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Onix Renewables Limited (ORL) 2024 年 4 月 3 日
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学生项目目录 - 奥尔良大学
我在这个建筑工地上工作了 7 个月，从 2021 年 6 月到 12 月，担任建筑工地经理。我的职责包括每天巡查以撰写报告；验证安全措施并确保工作正确执行；联系材料供应商；管理团队并在 15 分钟内主持每周的安全程序演示会议。此外，作为一名工程师，我构思了一些与施工结束相关的文件，例如反馈和价格分析、工作完成证明和已执行结构的最终文件。因此，我在工程师和建筑工人中工作的时间使我在法国土木工程公司获得了完整的体验，作为一名国际学生，我可以通过文化和专业的方式体验沉浸式体验。
用于克级生产石墨烯及其衍生物的等离子体多功能平台
a 里斯本大学高等技术学院等离子与核聚变研究所，Av. Rovisco Pais 1，里斯本 1049-001，葡萄牙 b 索非亚大学物理学院，1 James Bourchier Blvd.，索非亚 1164，保加利亚 c BSIRG、IBB - 生物工程和生物科学研究所、化学工程系和联合实验室 i4HB - 里斯本大学 Instituto Superior T´ecnico 健康与生物经济研究所，Av. Rovisco Pais 1, Lisbon 1049-001, 葡萄牙 d 基尔基督教阿尔布雷希特大学材料科学研究所多组分材料主席，Kaiserstr。 2，基尔 24143，德国和 SINTEF Industri，材料物理，Forskningsveien 1，奥斯陆 0373，挪威先进材料物理与工程中心，高级技术学院，里斯本大学，Av。 Rovisco Pais 1, Lisbon 1049-001, 葡萄牙 g 气体电子学系 F6, Jozef Stefan Institute, Jamova cesta 39, Ljubljana 1000, Slovenia h GREMI UMR 7344 CNRS 和 Universit ´ ed ' Orl ´eans, 14 rue d ' Issoudun, Orl ´eans 45067，法国 i CEFITEC，物理系，科技学院，新里斯本大学，Quinta da Torre，卡帕里卡 2829-516，葡萄牙 j ICMN UMR7374，CNRS & Universit ´ ed ' Orl ´ eans，45071，Orl ´ eans Cedex 2，法国
鉴定用于恢复抗越野癌细胞凋亡的新C翼抑制剂
1 CNR，INSERM，BIOSIT UAR 3480，US-S018，RENNES UNIXPY，F-35000 RENNES，法国； kathy_yaacoub@hotmail.com（k.y。）; ulrich.jarry@univ-rennes.fr（U.J.）2 Inserm，OSS（OSS（OSSESESION WESERASION SIGNAMENG TOMPENGENT），UMR-S1242，CLCC EUGYUGèMarquis，Rennes University，F-35000，法国Rennes，F-35000； remy.pedeux@univ-rennes1.fr 3 CNRS，ICOA，UMR 7311，ErléansUniversity，F-45067 ENSE ENS，法国； pierre.lafite@univ-orleans.fr（P.L.）; samia.aci@cnrs-orleans.fr（s.a.-s.）; pascal.bonnet@univ-orleans.fr（p.b.）; Richard.daniellou@agroparisech.fr（R.D.）*通信：thierry.guillaude@univ-rennes1.fr或tguillaude@kineta.us.us†现在的地址：Cosmétology，Agroparistech，Agroparistech，10 Rue Onard de vinci，F-45100 Erl f-45100 Erlerléples，法国法国。•目前的地址：Inrae，Agroparistech，Umr Micalis，Paris-Saclay University，F-78350 Jouy-en-Josas，法国。
antofact：通过本体驱动的强化学习揭示了LLM的奇妙事实 - 骨骼
大型语言模型（LLM）表现出了信息检索的熟练程度，而它们容易产生与现实冲突的不正确反应，这种现象被称为固有幻觉。关键挑战在于经过大量数据训练的LLM中不清楚和不可靠的事实分布。vreva-liment方法将事实检测任务视为一个问题 - 回答范式，在其中询问了LLMS有关FACTUAL知识并检查正确性的问题。但是，研究主要侧重于仅从几个特定领域（例如电影和运动）中得出测试用例，从而限制了对知识缺失的全面观察和对意外幻觉的分析。为了打扮这个问题，我们提出了构造，这是一个自适应框架，用于检测LLM的未知事实，致力于挖掘缺失知识的本体论级骨架。特定说明，我们认为LLM可以在缺失的事实中公开基于本体的相似性，并将五个代表知识图（kgs）作为基准。我们进一步设计了一种复杂的本体驱动的强化学习（ORL）机制，以自动与特定实体和关系产生易错的测试用例。Orl Mechamenism奖励KGS朝着可行的方向导航，以揭示事实错误。此外，经验努力表明，无论是否包括这些知识，主导的LLM都倾向于回答是的，而不是否定。使用32个代表性LLM的5个数据集上的实验结果表明，当前LLMS总体上缺乏事实。为了减轻LLM的过度自信，我们利用了无幻觉检测（HFD）策略来解决基线之间的不公平比较，从而提高了结果的稳健性。值得注意的是，CHATGPT在DBPEDIA上的事实错误率分别为51.6％，Yago的错误率分别为64.7％。另外，ORL机制显示出令人鼓舞的误差预测分数，大多数LLM的F1分数范围从70％到90％。与详尽的测试相比，ORL的平均召回率为80％，同时将评估时间降低35.29％至63.12％。
住宅生活指南
居住生活办公室（ORL）由本科生，研究生和专业专业人员组成。ORL负责宿舍事务，包括房间任务，设施管理，要求/安排建筑物维护，政策执法，内置编程，人员配备，霍尔协会咨询和学生福祉。总办公室工作人员居住生活总监是一位全职专业人员，负责监督所有居住办公室生活职能。董事在大学住房方面拥有专业的学位和丰富的经验，以发展校园内的生活经验。董事负责制定和执行全面的住房计划，管理设施运营，预算和人员配备。副主任副主任是一名全职专业人员，他在居住办公室的发展和指导方面支持董事。副主任在员工发展或业务运营方面负有责任。该专业人士拥有专业的学位和丰富的经验，并与大学生合作，并协助制定政策和程序，同时倡导居民的成功。业务运营业务运营助理主任是一家全职专业人员，专门为居住生活办公室内的问题或疑虑协助学生。该助理董事有许多责任，包括提出问题/问题，任务，计费，中断，供应订单以及学生住房申请/重新申请流程。内部员工居民董事或地区协调员居民董事（RDS）和地区协调员（ACS）是居住在Orl的住宅社区的专业员工，并负责其分配的起居区的教育和运营职能。他们拥有专门的学位和与大学生合作的宝贵经验，这使他们可以支持学生的成长和发展。他们的大部分时间都花在了居住在该地区的学生，监督其RA员工，管理建筑物以及在各个系和大学委员会中任职的学生的积极资源。居民董事位于一年级大厅（Finegan和North Halls），地区协调员处于高层生活综合体。保管和维护清洁人员在正常工作时间内负责公共区域和社区设施的正常清洁职责。居民负责清洁其各个房间和公寓。全职维护人员负责在宿舍和公寓进行维修。学生员工居民助理居民助理（RAS）是住在Orl宿舍和大多数公寓中的学生工作人员。ras负责提供领导力，在其社区中大约30-50名居民之间发展一种社区感，并开发一个有利于通过建立关系和教育计划的生活和学习的环境。在这个以人为导向的立场中，RAS是教育者，导师和积极的榜样。ras有望接受大学的使命，并支持ORL的哲学，政策和程序。
NenuFAR 脉冲星盲目巡天 (NPBS)
1 奥尔良大学/法国国家科学研究院环境与空间物理与化学实验室 (LPC2E)，奥尔良，法国 2 南赛射电天文台 (ORN)，巴黎天文台，PSL 大学，奥尔良大学，法国国家科学研究院，18330 南赛，法国 3 宇宙与理论实验室 LUTh，巴黎天文台，CNRS/INSU，巴黎大学，法国 4 乌克兰国家科学院射电天文学研究所，4 Mystetstv St.，61002，哈尔科夫，乌克兰 5 LESIA，巴黎天文台，PSL 大学，索邦大学，巴黎城市大学，法国国家科学研究院，92190 默东，法国 6 马克斯普朗克射电天文学研究所，Auf dem Hügel 69，53121 波恩，德国 7 ASTRON，荷兰射电天文学研究所，奥德Hoogeveensedijk 4, 7991 PD Dwingeloo，荷兰 8 E.A.赫尔大学米尔恩天体物理中心，Cottingham Road，Kingston-upon-Hull，HU6 7RX，英国 9 赫尔大学数据科学、人工智能和建模卓越中心 (DAIM)，Cottingham Road，Kingston-upon-Hull，HU6 7RX，英国 10 卡利亚里 INAF 天文台，via della Scienza 5，09047 Selargius，意大利 11 巴黎西岱大学和巴黎萨克雷大学、CEA、CNRS、AIM，91190 Gif-sur-Yvette，法国
通过反优化的离线增强学习
摘要。受到跨各个应用领域的反相反优化（IO）的最新成功的启发，我们提出了一种新型的离线增强学习（ORL）算法，用于连续状态和动作空间，利用IO文献中的凸损失函数，称为“凸丢失函数”。为了减轻在ORL问题中通常观察到的分布变化，我们进一步采用了强大的，非毒性模型预测控制（MPC）专家，使用来自模型不匹配的内在信息来指导动力学的名义模型。与现有文献不同，我们强大的MPC专家享有确切且可拖延的凸重新印象。在这项研究的第二部分中，我们表明，受提议的凸损失功能培训的IO假设类别具有丰富的表现力，并且在使用Mujoco基准的低DATA基准中的最先进的方法（SOTA）方法进行了竞争性绩效，同时使用了三个较少的资源，需要很少有参数，几乎需要。为了促进结果的可重复性，我们提供了实施提出算法和实验的开源软件包。
气候变化对使用Aquifr建模平台模拟地下水的影响
1 geology laboratory, CNRS UMR 8538, École Normale Supérieure, PSL University, IPSL, Paris, France 2 CNRM, University of Toulouse, Météo-France, CNRS UMR 3589, Toulouse, France 3 Water, Environment, Division Processs and Analyzes, BRGM-FRENCH Geological Survey, Orléans, France