定制配件
结论个性化服装设计的生成AI方法代表了应对时装业的持久挑战，风格和可及性的持续挑战。该解决方案通过集成诸如拖动gan，实时样式转移和3D身体重建之类的尖端技术，提供前所未有的自定义和用户参与度。收益范围超出了个人消费者，有望增强的可持续性，成本效益和时尚的包容性。随着技术的不断发展，我们可以预期AI驱动的时装设计的进一步创新，包括改善甘纳斯的概括，增强的物理模拟和跨模式学习整合。这些进步不仅可以彻底改变衣服的设计和生产方式，而且可以改变消费者与时尚互动的方式。服装设计的未来在于AI技术的无缝集成，为更个性化，高效和可持续的时尚生态系统铺平了道路。
集中竞标和奖项委员会
V.背景和理由：食品和药物管理局 - 现场监管运营办公室（FDA FROO）在为所有客户提供最高标准的监管检查服务标准，以确保所有监管健康产品的质量，功效和安全性在符合ISO/IEC/IEC/IEC 17020：2012：2012和FDA FROO质量管理系统。该国际标准指定了进行检查的身体能力以及其检查活动的公平性和可靠性的要求。上述干预措施体现了FDA FROO承诺采取适当措施以促进诚信，问责制，建立有效的实践以及预防移植物，腐败和透明度，并遵守共和国法案号11032或2018年的业务和高效政府服务交付法案。作为ISO/IEC 17020：2012认证的预备活动的一部分，FROO已经进行了差距评估和分析。采取了适当的措施来解决确定的差距，例如对FDA-FROO质量手册，质量系统程序（QSP）和相关质量工作程序（QWP）的审查和修订，以支持ISO/IEC 17020：2012年的IEC/IEC 17020：2012要求。现在，要查看流程和文件的遵守情况，以及标准和质量系统手册的实施，即FDA FROO“客户”，希望从ISO/IEC 17020：2012：2012年认证检验机构中寻求“咨询公司”的帮助。