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“称呼魔鬼来看它是不一样的”：从波多黎各伊莎贝尔博士C.
波多黎各的一位受欢迎的谚语警告说：“称魔鬼比看到他来的是不是同一件事”。多年来，科学家一直在警告气候变化的潜在影响。在过去的五到十年中，考古学家一直将这些影响与遗产联系起来。在过去的两年中，2017年和2018年已经证明了天气变化的现实含义 - 最终将加起来发生了变化的气候 - 看到魔鬼来了。在迅速变化的天气变化的背景下，遗产是适应，恢复知识以及与当地相关气候科学的交流的工具。，但与此同时，这个现实使遗产专业人士处于完全压倒性的社会，身体和文化灾难的前面。本演讲将分享波多黎各的考古遗产和气候变化研究的经验，此前，期间和之后发生了创纪录的飓风和冬季风暴的灾难性的一年，并将在社区本身的公平和公平和正义实践中的考古学工作背景。
CECS 528的教学大纲，高级算法
将在学期中评估十二个核心学习成果（LO）。每个结果都是通过每个星期三开始时提供的问题来评估的。每个问题应分级为通过（P）或不通过（NP）。对于通过标记，解决方案必须在理性之内完全正确。如果学生在第一次尝试中没有通过LO，则随后将有机会解决化妆问题。特别是，每个考试的化妆问题都将在所有考试中以及在非审查周中提供（不包括第1、6和11周）。对于非审查周的问题，最新的LO以及先前评估的LO将有问题。
共和国第2节•民事众议院
联盟律师律师总参谋长莱拉·德·莫拉伊斯（Leila de Morais）的撤职，参加第75届国际宇航员大会（AC）和Michele Cristina Silva M and Michele Cristina Silva M and lo和Lo和Lo和Lo，并协调了联盟律师事务所的战略制度和战略制度和出版物，以参加31 ST St.好处：联合国外国航天事务办公室（UNOOSA）和第75届国际宇航员大会（IAC）的“空间可持续发展”将于2024年10月9日至204日在意大利共和国米兰市举行，包括交通律师，与联盟法律举行。
Ho Man Lo、Richard Johnson 和 Agustin Mengoni 10 South Colonnade, Canary Wharf, London, E14 4PU 电邮至：oftobuild@ofgem.gov.uk 2024 年 5 月 29 日 EDF 的 r
Ho Man Lo、Richard Johnson 和 Agustin Mengoni 10 South Colonnade, Canary Wharf, London, E14 4PU 电子邮件至：oftobuild@ofgem.gov.uk 2024 年 5 月 29 日 EDF 对关于 OFTO Build 模型的初步提案的咨询的回应，该模型用于交付非径向海上输电资产 EDF 是英国最大的低碳电力生产商。EDF 运营低碳核电站，并正在建造新一代核电站中的第一座。EDF 拥有超过 550 万电力和天然气客户账户，包括住宅和商业用户，旨在通过构建更智能的能源未来来帮助英国实现净零排放，这将支持实现净零碳排放，包括通过数字创新和鼓励向低碳电力运输和供暖过渡的新客户服务。作为 EDF 的重要组成部分，EDF Renewables 是英国领先的可再生能源公司之一，专门从事风电、太阳能和电池存储技术。我们的海上管道包括位于凯尔特海的 Gwynt Glas 浮动海上风电场，计划容量高达 1.5 吉瓦。Gwynt Glas 是爱尔兰可再生能源开发商 ESB 和全球海上风电投资者 Reventus Power 的合资企业。EDF 欢迎有机会就 OFTO Build 模型提供我们的观点，以交付非径向海上输电资产。如果您希望讨论我们在回复中提出的任何问题或有任何疑问，请联系我或 Kimbrah Hiorns，邮箱地址为 david.acres@edfenergy.com 和 kimbrah.hiorns@edf-re.uk。此致，
应用生成式人工智能创建有效的数字化学习...
摘要 本文探讨了生成式人工智能在支持教育工作者高效创建数字学习对象 (LO) 的有效学习内容方面的应用。在我们的设计科学研究中，我们开发了一个基于教学法的人工制品作为数字 LO 的实例，其中填充了在生成式人工智能支持下生成的内容。该 LO 用于在德国一所州立大学的数据隐私和信息安全讲座上教育学生。基于相关文献和开发的设计知识，我们得出了一组初步的设计原则。这些原则的评估基于从学生的角度实施的 LO 的有效性，学习对象是否实现了促进学习和参与的目的，以及它是否在学习对象内提供了高质量的内容。关键词：生成式人工智能、ChatGPT、数字学习对象、信息安全、教育
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qerera st h gil eht fI u tia w，ksudmor rf etarepootde ri f，le v el th gil de ris edehtronoc XUL ehtnrut yl w ols nehtt lo rdehtfoe rt necehtssorcas kla wenoemos elih wth gily adsdrawotbonkhc ti ws st h gil ehtneh W .aeran oit cetenoc XUL ehtesa el r，not tiu sot lo rt noc XUL te S。 bonk lo r。没有人是傻子
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
aaf/ft 约翰逊 美国路易斯安那州 6天预报
2023年10月11日 — LO: 64F/18CHI: 75F/24CLO: 72F/22CHI: 88F/31CLO: 59F/15CHI: 72F/22CLO: 57F/14CHI: 68F/20C LO: 59F/15CHI: 70F/21CLO: 50F/10CHI: 66F/19C. 63F/17C DP: 68F/20C.