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国际太空光学会议 - ICSO 2022
在这项工作中，我们探讨了在空间应用中特别感兴趣的环境测试下，不同SLM模型的鲁棒性。与这项工作有关的测试是振动测试（正弦和随机），这是一种手术热真空测试，温度从30°C到60°C，温度范围为范围；以及高达100 krad（SI）的添加剂量的伽马辐射测试。在每次环境测试之前和之后，都会监视几个指标，例如延迟与电压曲线，光平整和时间响应。外气和非手术热检验。SLM成功通过了所有测试，未观察到降解。这些空间仿真测试表明，SLM是一项有效且强大的技术，具有执行大量光学空间应用的巨大潜力。这也是迈向专门设计和空间合格SLM的前一步。
2025 年科技趋势 | 透过政府的视角
为了充分利用围绕生成式 AI 的蓬勃发展，许多组织已经采用了大型语言模型 (LLM)——这是许多用例的最佳选择。但有些组织已经开始展望未来。尽管 LLM 具有普遍适用性，但它可能并不是满足所有组织需求的最有效选择。企业现在正在考虑小型语言模型 (SLM) 和开源选项，以便在更小、更准确的数据集上训练此类模型。这些新型 AI 与多模态模型和基于 AI 的模拟相结合，正在构建一个未来，企业可以为每项任务找到合适的 AI 类型。这包括不仅可以回答问题，还可以完成繁重的管理任务的 AI。在未来几年，对执行的关注可能会开启“代理 AI”的新时代，为政府雇员配备能够提高效率并对选民生活产生更大影响的副驾驶。
基于最大衍射调制的大视角全息三维显示系统
理想的全息三维显示应具有大视角、全彩色、低散斑噪声的特点，但现有策略往往限制了全息三维显示的视角，大大阻碍了其广泛应用。本文提出了一种基于最大衍射调制的大视角全息三维显示系统，该系统的核心包括空间光调制器（SLM）和液晶光栅。我们还提出了一种实现大视角全息三维显示的可行新方案，即将SLM的最大衍射角视为每个像点的有限衍射调制范围，不仅可以获得物体的最大全息图尺寸，还可以利用自主设计的液晶光栅调节二次衍射重建像。更重要的是，提出的最大衍射调制方案使系统的视角扩大到73.4°。该系统在教育、文化和娱乐等领域具有巨大的应用潜力。
对深色溶剂的综述，作为用于膜制造和分离的绿色溶剂的新兴类别
深层溶剂（DES）正在成为膜技术的环保和有效替代品，比传统溶剂具有可持续的优势。本评论汇编了将DES纳入聚合物膜系统的最新进步，以进行多种分离过程，包括超滤（UF），微滤（MF），纳米滤过（NF），反向渗透（RO），向前渗透（FO），Perva Porva Poration，Perva Poration和Membrane Distillation（RO）。特别注意的是涉及在非溶剂诱导相分离（NIP），界面聚合（IP）和静电纺丝中的DES的制备方法。值得注意的发展包括将DES整合到各种膜类型中，例如NF和FO中的薄膜复合材料（TFC），在Perveporation中的支持液膜（SLM）以及UF中的不对称混合基质膜。审查将DES分类为亲水性或疏水性，揭示了它们各自的作用和应用。对氢键供体（HBD）和受体（HBA）（HBA）的批判性检查提供了视线，以介绍基于DES的膜背后的分离机制。所解决的核心挑战是膜内浸出的复杂行为，这对过滤过程的性能，效率和纯度具有不同的影响。一些研究已经阐明了DES组件的稳定性和故意浸出以增强膜功能，但在水过滤过程中des浸出的特定问题时，研究显然很少。这突出了现有的研究空隙，并提出了未来研究的方向。这项全面的审查是进一步开发和更广泛地采用基于DES的膜技术的路线图，同时确定了优势和改进领域。
rollama：用于通过Ollama使用生成大语言模型的R软件包
参考文献Alizadeh，Meysam，MaëlKubli，Zeynab Samei，Shirin Dehghani，Juan Diego Bermeo，Maria Korobeynikova和Fab-Rizio Gilardi。2023。“开源大语言模型的表现优于人群工人，并且在文本通知任务中接近chatgpt。” arxiv。https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.02179。 Chan，Chung-hong。 2023。 “ grafzahl：来自r内部的文本数据的微调变压器。”计算通信研究5（1）：76–84。 https://doi.org/10.5117/ccr2023.1.003.chan。 Gilardi，Fabrizio，Meysam Alizadeh和MaëlKubli。 2023。 “ CHATGPT的表现优于文本通道任务的人群工作。”美国国家科学院论文集120（30）。 https://doi.org/10.1073/pnas.2305016120。 他，Xingwei，Zhenghao Lin，Yeyun Gong，A。LongJin，Hang Zhang，Chen Lin，Jian Jiao，Siu Ming Yiu，Nan Duan和Weizhu Chen。 2023。 “ Annollm：使大型语言模型成为更好的人群注释者。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.16854。 irugalbandara，Chandra，Ashish Mahendra，Roland Daynauth，Tharuka Kasthuri Arachchige，Krisztian Flautner，Lingjia Tang，Yiping Kang和Jason Mars。 2024。 “用开源SLM在生产中代替专有LLM的权衡分析。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2312.14972。 Kalinowski，Tomasz，Kevin Ushey，J。J. Allaire，Yuan Tang，Dirk Eddelbuettel，Bryan Lewis，Sigrid Keydana，Ryan Hafen和Marcus Geelnard。 2024。 网状：接口到“ Python”。 https://cran.r-project.org/package=reticulate。https://doi.org/10.48550/arxiv.2307.02179。Chan，Chung-hong。 2023。 “ grafzahl：来自r内部的文本数据的微调变压器。”计算通信研究5（1）：76–84。 https://doi.org/10.5117/ccr2023.1.003.chan。 Gilardi，Fabrizio，Meysam Alizadeh和MaëlKubli。 2023。 “ CHATGPT的表现优于文本通道任务的人群工作。”美国国家科学院论文集120（30）。 https://doi.org/10.1073/pnas.2305016120。 他，Xingwei，Zhenghao Lin，Yeyun Gong，A。LongJin，Hang Zhang，Chen Lin，Jian Jiao，Siu Ming Yiu，Nan Duan和Weizhu Chen。 2023。 “ Annollm：使大型语言模型成为更好的人群注释者。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2303.16854。 irugalbandara，Chandra，Ashish Mahendra，Roland Daynauth，Tharuka Kasthuri Arachchige，Krisztian Flautner，Lingjia Tang，Yiping Kang和Jason Mars。 2024。 “用开源SLM在生产中代替专有LLM的权衡分析。” arxiv。 https://doi.org/10.48550/arxiv.2312.14972。 Kalinowski，Tomasz，Kevin Ushey，J。J. 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Schwartz。2023。“文本包：使用自然语言处理和深度学习来分析和可视化人类语言的R包装。”心理方法。https://doi.org/10.1037/met0000542。 Kroon，Anne，Kasper Welbers，Damian Trilling和Wouter Van Atteveldt。 2023。 “为新的媒体效果研究时代推进自动化内容分析：转移学习的关键作用。”通信方法和测量0（0）：1–21。 https://doi.org/10.1080/19312458.2023.2261372。 Laurer，Moritz，Wouter Van Atteveldt，Andreu Casas和Kasper Welbers。 2024。 “不太注释，更多的分类：通过深层转移学习和bert-nli解决监督机器学习的数据稀缺问题。”政治分析32（1）：84–100。 https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。 Spirling，Arthur。 2023。 “为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.1037/met0000542。Kroon，Anne，Kasper Welbers，Damian Trilling和Wouter Van Atteveldt。 2023。 “为新的媒体效果研究时代推进自动化内容分析：转移学习的关键作用。”通信方法和测量0（0）：1–21。 https://doi.org/10.1080/19312458.2023.2261372。 Laurer，Moritz，Wouter Van Atteveldt，Andreu Casas和Kasper Welbers。 2024。 “不太注释，更多的分类：通过深层转移学习和bert-nli解决监督机器学习的数据稀缺问题。”政治分析32（1）：84–100。 https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。 Spirling，Arthur。 2023。 “为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。Kroon，Anne，Kasper Welbers，Damian Trilling和Wouter Van Atteveldt。2023。“为新的媒体效果研究时代推进自动化内容分析：转移学习的关键作用。”通信方法和测量0（0）：1–21。https://doi.org/10.1080/19312458.2023.2261372。 Laurer，Moritz，Wouter Van Atteveldt，Andreu Casas和Kasper Welbers。 2024。 “不太注释，更多的分类：通过深层转移学习和bert-nli解决监督机器学习的数据稀缺问题。”政治分析32（1）：84–100。 https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。 Spirling，Arthur。 2023。 “为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.1080/19312458.2023.2261372。Laurer，Moritz，Wouter Van Atteveldt，Andreu Casas和Kasper Welbers。2024。“不太注释，更多的分类：通过深层转移学习和bert-nli解决监督机器学习的数据稀缺问题。”政治分析32（1）：84–100。https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。 Spirling，Arthur。 2023。 “为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。 https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.1017/pan.2023.20。Spirling，Arthur。2023。“为什么开源生成AI模型是科学的道德途径。”自然616（7957）：413–13。https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。 Weber，Maximilian和Merle Reichardt。 2023。 “您需要的是 在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。 使用开放式模型的底漆。” arxiv https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.1038/d41586-023-01295-4。Weber，Maximilian和Merle Reichardt。2023。“您需要的是在社会科学中提示生成大语言模型以进行注释任务。使用开放式模型的底漆。” arxivhttps://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。https://doi.org/10.48550/arxiv.2401.00284。
研究人类大脑语言处理的计算模型：一项调查
预测神经活动，那么该模型就代表神经系统。相反，说如果模型代表神经系统，那么它预测神经活动是恰当的 [2]。第二种批评强调了在将模型与人类语言处理进行比较时，目标函数、学习规则和架构的差异。在视觉领域，它质疑通过优化分类性能来建模人类物体识别的一般方法可能会因为理论原因而被误导，即人类视觉系统可能并未针对图像分类进行优化 [3,4]。同样，人们的担忧还延伸到语言处理中的词语预测目标函数 [5]。第三种批评认为，计算模型的发现缺乏新颖性，通常是重述现有知识。根据 Barsalou (2017) 的说法，“神经编码研究几乎没有告诉我们这种处理的本质。虽然在 Marr 的计算和实现级别之间映射概念以支持神经编码和解码，但这种方法忽略了 Marr 的算法级别，而算法级别对于理解实现认知的机制至关重要。[6]”。尽管担忧是合理的，但正如乔治·EP·博克斯 (George EP Box) 所说，“所有模型都是错误的，但有些模型是有用的”。尽管在实现上存在根本差异，但先进的计算语言模型模拟了人类的语言能力。将它们视为理解大脑机制的潜在框架有三个主要优势。首先，计算模型可以有效地量化认知指标并识别语言处理中的神经相关性。与人工注释相比，它们对于大数据集注释具有成本效益，并且在处理句法复杂性等复杂指标方面表现出色。利用这些模型进行大脑相关性分析为分析自然数据提供了更大的灵活性，而传统的对比方法主要用于对照实验 [7、8、9、10、11、12、13]。其次，计算模型，尤其是大型语言模型，在各种语言任务中表现出类似人类的行为，提供了一种将来自不同模块的信息拼凑在一起的方法，并以整体的视角深入研究大脑语言处理机制。正如 Kriegeskorte 和 Douglas (2018) 所强调的，整合碎片化知识和结合学科对于获得脑计算模型的理论见解至关重要 [14]。第三，这些模型会产生前瞻性假设来验证大脑背后的语言现象 [15、16、17]。如果一个模型只用特定的结构来模仿人类的表现，就意味着这种架构可能捕获了解释大脑中观察到的行为的信息。为了支持这一观点，Kanwisher 等人 (2023) 提出深度网络可以回答有关大脑的“为什么”问题，这表明对任务的优化会驱动观察到的现象。为了彻底检查计算模型在研究大脑语言处理方面的有效性，本研究深入研究了统计语言模型 (SLM)、浅嵌入模型 (SEM) 和大型语言模型 (LLM) 随着时间的推移所做出的独特贡献。本研究旨在阐明这些模型如何以独特的方式推动大脑研究，探索特定的背景和方法。在接下来的章节中，第 2 节提供了不同计算模型和认知测量的术语。在第 3 节中，我们将深入探讨这些模型提供的三个优势，回顾这些方面的现有工作，并使用相同的训练数据集和评估指标对这些模型进行公平比较。第 4 节总结了这项研究，总结了主要发现和影响。
卡纳塔克邦公开大学
karnataka州开放大学（KSOU），迈索鲁（KSOU），是一所由州立法机关的州立公立大学，于1992年建立，并于1996年6月1日生效。>karnataka州开放大学（KSOU），迈索鲁（KSOU），是一所由州立法机关的州立公立大学，于1992年建立，并于1996年6月1日生效。自成立以来，Ksou就一直积极参与高等教育的国家目标，即实现访问，公平，质量，负担能力和问责制。在开放和远程学习（ODL）系统下的先驱和首要高等教育中心，KSOU于1996年从米索尔杰出大学雕刻出来。在成为大学之前，Ksou是迈索尔大学的信函课程和继续教育研究所（ICC＆CE），该课程成立于1969年。KSOU的座右铭 - “到处都是每个人的高等教育”，有望与所有这些高等教育有抱负的人接触。开放大学是根据印度政府MHRD的中央教育顾问委员会的建议，根据NPE-1986的国家教育政策成立。工作的专业人士，家庭，社会的处境不利部分以及落后地区的人们，他们无法通过“课堂”/常规模式从事教育，从而获得了通过远程教育模式学习的新机会。卡纳塔克邦是高等教育部门的主要州，GER为25.3％（2018-19，艾西），KSOU的作用对于将州的GER提升到更高水平至关重要。KSOU不仅在迈索尔的总部，而且在全州的21个地区中心都创建了出色的学术和行政基础设施。Headed by His Excellency, the Governor of Karnataka, who is the Ex-Ofcio Chancellor, while the Minister for Higher Education is the Ex-Ofcio Pro-Chancellor, and the Vice- Chancellor is the principal Academic and Executive ofcer of the university, the KSOU is a body corporate comprising of the Chancellor, Vice-Chancellor, Registrar, the members of BoM, Academic Council,院长（学术），注册官（评估），大学的其他其他学院的财务。KSOU对ODL系统的贡献是无价的。在整个州都具有其管辖范围内，Ksou还建立了21个区域中心，除了承认全州的研究中心。显着是Ksou在增强国家GER中的作用。在提供质量和相关教育方面，Ksou的作用值得称赞。课程，课程，研究材料，接触类别，测试方法，进行考试的透明度，评估和结果公告。SLM，广播演讲，Audio-Video讲师在主校园内生产的“内部工作室”的质量赢得了全国和国外众多远程学习者社区的钦佩。MBA，M。COM，MA研究，MA和教育计划是一些最受欢迎的课程。 旅馆中的住宿设施，用于参加教练课程，技能开发计划和在干净绿色环境中的课程的学生是另一个学生支持服务。MBA，M。COM，MA研究，MA和教育计划是一些最受欢迎的课程。旅馆中的住宿设施，用于参加教练课程，技能开发计划和在干净绿色环境中的课程的学生是另一个学生支持服务。众所周知的是KSOU学生支持服务 - 建立技能发展中心；竞争性考试，校园招聘驱动器，在线和离线咨询的培训中心；在线入场；各种费用支付的数字支付是KSOU最近的一些亲学生付款。具有学术基础设施状态； KSOU是在线和离线学生的支持，是远程学习者的梦想机构。