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员工福利年招生...
俄克拉荷马州东部的肖尼部落关注您的财务安全，我们提供旨在保护员工的福利计划。我们的福利计划已经制定，以满足我们劳动力的各种需求。在我们提供增强的福利覆盖范围和计划选择的努力中，我们不断寻找使这一可能的方法。
衰老感知的CPU核心管理用于云LLM中的具体碳摊销
广泛采用大型语言模型（LLM）需要快速扩展云LLM推理群集，从而导致体现碳的积累 - 制造和提供IT资产的排放 - 主要集中在推理服务器CPU上。本文深入研究了Cloud LLM推论的可持续增长的挑战，强调了在寿命增加的情况下体现的CPU的扩展摊销。鉴于硅老化的可靠性风险，我们提出了一种衰老的CPU核心管理技术来延迟CPU衰老效应，从而使群集操作员可以安全地提高CPU寿命。我们的技术利用了我们在云LLM推理中发现的CPU不足的模式，通过在未使用的核心中停止衰老，并通过选择性深层闲置和衰老的推理任务分配来停止衰老，并在活跃内核中均匀衰老。通过使用现实世界的Azure推理轨迹和来自微软的扩展LLM群集模拟器的大量模拟，我们显示出与现有技术相比，估计通过管理CPU AGING AGING AGIND效果的P99效果，估计较小的cpu inderiation cppy in verne cppy cpputization cppy and cpputiation and cputiation and cputiation and and cpus质量较小，估计降低了年度体现的碳排放量的37.67％。
在心脏杂音特征上探索填充的音频-LLM
大型语言模型（LLMS）在认可和分析人类言论，音乐和环境声音方面表现出色。然而，尽管有很大的科学兴趣，但他们理解其他类型的声音，尤其是生物医学声音的潜力仍然很大程度上。在这项研究中，我们专注于使用Phonocardiongons，即心脏声音诊断心血管疾病。大多数现有的深神经网络（DNN）范式仅限于心脏杂音分类（健康与不健康），并且不预测杂音的其他声学特征，例如时间，时间安排，评分，苛刻，音高和质量，这对于帮助医生可以帮助医生诊断出底层心脏状况很重要。我们建议在Physionet Circor digiscope Phonocardiogram（PCG）数据集上对Audio llm（Qwen2-audio）进行验证，并评估其在对11个专家标记的杂音特征进行分类时的性能。从事方面的目标，我们旨在通过使用音频表示模型Ssamba探索预处理细分算法来实现更多的噪声和可推广系统。我们的结果表明，基于LLM的模型在11个功能中的8个中优于最先进的方法，其余3个。更重要的是，LLM成功地将长尾杂音功能分类为有限的培训数据，这是所有以前的方法都无法分类的任务。这些发现强调了Audio LLM作为人类心脏病专家在增强心脏病诊断方面的助手的潜力。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。
了解CHI的LLM化：通过系统的文献评论，解开LLM在CHI上的影响
大型语言模型（LLM）已被定位为革命HCI，不仅可以重塑我们研究的接口，设计模式和社会技术系统，还可以重塑我们使用的研究实践。迄今为止，对HCI中LLM的吸收几乎没有了解。我们通过对2020 - 24年与LLMS互动的153篇Chi论文进行系统的文学评论来解决这一差距。我们分类法：（1）应用LLM的域； （2）LLM在HCI项目中的作用； （3）贡献类型； （4）公认的局限性和风险。我们通过经验和人工制品的贡献发现了10个不同领域的LLM工作。作者在五个不同的角色中使用LLM，包括作为研究工具或模拟用户。仍然，作者经常提高有效性和可重复性问题，并压倒性地研究封闭的模型。我们概述了通过LLM和LLM上改善HCI研究的机会，并为研究人员提供指导性问题，以考虑与LLM相关工作的有效性和适当性。
大型语言模型（LLM）算法重塑决策和2
3个任务集的基于成人决策能力电池。4沉没成本谬误：尽管人们最好减少损失并继续前进是最好的，但人们继续根据以前的投资做出决定时，就会发生沉没的成本谬误。
法学硕士CM 2024/2025-064
请将填妥的文件装入密封的信封中，信封上清楚标明“说明和询价编号”，并在上述截止日期和时间之前投入位于莱克瓦地方市政当局主楼档案室的投标箱中。不接受传真、电子邮件和/或逾期提交。询价有效期为 30 天。所有问询均应发送至下述相关人员。所有与行政管理有关的问询均应发送至供应链管理办公室的 M Masuku 先生，电话：072 327 0891，电子邮件：mmasuku@lekwalm.gov.za 注：莱克瓦地方市政当局不承诺接受最低价或任何询价，并保留全部或部分接受任何询价的权利。询价文件还将根据所需文件、经验、能力和推荐信进行评估。如果您在有效期过后没有收到我们的回复，请接受您的询价未成功。请注意，市政当局要求所有供应商必须在市政当局的 CSD 和数据库中注册，因此所有未在数据库系统上注册的投标人必须确保他们的投标附有数据库表格。………………………………… MR MJ LAMOLA 市政经理 通知号：2025 年 1 月 21 日
基于LLM的中间解释，用于预测护士压力及其逐步计数数据的原因
目的：本研究的目的是提出和评估一种基于机器学习（ML）基于机器学习（ML）的预测的混合方法，以估算压力水平及其从步骤计数数据中估算原因。该研究解决了现有数据集中缺乏有关压力根本原因的信息的差距。方法：步骤计数数据，压力评估（QID得分）和应力原因是从30位护士中收集的六个问卷，该问卷在一个月内以八天的八天内列出了4点李克特量表。设计了两个任务用于评估：（1）评估中间解释对压力存在估计准确性的贡献，以及（2）验证使用中间解释来识别压力原因。BERT模型。结果：在第一个任务中，具有中间解释的BERT达到了0.74的最高精度，使用原始步骤计数数据（0.63）和距离数据（0.59）优于BERT。在第二个任务中，同一模型的排名精度为0.60，而原始步骤计数数据为0.56。的显着关系。
开源大型语言模型 (LLM) 的优势与风险评估
• 校验和验证：根据加密校验和验证模型文件和嵌入。 • 安全模型供应链：使用受信任的存储库并验证开源模型的来源。 • 上下文毒害：确保响应来自准确和真实的数据 • 实时监控