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美国起重机和运输 - KHL 集团
编辑 编辑：D.Ann Slayton Shiffler 电子邮件：d.annshiffler@khl.com 助理编辑：Hannah Sundermeyer 电子邮件：hannah.sundermeyer@khl.com 国际编辑：Alex Dahm 电子邮件：alex.dahm@khl.com 高级编辑：Lindsey Anderson 电子邮件：lindsey.anderson@khl.com SC&RA 通讯员：Tim Hillegonds、Mike Chalmers 制作 制作总监：Saara Rootes 电子邮件：saara.rootes@khl.com 制作经理 - KHL 美洲：Brenda Burbach 电子邮件：brenda.burbach@khl.com 制作助理：Anita Bhakta 电子邮件：anit.bhakta@khl.com 设计经理：Jeff Gilbert 活动设计经理：Gary Brinklow 印刷和数字设计师：Mitch Logue 初级设计师：Jade Hudson 发行 发行和数据经理：Helen Knight电子邮件：helen.knight@khl.com 办公室经理：Anne Chittenden 电子邮件：anne.chittenden@khl.com 传真订阅至 312 626 2115 销售 销售经理 MATT BURK 205 W. Randolph St., #1320 Chicago, IL 60606 电话：312-496-3314 手机：773-610-9467 电子邮件：matt.burk@khl.com 全国客户经理 BEV O’DELL 1427 N. Aztec Avenue Independence, MO 64056 电话：816-886-1858 传真：816-886-1884 手机：816-582-5253 电子邮件：bev.odell@khl.com
新的 MoCI 战略目标是到 2030 年实现非碳氢化合物 GDP 增长 3.4%，吸引 1000 亿美元的 FDI
卡塔尔教育、科学与社区发展基金会 (QF) 成员机构 atarDebate Center 将于明天在多哈 Msheireb 市中心的 Bin Jel-mood House 主办 2025 年海湾合作委员会 (GCC) 青年峰会，来自海湾合作委员会各地的 100 多位青年领袖将齐聚一堂。此次峰会由卡塔尔体育和青年部 (战略合作伙伴) 以及 Msheireb 博物馆 (后勤合作伙伴) 联合举办，旨在成为一个充满活力的对话和创新平台，赋能下一代应对该地区的关键挑战和机遇。峰会以“对话与愿景”为主题，将探讨对海湾地区进步至关重要的六个关键议题，包括技术演变、
量子主成分分析仅实现AN ...
分析量子算法的中央障碍是缺乏经典算法的比较输入模型。受作者最新工作的启发[2]，我们引入了这样的模型，我们假设我们可以很好地执行输入数据的2个元素样本，这是一种自然的分析算法，以假定具有经典数据的状态制备。尽管该模型产生的实用算法少于（更强的）标准模型，但它捕获了量子线性代数算法的许多特征和细微差异的版本。使用此模型，我们描述了用于主成分分析[3]和最近的中心聚类[4]的劳埃德，Mohseni和Rebentrost的量子算法的经典类似物。由于它们仅在多项式方面较慢，因此这些算法表明其量子的指数加速仅仅是状态制备假设的伪像。
2025 CC 180 Fife委员会 - 内阁委员会
参加：首席执行官肯·古莱（Ken Gourlay）；财务主管Elaine Muir，金融业务伙伴Alison Binnie，Helena Couperwhite，委员会服务经理Helena Couperwhite和Michelle McDermott，法律和民主服务委员会官员和米歇尔·冈恩（Michelle Gunn），商业技术解决方案，财务和公司服务经理；住房服务主管John Mills和住房服务服务经理Gavin Smith； Ross Spalding，服务经理（气候变化和零废物）和首席官员Hugh Muschamp（气候变化和零浪费），计划服务；保罗·沃恩（Paul Vaughan），社区和社区服务主管，社区和社区服务社区投资经理Sharon Murphy；教育主管Angela Logue，质量改善官Craig Martin和教育服务校长汉娜·麦格雷戈（Hannah MacGregor）；莱斯利·克雷格（Lesley Craig），首席顾问和邓肯·夏普（Duncan Sharp），洪水，海岸线和港口，道路和运输服务部的道路和运输服务部负责人约翰·米切尔（John Mitchell）。
陆军作战领域的专业写作
写作能力是陆军领导者的一项基本技能，对所有人都很重要，无论年龄、军衔、部门、组成或职位如何。它对服役士兵大有裨益，也是过渡到平民生活的宝贵工具。利用强大的写作技能为美国陆军的专业对话做出贡献，是确保整个部队思想和观点健康交流的关键。1 遗憾的是，近年来，许多陆军出版物遭受重创，文章投稿量、读者数量和对整个部队的影响力都在下降。2 包括陆军参谋长兰迪·乔治将军在内的陆军高级领导人最近呼吁所有士兵通过专业写作回归更加严谨的思维，支持在陆军专业出版物中就关键主题进行对话。3 新推出的哈丁项目支持 CSA 的指导，旨在重振美国陆军专业期刊，并为整个部队的士兵提供更方便的写作场所。4
nusadialogue：对话摘要和代表性不足和极低的农产品语言
开发针对巨大低资源语言的对话摘要是一项挑战任务。我们介绍了Nusadialogue，这是马来语 - 波利尼西亚语言家族中三种代表性不足语言的对话摘要数据集：Minangkabau，Balinese和Buginese。nusadialogue coverers 17个主题和185个子主题，由73位母语人士提供了注释。另外，我们使用中型印尼特异性语言模型（LMS）进行了精细调整，并对各种多语言大型语言模型（LLMS）进行了零和少数学习。结果表明，对于诸如Minangkabau，Balinese和Buginese之类的极低的资源语言，微调方法的性能与零射击提示相比，其性能明显更高，即使在LLMS具有相当大的Parame-Parame-Parame-ter尺寸时，也会产生更高的提示。我们在https://huggingface.co/ datasets/prosa-text/nusa-dialogue un- der cc-by-sa 4.0许可证中公开发布nusadia-logue数据集。
基于个性化搜索的对话式人工智能查询重写系统
查询重写（QR）是对话式 AI 系统中一个新兴的组件，可以减少用户失误。用户失误的原因多种多样，例如口语对话系统中的错误、用户的口误或语言缩写。许多用户失误源于个性化因素，例如用户的说话模式、方言或偏好。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的个性化 QR 框架，专注于自动减少用户失误。我们为每个用户建立一个个性化索引，其中包含不同的亲和力层，以反映对话式 AI 中每个用户的个人偏好。我们的个性化 QR 系统包含检索层和排名层。在基于用户反馈的学习支持下，训练我们的模型不需要手动注释数据。在个性化测试集上的实验表明，我们的个性化 QR 系统能够利用语音和语义输入来纠正系统错误和用户错误。
在医院记忆诊所中的患者，同伴和社交机器人之间的多方多模式对话
我们已经在一家真正的医院部署了基于LLM的口语系统。ARI SO-SOIAL机器人体现了我们的系统，患者及其同伴可以将其与多方合作一起使用。为了启用这种多方能力，多模态是批评性的。因此，我们的系统将语音和视频作为输入，并产生语音和手势（手臂，头部和眼动）。在本文中，我们描述了我们的复杂环境和对话系统的体系结构。每个组件都是详细介绍的，并且可以实时突出显示的适用组件的完整系统视频。我们的系统决定何时轮流，当患者停止中牙，回答局限性问题（基于提交后的知识）时，会产生类似人类的澄清请求，并适当地回答范围的请求（例如产生笑话或生成笑话或Quizzes）。后一个功能特别值得关注，因为真正的患者经常说出以前无法处理的意外句子。
通过ID-LC-MS/MS开发候选参考测量程序，以用于脑脊液（CSF）中的总TAU蛋白质测量
目标：在临床上，tau蛋白测量通常依赖于免疫测定（IAS），其主要缺点是由于选择性和/或校准而缺乏因选择性和/或校准而导致的结果可比性。这强调了建立总TAU（T-TAU）测量的可追溯性链的重要性。这项工作的目的是为脑脊液（CSF）中T-TAU的绝对定量开发一个高阶候选参考测量程序（RMP）。方法：为了校准候选RMP并建立对SI单元的计量可营养性，采购了由高度纯化的重组蛋白组成的主要校准器。通过液相色谱和高分辨率质谱法（LC-HRM）评估其纯度，溶液中的蛋白质质量分数通过氨基酸分析（AAA）认证。获得了同位素标记的同位标记的同位素，以通过同位素稀释质谱法（IDM）在CSF中进行T-TAU绝对量化的候选RMP。校准混合物和质量控制（QC）材料是重量制备的，并进行了与CSF样品相同的制备工作流，然后进行
rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
从人类反馈（RLHF）中学习的抽象强化学习已被证明有效地使大型语言模型（LLMS）与人类的偏好保持一致，但是收集高质量的偏好标签是可以表达的。rl来自AI反馈（RLAIF），在Bai等人中引入。（2022b），提供了一种有希望的替代方案，该替代方案对现成的LLM产生的偏好训练奖励模型（RM）。在摘要的任务，有用的直径生成和无害的对话构成的任务中，我们表明RLAIF的性能与RLHF相当。此外，我们通过证明RLAIF的表现可以超越受监督的细节基线，即使AI标签的大小与策略相同，甚至与初始策略完全相同的检查点，我们也可以迈出“自我完善”的一步。最后，我们引入了直接raif（D-RLAIF） - 一种通过直接从RL持续的LLM获得奖励来绕过RM训练的技术，该技术在RL期间获得了较高的性能，从而达到了Canoni-cal rlaif。我们的结果表明，RLAIF可以通过使用人类反馈来实现PAR的性能，从而为RLHF的尺度限制提供了潜在的解决方案。