摘要 - 重定位级代码完成旨在在指定存储库的上下文中为未完成的代码段生成代码。现有方法主要依赖于检索增强的生成策略,这是由于输入序列长度的限制。然而,BM25(例如BM25)努力捕获代码语义的传统基于词汇的检索方法,而基于模型的检索方法由于缺乏标记的培训数据而面临挑战。因此,我们提出了一种新颖的增强学习框架RLCoder,它可以使得猎犬能够学习检索有用的内容以完成代码完成,而无需标记数据。具体来说,当将检索到的内容作为附加上下文提供时,我们根据目标代码的困惑迭代评估了检索内容的有用性,并提供了反馈以更新回收者参数。这个迭代过程使得猎犬能够从其成功和失败中学习,从而逐渐提高其检索相关和高质量内容的能力。考虑到并非所有情况都需要超出代码文件的信息,并且并非所有检索到上下文都对生成有所帮助,我们还引入了停止信号机制,从而允许检索员决定何时检索以及哪些候选者自动保留。广泛的实验结果表明,RLCODER始终优于交叉码头和reboeval的最先进方法,比以前的方法实现了12.2%的EM改进。此外,实验表明,我们的框架可以跨越不同的编程语言概括,并进一步改善了诸如RecoCoder之类的先前方法。索引术语 - 固定级代码完成,增强学习,困惑,停止信号机制
摘要简介:在媒体越来越多地使用人工智能(Neuman,2021 年)的背景下,而西班牙的传播学位和硕士课程中却没有这项技术(Sanchez García;Calvo Barbero;Diez Gracia,2021 年;Ufarte;Calvo;Murcia,2020 年;Ufarte;Fieiras;Túñez,2020 年)。方法论:已经找到了国际研究项目和教学经验,以解决人工智能问题并将其引入新闻学教学。此外,2021年,我们参加了六次国内和国际学术活动,从中我们获得了如何在通信领域的三个方面处理人工智能的想法:研究领域、专业背景和大学教学。结果:收集到的想法、研究和教学举措从两个基本角度解决了人工智能问题:一个批判性角度,它解决了使用这项技术的社会后果;一个应用性角度,主要寻求培养学生三项技能:获取和处理数据、创建自动化内容和验证内容。结论:尽管可用的研究和教学举措很少,但它们提供了将人工智能引入新闻和传播学本科和硕士学位课程的方法,从批判的角度考虑媒体的作用,承担因使用和扩展这项技术而产生的培训挑战。
RTAA 70-125 冷水机组亮点 • 多年的研究、测试和成功应用。Trane 螺旋旋转压缩机已积累了数千小时的测试,其中大部分是在严苛的工作条件下进行的。更不用说,RTAA 冷水机组自 1994 年以来的成功应用,享有行业标准的声誉。• 通过压缩机和完整冷水机组的工厂测试以及冷水机组配件的工厂安装,实现无故障启动。• 高压缩机可靠性和自适应控制™,使冷水机组在恶劣条件下也能在线生产冷水。占地面积小,所需应用空间(操作占地面积)是业内最小的。• 占地面积小,所需应用空间(操作占地面积)是业内最小的。• 低噪音水平和附件选项,适用于对声音敏感的应用。• ± ½°F 出水温度控制(0.3°C),由 PID 前馈控制和线性负载匹配产生,同时允许每分钟 10% 的流量变化,同时保持 ± ½°F 出水温度控制。
注释:1.温度下降 = 6°C 2.30% 乙二醇 3.评级基于海平面高度和蒸发器污垢系数 0.0176 m² K/kW 4.请咨询 Trane 代表以了解所示范围之外的温度性能 5.CC = 制冷能力 6.PI (kW) = 功率输入 (压缩机 + 风扇 + 控制功率) 7.COP = 性能系数 (CC/PI)。8.ECWT = 进入冷冻水温度 9.允许在点之间进行插值。不允许进行外推。
第 5-7 页 -& 第 5.6.1 段 & 图 5-3,所示的拆卸电源组件已被电源组件 PN 700011 取代。第 5-10 页 - 仪器清洁说明 每月(根据使用情况或多或少)应使用软刷和异丙醇清洁内置测试装置。避免将过量的酒精涂在仪器油漆表面,否则会损坏表面。有关其他仪器清洁说明,请参阅第 5.7.1 段(测试装置的保养)和第 5.7,2 段(显示面板的保养)。图 5-8 中所示的电源组件已被电源组件 PN 700011 取代。第 5-12 页 - 第 5.8.2 段,电源故障分析程序不适用于新的电源组件 P/N 700011。第 6-2 页 - 图 6-2,后视图 后视图应显示没有线电压开关的新电源(PN 700011) 第 6-3 页 - 机械零件清单,后部项目 1 - 4(电源连接器、保险丝提取器柱、线电压开关和盖子)在新组件上被删除 第 6-12 页和第 6-13 页 - 零件和图表 所示的电源板和零件清单,PN 1657-4720 已被电源组件,PN 700011 取代。700011必须通过模块交换来修复组件。