XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLM
CRISPR/CAS9介导的LMNA C.745C> ...
拉斯·拉拉斯（Raras Raras）； Saltar Carlos III机构； Ctra。Cozedel-Pozuelo KM2.2; E-28029西班牙马德里； 2FundaciónAndrésMarcio，Niños对土地；西班牙马德里； 3小儿ardthmias Ignacio摘要由LMNA基因突变引起的，以早发肌肉无力，扩张心肌病和呼吸衰竭为特征的罕见遗传疾病。这项关于CRISPR介导的策略的研究。针对特定的特定。。兴趣是LMNA +/R249W动物。这些结果代表了CRISPR/CAS9-介导的基因编辑策略的第一个治疗验证，用于治疗LMNA相关的先天性肌肉营养不良。
具有高带宽内存的微调LLM的效果
近年来，NLP模型的快速发展主要是通过Google和多伦多大学研究人员开发的变压器体系结构[2] B。变压器体系结构最初用于翻译语言，但是由于其出色的计算性能（通过并行处理所有输入），而不是先前使用的体系结构，因此在几种情况下已经探索了它。此外，由于它在独特的下游应用程序中取得了成功（文本摘要，自动完成，聊天对话生成等。），多年来NLP模型中的参数数量迅速增加，如图1所示。该图显示了自2017年以来模型大小的演变，从变压器模型开始于2017年6月Google宣布的6500万参数。使用虚线描绘了大于1万亿的型号。我们包含的最大模型可以实现以上的参数大小，因为它们使用稀疏激活的结构，在推断期间，只有LLM的一部分神经元的一部分被激活，而不是全部。但是，它们的广泛采用受到复杂性，沟通成本和培训不稳定性等因素的阻碍[15]。尽管存在这些障碍，但它们的建筑设计应被视为未来模型缩放的有力候选人。此外，诸如GPT-4和Gemini之类的模型以其多模式功能而闻名，这不仅可以处理文本，还可以处理诸如Image，Video和Audio之类的视觉和听觉输入。图1基于参考文献[1]中的信息。
报价编号。 MLM QUO-03-02-2025
市政公司建设IER服务的房屋必须指示快递公司在2003年《市政财务管理法》第110条的方面坐在Cepted（No./div>）2003年56岁），根据《 SCM法规》第18条第18条第18章，2003年第56号法规。请邀请报价任命一个有信誉的承包商，以在适当和授权的招标者身上在市政公司建筑中建造一座警卫室。适用最低技术规范的遵守。详细的规格和规定的文件可在理事会网站www.mkhondo.gov.za上找到，根据“报价”部分。如果需要，也可以通过电子邮件提供此文档。Technical queries relating to this request for quotation can be addressed to QZ Mbatha, Tel: 017 004 0197, Email: zmbatha@mkhondo.gov.za and administrative queries can be addressed to Mr MC Gumede, Tel 017 004 0197, and email mgumede@mkhondo.gov.za .此RFQ只能在发行的文档中提交。如第3页所述，欢迎支持和其他文档。所有提交将根据Mkhondo当地市政当局的采购政策进行裁决。还将根据2000年第5号的优惠采购政策框架法以及“优先采购法规，2022年（PPR 2022）进行评估。80/20的价格和特定目标点系统将适用于此招标。理事会保留不将RFQ授予最低出价或完全不是部分或部分的权利。应根据历史上处于弱势群体或符合要求的人或个人的个人或个人的企业签约，总共分配了15个优先点，并应以比例或亲率的比例为基础分配以实施计划的企业。
SCLM-供应链，物流和海上操作
SCLM 414海上运营（3个学分）本课程涵盖了与海上运输有关的资产的运营，包括海港，货物货运货物和国际货物的运输中的船只舰队。它提出了与端口的组织和运营有关的概念。它讨论了计划，投资，通信系统，拥塞，污染，安全，安全涉及的问题；联运运输；水和土地可及性；以及港口竞争与合作。检查货运组织运营。主题包括船队，运输市场，运营，成本，保险和法规；以及船舶类型，安全性，国旗状态的作用，污染和购买以及对造船和船舶维修市场的理解。先决条件：SCLM 370
负面情绪对青少年非杀虫剂的影响
此预印本版的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.25321773 doi：medrxiv preprint
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
会计和教育杂志2017年4月1日第6卷第6页。 1-20
摘要这项研究的主要目的是说明对数计算和方程如何有效地替代货币计算的时间价值中的传统表格使用和插值技术。它提出了算法计算的应用来计算已知未来价值和现在价值的利率和周期。它利用算法方法开发并制定了两个主要方程式，以替代现有文献中普遍存在的财务表和线性插值的常规依赖。两种方法在重新评估货币计算的基本时间价值时得到了验证并证实，产生的结果比传统方法更为精确。该测量也可以在统计领域中使用，以计算有其他参数可用时复合的平均年增长率或增长周期。
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
语言写得很大：llms，chatgpt，含义和理解
除了（Little）OpenAI可能向我们隐瞒的内容外，我们都知道（大致）（llms）的大型语言模型（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下言培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
lm-supplier-code of-doduct.pdf
Support Human Rights ................................................................................ 4 Treat People with Respect .......................................................................... 4 Maintain a Safe and Healthy Workplace ..................................................... 4 Prohibit Bribery and Corruption .................................................................. 5 Compete Fairly ............................................................................................ 5 Comply with Global Trade Requirements .................................................... 5 Source Responsibly...................................................................................... 5 Maintain Accurate Books and Records ........................................................ 6 Avoid Conflicts of Interest ........................................................................... 6 Ensure Product Quality .....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................