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HELIX 软磁共振
HELIX SFT 质谱仪是专为满足静态真空社区需求而设计的产品系列之一。该产品组合包括 ARGUS VI™ 质谱仪，这是一种高灵敏度、多收集器系统，主要设计为用于氩测年的终极工具。该产品组合中的最终产品是 HELIX MC Plus™ 质谱仪，它被设计为终极高分辨率可变多收集器系统。该仪器能够同时测量氖、氩、氪或氙的任意五种同位素，分辨率达到新的水平。
SFT DAB - BroadcastStoreEurope.com
3) 热插拔电源和射频模块 所有射频电源模块均支持热插拔（液体和空气冷却），便于现场快速维护。所有射频电源模块均配备热插拔独立电源，以实现最大冗余度，并可轻松选择单相或平衡三相之间的工作模式。最新一代行业高级电源可提供超过 96% 的效率，具有更宽的交流输入范围能力和更高的耐用性。
通用英语-法语词汇表 - LS 网站 | SFT
1. 这项工作是联合国法文翻译处长期集体工作的成果，基本上是根据世界组织的各种文件设计的。因此，我们将找到尽可能详尽的联合国及其机构（包括国际法院）的术语，涵盖以下方面：“组织”的程序、预算、行政、工作人员、秘书处服务、房地和设施。其他国际组织也占有一席之地：特别是联合国专门机构，其名称后面是其组成文件及其主要机构；其他政府间组织；具有联合国经济及社会理事会咨商地位的大型非政府组织。
微型飞行试验模型设计 - 代尔夫特理工大学研究门户
人们对非常规飞机设计的兴趣日益浓厚，再加上电子设备的小型化和制造技术的进步，重新激发了人们对使用缩比飞行测试 (SFT) 的兴趣，即通过自由飞行的缩比模型研究设计过程早期阶段全尺寸飞机的飞行行为。SFT 在研究非常规飞机配置时特别有用，因为基于传统飞机设计无法可靠地预测其行为。在本文中，我们调查了各种设计方法（从 1848 年到 2021 年）的演变，这些方法用于确保缩比模型与其全尺寸模型之间的相似性，这是有效执行 SFT 的基本要求。接下来，我们将列出 SFT 中使用的现有缩比模型的详尽列表，并分析其设计方法、测试目标和应用的主要趋势。通过这篇评论，我们得出结论，文献中可用的最先进的缩比模型设计方法尚未在实践中得到广泛使用。此外，我们认为一个子尺度模型不足以预测全尺寸飞机的完整飞行行为，而需要定制的子尺度模型目录来预测全尺寸行为。本文介绍了此类目录的开发，但正式方法的开发仍然是一个悬而未决的挑战。建立一种方法来开发和使用 SFT 目录
安哥拉可持续货运运输评估
根据贸易贸易与物流部的总监Shamika N. Sirimanne的整体指导，在贸易资源和技术分支机构的协调下，在技术和技术部长扬·霍夫曼（Jan Hoffmann）的协调下，在技术和技术部的协调下，由Frida Youssef由Frida Yousef组成的HIDENOBU，HIDENOBU fengia frengia frida fengia fengia fengia fengia fengia fengia ferga ferga，进行了安哥拉可持续运输运输（SFT）评估。 （UNCTAD顾问）还有Hassiba Benamara的其他投入和反馈。 特别感谢Johanna Silvander的评论和对报告的评论。进行了安哥拉可持续运输运输（SFT）评估。 （UNCTAD顾问）还有Hassiba Benamara的其他投入和反馈。特别感谢Johanna Silvander的评论和对报告的评论。
STAT6融合和基因组范围的DNA甲基化分析
全基因组DNA甲基化分析（n = 80）和靶向TERT促进突变测试（n = 98）。使用NAB2 :: STAT6融合状态（n = 101案例; 51 = ex5-7 :: ex16-17，26 = ex4 :: ex4 :: ex2-3; 12 = ex2-3 :: ex2-3 :: ex2-3 :: ex2-3 :: Ex2-3 :: extany/extany/of fusion and 12 = no fusion）检查的关联。 nab2 :: STAT6融合断点（融合类型）与无转移的表面（MFS）显着相关（P = 0.03），并且在调整级别的CNS时，在多元分析中，疾病特异性生存（DSS）（p = 0.03）。 DNA甲基化分析显示了三个不同的簇：群集1（n = 38），群集2（n = 22）和簇3（n = 20）。 甲基化簇与融合类型（p <0.001）显着相关，其中2个集群携带EX4 :: EX2-3 16中的Ex2-3融合（属于20; 80.0％），几乎所有TERT启动子突变（8; 87.5％），以及主要的“ SFT”“ SFT”“ SFT”“ SFT”组织学现象（15 of 22 of 22; 68.68.68.68.2％）。 簇1和3的区别较小，均由具有EX5-7 :: EX16-17融合的肿瘤（分别为33; 75.8％的25个； 75.8％和12个; 66.7％）和可变的组织学表型。 甲基化簇与MFS显着相关（p = 0.027），但总体存活率（OS）无关。 总而言之，NAB2 :: STAT6融合类型与MFS和DSS显着相关，这表明具有EX5 :: EX16-17融合的肿瘤可能具有较低的患者结局。 甲基化簇与融合类型，TERT启动子的状态，组织学表型和MF显着相关。的关联。nab2 :: STAT6融合断点（融合类型）与无转移的表面（MFS）显着相关（P = 0.03），并且在调整级别的CNS时，在多元分析中，疾病特异性生存（DSS）（p = 0.03）。DNA甲基化分析显示了三个不同的簇：群集1（n = 38），群集2（n = 22）和簇3（n = 20）。甲基化簇与融合类型（p <0.001）显着相关，其中2个集群携带EX4 :: EX2-3 16中的Ex2-3融合（属于20; 80.0％），几乎所有TERT启动子突变（8; 87.5％），以及主要的“ SFT”“ SFT”“ SFT”“ SFT”组织学现象（15 of 22 of 22; 68.68.68.68.2％）。簇1和3的区别较小，均由具有EX5-7 :: EX16-17融合的肿瘤（分别为33; 75.8％的25个； 75.8％和12个; 66.7％）和可变的组织学表型。甲基化簇与MFS显着相关（p = 0.027），但总体存活率（OS）无关。总而言之，NAB2 :: STAT6融合类型与MFS和DSS显着相关，这表明具有EX5 :: EX16-17融合的肿瘤可能具有较低的患者结局。甲基化簇与融合类型，TERT启动子的状态，组织学表型和MF显着相关。
2024/25 研究生项目 ...
4 5 香港理工大学时装及纺织学院 (SFT)（前身为纺织及制衣学院，ITC）是世界领先的时装、纺织和设计教育、研究和合作机构之一。我们正在寻找寻求竞争性专业优势并有兴趣在享有盛誉且竞争激烈的理大校长博士奖学金计划 (PPPFS) 和理大研究生奖学金 (PRPgS) 下攻读博士学位的全球学生。加入理大 SFT 实现您的研究抱负！
Skywork-Math：大型语言模型中数学推理的数据缩放定律——故事还在继续
在本文中，我们研究了可能增强大型语言模型 (LLM) 数学推理能力的潜在因素。我们认为，现代 LLM 中数学推理能力的数据缩放规律远未饱和，这突显了模型质量如何随着数据量的增加而提高。为了支持这一说法，我们使用我们提出的 2.5M 实例 Skywork-MathQA 数据集在常见的 7B LLM 上引入了 Skywork-Math 模型系列，该模型系列进行了监督微调 (SFT)。仅使用 SFT 数据，Skywork-Math 7B 在竞赛级 MATH 基准上实现了 51.2% 的惊人准确率，在 GSM8K 基准上实现了 83.9% 的惊人准确率，在 MATH 上的表现优于 GPT-4 的早期版本。 Skywork-Math 模型的卓越性能为我们新颖的两阶段数据合成和模型 SFT 流程做出了贡献，其中包括三种不同的增强方法和多样化的种子问题集，从而确保了 Skywork-MathQA 数据集在不同难度级别上的数量和质量。最重要的是，我们提供了一些实用的要点，以增强 LLM 中的数学推理能力，无论是在研究还是在行业应用中。
教导大型语言模型通过加强学习进行推理
从人类反馈（RLHF）中学习的强化已成为将LLM输出与人类偏好相结合的主要方法。受RLHF成功的启发，我们研究了多种算法的性能，这些算法从反馈（专家迭代，近端策略优化（PPO），返回条件的RL）中学习，以提高LLM推理能力。我们通过学习的奖励模型调查了向LLM提供给LLM的稀疏和密集奖励。我们还从有或没有监督微调（SFT）数据的多个模型大小和初始化开始。总的来说，我们发现所有算法的性能都相当，在大多数情况下，专家迭代的表现最佳。令人惊讶的是，我们发现专家迭代的样本复杂性与PPO的样本复杂性相似，最多要求10 6个样本的顺序从预验证的检查点收敛。我们调查了为什么是这种情况，得出的结论是，在RL培训模型期间，无法探索超出SFT模型已经产生的解决方案。此外，我们在SFT培训期间讨论了Maj@1与96指标性能之间的权衡，以及RL训练如何同时改善这两种情况。然后，我们通过讨论我们的发现对RLHF的含义以及RL在LLM微调中的未来作用来得出结论。
偏好对人对齐的优化优化
大型语言模型（LLMS）通常包含误导性内容，强调需要使它们与人类价值观保持一致以确保安全的AI系统。从人类反馈（RLHF）中学习的强化已被用来实现这一路线。然而，它包括两个主要的抽签：（1）RLHF表现出与SFT相反的对超参数的复杂性，不稳定和对超参数的现象。（2）尽管进行了大规模的反复试验，但多次抽样却降低为配对的对比度，因此缺乏宏观角度的对比度。在本文中，我们提出优先排名优化（PRO）作为有效的SFT算法，以直接对人类对齐进行微调。pro扩展了逐对的骗局，以适应任何长度的偏好排名。通过迭代对比候选人，Pro指示LLM优先考虑最佳响应，同时逐步对其余响应进行排名。以这种方式，Pro有效地将Human对齐方式转换为LLM产生的N重点的概率排名与Humans对这些响应的偏好排名。实验表明，Pro的表现优于基线算法，通过基于自动的，基于奖励的GPT-4和人类评估，与CHATGPT和人类反应取得了可比的结果。