XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMastering
通过语言模型通过外部和内部计划掌握棋盘游戏
虽然大型语言模型在一系列复杂的任务（例如文本生成，问答，摘要）上表现良好，但强大的多步计划和推理仍然对他们来说是一个巨大的挑战。在本文中，我们表明，基于搜索的计划可以显着提高LLM在多个棋盘游戏中的表现力量（国际棋盘，Fischer Random / Chess960，Connect Four和Hex）。我们介绍，比较和对比两种主要方法：在外部搜索中，该模型指导蒙特卡洛树搜索（MCTS）的推出和评估，而无需呼叫外部引擎，并且在内部搜索中，该模型直接生成了潜在的潜在期货的线性化树，并产生了最终选择。两者都建立在相关领域知识上预先训练的语言模型上，从而捕获这些游戏中的过渡和价值功能。我们发现，我们的预训练方法可以最大程度地减少幻觉，因为我们的模型在国家预测和法律行动方面非常准确。此外，内部和外部搜索确实改善了针对最先进的机器人的胜利率，甚至在国际象棋中达到了大师级的表现，同时按类似的举动计数搜索预算与人类大师的搜索预算相似。我们将搜索与域知识相结合的方式并非特定于棋盘游戏，这表明将直接扩展为更通用的语言模型推论和培训技术。
促进自我效能和自主动机，以帮助掌握高级写作技巧
该论文是由DigitalCommons@csp的教育与人文学院免费带给您的。已被DigitalCommons@csp的授权管理员纳入研究生教师教育。有关更多信息，请联系DigitalCommons@csp.edu。
掌握EV Revolution：通过Fastmarkets的电池材料见解和预测推动业务成功
随着呼吁更经济实惠的电动汽车的呼吁，供应链的压力也越来越大。这种增长的需求使电池材料（如钴和锂的价格）推向了多年高点。电池是电动汽车的命脉，不仅是关键组成部分，而且通常占电动汽车总成本的很大一部分，约占其总体价值的30％至40％。这些价格激增的影响是深远的，对潜在的电动汽车采用者产生了不确定性的阴影。这使得对电动汽车的更广泛采用成为越来越复杂和计算出的决定，价格波动为消费者带来了犹豫。
电子编码：通过验证的模型和专家编码组掌握有效的代码生成
上下文：随着摩尔定律的衰落，软件行业正在为寻找持续性能增强的替代解决方案而越来越重要。近年来，软件性能优化的显着性和研究结果一直在上升，尤其是随着L arge l Anguage M Odel S（LLMS）推动的进步。然而，纠正性能缺陷的传统策略在竞争代码效率优化水平上显示出很大的限制，并且对该主题的研究令人惊讶。目的：本研究旨在解决该领域的研究差距，从而为遇到的各种挑战提供实用的解决方案。具体来说，我们已经克服了传统绩效错误整流策略的限制，并开发了针对竞争性代码效率优化领域量身定制的a andel model（LM）。方法：我们引入了电子代码，一个高级程序合成LM。受到专家LMS最近成功的启发，我们设计了一个名为专家编码组的创新结构。该结构采用多个专家编码器来提取针对不同输入类型的功能。我们在竞争性数据集中评估了电子代码对其他领先模型的性能，并进行了深入的消融实验。结果：在系统评估后，电子码的代码效率提高了54.98％，明显优于其他高级模型。在消融实验中，我们进一步验证了专家编码组和电子代码中其他组件的重要性。结论：研究结果表明，专家编码组可以有效地处理效率优化任务的各种投入，从而大大提高了模型的性能。总而言之，本研究铺平了新的途径，用于开发系统和方法，以帮助程序员编写有效的代码。
创新技术，用于解决未来专家在采矿机械工程中掌握职业教育内容的问题
在我们的研究中，最重要的是，在实现矿业机械工程专家的专业教育发展趋势中，在改善其内容方面发挥了重要作用。在我们的研究中，我们遵循了定义教育内容的方法，该方法由A.A.提供。新泽西州维比茨基Nechaev，G.N。 Serikov。 在这种方法的基础上，已经考虑了内容教育中内容表现的双重性：首先，作为教育过程的内容支持，其次，作为此过程的内容。 考虑到未来专家在采矿机械工程方面的教育内容，我们还分析了州高级培训标准（SES）的要求，与预期采矿机械工程专业人士的实际技术培训有关，无论其专业如何。 清楚地描述了所有高等教育机构应构建教育过程，考虑到需要培训学生获得专业所需的职能的需求。 无论他或她的其他特殊专业如何，都应在最广泛的意义上了解该学科的整个范围。Nechaev，G.N。Serikov。在这种方法的基础上，已经考虑了内容教育中内容表现的双重性：首先，作为教育过程的内容支持，其次，作为此过程的内容。考虑到未来专家在采矿机械工程方面的教育内容，我们还分析了州高级培训标准（SES）的要求，与预期采矿机械工程专业人士的实际技术培训有关，无论其专业如何。清楚地描述了所有高等教育机构应构建教育过程，考虑到需要培训学生获得专业所需的职能的需求。无论他或她的其他特殊专业如何，都应在最广泛的意义上了解该学科的整个范围。
新闻稿-Colorfront dis ibc 2024
colorfront IBC 2024…从斯德哥尔摩‽…再加上阿姆斯特丹IBC 2024的其他开创性的工作流新闻，阿姆斯特丹 - colorfront（colorfront.com） - 高级性能迪尔（Colorfront.com）的高级授予高性能Dailies/transcoding/thracking Systems的多名授予的开发商强大的流和掌握解决方案。这些演示文稿将通过“现场流”的“现场流” SDR/HDR素材来强调Colorfront的系统的特殊功能，质量和安全性，由Colorfront Transkoder in-in-th-cloud处理，数量嘎嘎作响，将在瑞典（Stockholm，sweden of Sweden）进行实时的宽敞宽带，在实时的范围内进行大约900英里的范围。在IBC 2024期间，该公司还将在其完整的产品组合和基于云的运营中推出新的进步，其中许多由AI提供动力，这将使电影院和电视上的最终体验变得更好。Colorfront Mastering & QC Mastering operations are further enhanced in Transkoder: Colorfront continues to make giant strides in the advancement of cinema/TV mastering and QC mastering with Transkoder, and has opened a new chapter in SDR/HDR color workflows with a multitude of color remapping tools for SDR to Dolby Vision, DCI to Dolby Vision and HDR Cinema, amongst others.以及用于调整HDR滚动和纠正HLG内容的工具，Transkoder的自动字幕检测工具通过使用户能够独立于背景图像检测和调整字幕的亮度来支持增强的生产力，以获得最佳的HDR主人。DCP验证报告现在也以PDF的形式格式化。全新，AI辅助，滚动信用检测功能还提供了提高的效率，其能力可以提取滚动信用的文本内容，从而使用户可以换下更新信用额度的耗时任务。Transkoder还提供了其他自动化工具来检测，过滤和分类，例如不正确/移动架子，黑色边缘像素，死像素，火花/数字灰尘，以及黑色和重复的框架。可操作性改进包含显着增强的时间轴标记功能，以加速QC工作流程，可容纳许多类型的QC标签和对象标签，而新的PSNR和DeltaiCTCP视频比较工具生成时间轴标记，以指示版本之间可见的差异或重新编码的交付物之间的可见差异。QC任务的其他时间轴功能包括视频文件比较，提供参考视频输出的拆分视图，以及将拖放媒体直接拖放到时间轴上的能力。品牌 - 新的综合媒体报告PDF包括手动播放的并自动检测到的问题，每个问题都有屏幕截图设施。
证书 /短课程日历2024 < / div>
Certificate in Secondary School Mathematics (June & July [6 hrs per week@ 3 hrs per day August and September 3 hrs session each month ) Classroom Management Series Mastering Harmony: A Workshop on Classroom Organization for Seamless Learning Environments E mbracing Diversity, Creating Equity& Inclusion in Early years Classrooms Facilitator: Dr. Nasima Zainulabdin Partnering with AI to create engaging lessons (2-day讲习班）主持人：Kiran Qasim Ali
情境中的机器学习，或从 LANDR 中学习
“您只需创造，剩下的交给我们”，在线音乐母带制作服务 LANDR 的标语如是说（关于 LANDR，第 nd 页）。LANDR 呼应了柯达 1888 年的口号“您只需按下按钮，剩下的交给我们”，承诺为客户带来音乐录制和发行最后阶段的轻松、无缝和简洁：母带制作和分发。只需单击一下（并进行信用卡交易），LANDR 用户即可在 Spotify、Apple Music、Google Play、Tidal、Deezer 等主要音乐平台上“以及其他所有重要平台”分发完成的曲目（关于 LANDR，第 nd 页）。但许多互联网服务都提供此选项。LANDR 提供的更独特的服务是自动化音乐母带制作，它建立在监督式机器学习 (ML) 之上，被称为人工智能 (AI)。他们既定目标是使用 ML 来自动化通常由人类母带制作工程师做出的决策。这一简单的说法既隐藏了真相，也揭示了真相：“人工智能”一词近年来已成为营销热词，掩盖了正在使用的许多不同类型的机器学习（参见 MacKenzie，2017 年，第 5 页）。此外，它模糊了可能使用某种机器学习的业务或运营之间的界限。
人工智能、自动化和文化政治
摘要 本文追溯了自动音乐母带制作的基础设施政治，以揭示当代人工智能 (AI) 的迭代如何塑造文化生产。本文探讨了 LANDR 的出现，这是一个提供自动音乐母带制作的在线平台，建立在被称为人工智能的监督机器学习之上。机器学习将日益成为声音和图像信号处理不可或缺的一部分，塑造媒体文化的声音、外观和感觉。虽然 LANDR 是机器学习所谓“大爆炸”的产物，但如果没有特定条件，它就不可能存在：特定类型的可比数据，以及特定的美学和工业条件。反过来，母带制作作为一种基础设施实践，已成为音乐流通中不可或缺但研究不足的一部分。在这里，我们分析了机器学习和母带制作的交叉历史，以及 LANDR 在自动化音频工程其他领域方面的失败。通过这样做，我们批判了人工智能必然性的论述，并展示了机器学习必须以何种方式构建或重新构建文化和审美实践，以实现自动化，以服务于数字分发、识别和推荐基础设施。
