XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMaking
充分利用人工智能和大型语言模型来支持健康科学图书馆的收集开发
该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型，即Chatgpt 4.0，Google Gemini，Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示：一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题，另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处，副驾驶和困惑提供了来源，也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果，所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明，由于不准确和幻觉，大型语言模型（LLM）尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是，它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。
充分利用人工智能和大型语言模型来支持健康科学图书馆的收集开发
该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型，即Chatgpt 4.0，Google Gemini，Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示：一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题，另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处，副驾驶和困惑提供了来源，也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果，所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明，由于不准确和幻觉，大型语言模型（LLM）尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是，它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。
![使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]](/simg/b/b1d093755ec8fd74b78a3e76f0bbef0b4a3c52f7.webp)
使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]
本文研究了多媒体社区的勇敢新想法，并提出了一个新颖的框架，将梦想转化为使用fMRI数据的连贯的视频叙事。本质上，梦想已经吸引了人类数百年的历史，使我们的潜意识瞥见了我们的潜意识。大脑成像的最新进展，尤其是功能磁共振成像（fMRI），为探索梦的神经基础提供了新的方法。通过将主观梦的体验与客观的神经生理数据相结合，我们旨在了解梦想的视觉方面并创建完整的视频叙事。我们的过程涉及三个主要步骤：重建视觉感知，解码梦想图像和整合梦想故事。在fMRI分析和语言建模中使用创新技术，我们试图突破梦想研究的界限，并在睡眠期间对视觉体验进行更深入的了解。本技术报告介绍了一种新颖的方法，可以使用fMRI信号并将梦想视觉效果编织到使用语言模型的叙事中。我们收集了一个梦的数据集以及描述以评估框架的有效性。
基准llms用于具体决策做出
我们旨在评估大型语言模型（LLMS）进行具体的决策。尽管大量的工作一直在利用LLM在体现的环境中进行决策，但我们仍然缺乏对其性能的系统性理解，因为它们通常用于不同的域，用于不同的目的，并基于不同的输入和输出。此外，现有的评估倾向于仅依赖最终的成功率，因此很难确定LLM中缺少什么能力以及问题所在的地方，进而有效地和选择性地利用LLMS的药物。为了解决这些限制，我们提出了一个广义接口（e Mboded a gent i nterface），该界面支持基于LLM的模块的各种任务和输入输出规格的形式化。Specifically, it allows us to unify 1) a broad set of em- bodied decision-making tasks involving both state and temporally extended goals, 2) four commonly-used LLM-based modules for decision making: goal interpre- tation, subgoal decomposition, action sequencing, and transition modeling, and 3) a collection of fine-grained metrics that break down evaluation into error types, such as hallucination errors, affordance errors, and various计划错误的类型。总体而言，我们的基准对LLMS在不同子任务中的性能进行了全面评估，从而指出了LLM驱动的体现体现的AI系统的优势和劣势，并提供了对LLM在体现决策中的有效和选择性使用的见解。
使AI减少“口渴”
人工智能（AI）不断增长的碳足迹正在接受公众审查。nonthe，AI的同等重要的水（撤离和消耗）的足迹在很大程度上仍留在雷达之下。例如，在微软最先进的美国数据中心中培训GPT-3语言模型可以直接蒸发700,000升干净的淡水，但此类信息已保存下来。更重要的是，全球人工智能需求预计将在2027年占4.2 - 66亿立方米的水，这超过了每年4 - 6丹麦或联合国国王一半的年度水总退水。这是令人担忧的，因为淡水稀缺已成为最紧迫的挑战之一。为了应对全球水挑战，人工智能可以，也必须以自己的水分范围来承担社会责任，并以身作则。在本文中，我们提供了一种原则性的方法来估计AI的水足迹，还讨论了AI运行时水效率的独特时空多样性。最后，我们强调了整体上解决水足迹以及碳足迹的必要性，以实现真正可持续的AI。
制作在线赌博许可证申请
•他们必须建立一家Manx公司。•他们必须至少有2位本地董事，他们必须是个人而不是公司实体。•他们必须任命至少一名指定官员（do）的居民，或者指定官员不能在人类的岛上居住，一名运营经理（OM）•他们必须在Man Isle Servers上注册参与者（OM）•他们必须在网络服务许可下运营，或者他们必须在Man Isle of Man的网络中进行网络服务，但必须在Man Isle of Man的范围内建立范围（除了在此范围内建立范围）•在范围内，要进行访问的情况下，要进行范围的范围•在范围内进行范围•在范围内进行范围的范围，•在范围内进行竞争，•在范围内进行范围的范围•除非另有同意，否则人岛。GSC保留拒绝拒绝申请人的权利，这些申请人纯粹是为了通过OGRA许可证批准获得服务或合法性，代表其位于世界其他地方的父母或姊妹组织。
实现目标：制定零加班 (ZOT) 计划
1. 审查 ASHRAE 2 级审计结果 a. 能源使用和效率 i. 能源消耗概况：审查详细的能源消耗数据，包括电力、天然气、供暖和制冷。 ii. 节能高影响领域：优先考虑暖通空调系统、照明、隔热和窗户方面的能源效率改进机会。 iii. 基线电气化范围：确定紧急更换期间从燃烧系统过渡到电力系统所需的容量和设备。突出显示实现此过渡所需的升级（例如面板容量、布线和负载管理）。 b. 基线碳足迹 i. 当前排放基线：确定范围 1（现场燃烧产生的直接排放）和范围 2（电力使用产生的间接排放）。 ii. 电气化途径：量化从关键系统过渡到电力替代品的潜在碳减排量，确定必要的准备工作（例如电网准备、基础设施升级） c. 设备和系统状况 i状况评估：分析现有设备和系统的使用年限、效率和维护需求
最佳的执行策略通过市场制造纳入内部流动性
在执行大订单时，在短时间内进行交易可能会触发不可避免的市场变动，称为市场影响。在更长的时间内传播执行，使交易者面临市场风险。算法执行策略必须在这种权衡方面进行导航，并且这些策略通常被归类为静态策略，这些策略遵循预定的执行时间表和动态策略，这些策略会根据市场条件来调整时间表。Almgren和Chriss [1]和Bertsimas和Lo [3]的开创性工作引入了该领域的基础模型，代表市场中值是连续的差异过程，其市场影响纳入了漂移期限。此模型提供了使用变分方法得出静态最佳执行策略的框架。涉及静态策略，许多研究还扩展了市场影响结构的建模，包括非线性市场的影响，弹性和Dang中的瞬时影响[8]，Gatheral等。[9]，Galedal and Schied [10]和Curato [7]。在实际市场中，重要的是要考虑竞标差价，并最佳地使用市场订单（MOS）和限制订单（LOS）至关重要。Cartea等。 [6]，Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模，同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施，扩展了该框架。 他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等（HJB QVI）来得出动态策略。Cartea等。[6]，Cartea和Jaimungal [5]通过使用托入Poisson到达的跳水延伸过程对LO进行建模，同时将MOS作为脉冲控制框架内的干预措施，扩展了该框架。他们解决了相关的Hamilton-Jacobi-Bellman准分子不平等（HJB QVI）来得出动态策略。
在动荡的经济中领导和感官创造（...
1。新加坡公民，新加坡永久居民（SPR）或长期访问Pass Plus（LTVP+）持有人。2。不是全职国家服务员（由公司赞助）。3。已成功完成评估并被证明为胜任。4。以前没有为同一门课程提供资金。5。对于公司赞助的培训，新加坡公民或新加坡永久居民（SPR）学习者必须在新加坡注册或成立的直接雇主下注册，并为学习者贡献CPF
使无形可见
前瞻性陈述本演讲包含1995年《私人证券诉讼改革法》的含义中的“前瞻性”陈述。关于我们每年生产的产品数量的陈述；我们的产品，可寻址市场和可寻址的市场规模的估计市场增长；增长计划和增长驱动力；新产品和应用；产品开发；降低成本；行业或市场领域的前景，包括由于中国的客户销售和监管逆风而引起的柔软度；引入市场，客户接受以及客户过渡到新产品或技术，例如高级X射线管和数字平板探测器产品；客户参与；我们在印度投资的影响；收入，收入或其他财务业绩；以及使用“期望”，“估算”，“改进”，“增加”，“驱动力”，“不断发展”，“扩大”，“减轻”，“恢复”，“重振”，“杠杆”，“潜在”，“潜在”，“潜在”或类似的陈述是前瞻性陈述，这些陈述涉及我们的实际成果和某些事件的不同事件的差异，