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1印度信息技术研究所UNA，印度2 Capgemini Technology，Bangalore。在一个越来越重要的世界中，与来自不同国家的人的联系和合作的世界，坎普尔是kenpur a a abtress，越来越重要，语言障碍通常是跨境交流和协作不成功的主要原因。本研究论文是关于使用生成AI模型的使用，最著名的是Marianmt模型和T5模型，这些模型可以通过语言界限并创建多语言形式。另一方面，纸张通过拥抱的面孔变形金刚库探索了这些模型在Python环境中的现实应用。本文进入了详细的代码样本中，以说明如何将这些模型从一种语言转移到另一种语言中，除了当前使用的模型。实验设计涉及不同样本数据的翻译，此数据包含名称，年龄，身高，体重和医疗问题等单个属性，将其转变为多种目标语言。此外，本研究不仅显示了模型初始化和翻译的技术困难，而且还强调了这种技术在发展跨文化理解和使世界交流更容易的情况下的更广泛含义。结果强调了生成AI克服语言障碍的潜力，从而使全球合作，知识传播和文化交流k eywords生成AI，Marianmt模型，T5模型，自然语言处理，拥抱面孔变形金刚，交叉文化沟通，语言障碍，语言障碍，计算语言，计算语言，多语言，多语言，多语言。1。在一个正在逐步转化为数字化的世界中，处理语言障碍的能力是创建全球合作和理解的主要工具。语言短缺长期以来一直是造成沟通障碍的关键原因，阻止人们在边界上分享他们的想法，信息和文化。尽管如此，生成AI的最新发展，尤其是在NLP领域，它提供了一种有趣的方法来解决这个旧问题。本文探讨了生成AI和多语言翻译之间的关系。它专注于像Marianmtmodel和T5Model这样的复杂模型，它们可以帮助大型数据集进行跨文化通信和规模。
改良泥球有效微生物作为洗衣废水清洁剂
本研究的目的是确定改良的Mudball-EM作为洗衣废水清洁剂的潜力。将T1-0g Mudball-EM、T2-25g Mudball-EM、T3-50g Mudball-EM、T4-100g Mudball-EM和T5-200g Mudball-EM应用于洗衣废水样品。Mudball-EM用于清洁洗衣废水样品120小时。或应用处理后5天。洗衣废水的清洁度以pH值和溶解氧浓度来衡量。确定了含红薯皮的Mudball-EM具有吸收洗衣废水中所含洗涤剂的能力。此外，就处理后的pH值和DO浓度而言，T5（200g Mudball-EM）具有最大的吸收能力和最快的吸收速度。此外，这项研究能够为废水问题，特别是未经处理的洗衣废水的排放提出可行的解决方案。所用的环保元素可完全生物降解，增强了该研究的独特性。
优化的精确健康中心...
中心主任克里斯蒂娜·霍加（Kristina Haugaa）负责中心管理。她得到了管理团队的协助。每个临床任务组（T）都是由临床研究和创新代表领导的，与WP领导者联系，以确保不同团队之间技术工作的横向同步。任务组领导者是Helge Skulstad（T1.1），Kristina Haugaa（T1.2），ØyvindLie（T2），Eivind Westrum Aabel（T3），Nina Hasselberg（T4）和Sebastian Sarvari（T5）。在并行开采，传播和创新活动中，将由指定经理BårdMoseng（Gevu），Thor Edvardsen（UIO）和我们的代表Christian Skattum监督。创新。SRL的Mary Maleckar博士是一名科学技术经理，协调技术团队的工作。 Siri Holm Solberg充当行政协调员。SRL的Mary Maleckar博士是一名科学技术经理，协调技术团队的工作。Siri Holm Solberg充当行政协调员。
BetweenGlassBlinds™ FINAL - 隐私玻璃解决方案
5 挤压铝型材 挤压型材由铝合金 EN AW 6060 制成，其化学成分由标准 EN 573-3 定义。除非另有规定，供货的冶金状态为 T5，符合标准 UNI EN 5415，机械特性符合标准 UNI EN-755-2。盒子和背面粉末涂层与板条颜色相匹配。盒子尺寸：22x44.90（带盖部分）/39.90（不带盖部分）mm。背面尺寸：11 x 12,60 mm 6 绳索和梯形编织物 绳索由 100% 聚酯制成，带有 100% 280/2x3 缠绕聚酯芯 缠绕：16 端 - 直径：1 mm 牵引阻力：120-200N 处理：稳定 颜色测试：氙气测试 6 – 梯形编织物：由 100% 聚酯制成 - 梯形编织物结构：2 根无距离电缆 - 两侧牵引阻力：240N - 颜色测试：氙气测试 5 – 节距：10 mm
实用的第6课培养病毒的立克和衣原体。噬菌体及其应用。微生物的生态学。 EN
在细菌和其他微生物中繁殖，并在特殊条件下引起裂解。在1917年F.D'RPILL中首先观察到他检测到从同一患者的粪便标本中获得的滤液中从痢疾患者获得的病原体的裂解。d'eRLELL会得出结论，引起裂解的因子是一种病毒，可以通过细菌过滤器，称为该病毒为噬菌体（«饮食细菌»）和现象 - 作为细菌噬菌体。噬菌体大小与其他病毒相似，在20-800 nm之间变化。它们具有线，立方体和精子等形态。e.coli噬菌体已经（t噬菌体）进行了很好的研究。t（键入）组噬菌体由7个成员表示，其中4个成员（T1，T3，T5，T7）和配对3（T2，T4，T6）。配对的T噬菌体，尤其是T2具有复杂的结构。由于与细菌手机噬菌体相互作用的特征，分为有毒和温带。
多模式 AI 前沿评论
预训练技术使基础模型（如 BERT、T5、GPT）在自然语言处理 (NLP) 和涉及文本、音频和视觉内容的多模态任务中取得了显著成功。一些最新的多模态生成模型，如 DALL·E 和 Stable Diffusion，可以从文本或视频输入中合成新颖的视觉内容，从而大大增强了内容创作者的创造力和生产力。然而，多模态 AI 也面临一些挑战，例如添加新模态或处理需要超出其理解范围的信号的多样化任务。因此，多模态 AI 的一个新趋势是构建一个将现有基础模型与外部模块和工具连接起来的组合 AI 系统。这样，系统可以通过利用不同的模态和信号来执行更多样化的任务。在本文中，我们将简要概述最先进的多模态 AI 技术以及构建组合 AI 系统的方向。我们还将讨论多模态 AI 中潜在的未来研究主题。
通过决策模型桥接新手 - 专家差距 -
最近的研究表明，从人类反馈（RLHF）中学习的教学调整（IT）和加强学习会显着提高大语言模型（LMS）的能力。尽管这些调整方法可以帮助将模范与人类目标保持一致并产生高质量的文本，但对它们的潜在不利影响知之甚少。在这项工作中，我们对IT和RLHF的影响进行了对LMS的做法和推理的影响，重点是三种认知偏见（诱饵效应，确定性效应和信仰偏见），这些偏见都众所周知，这些偏见都会影响人类的决策 - 做出和推理。我们的发现突出了这些偏见在GPT-3，Mistral和T5家族中的各种偏见中的存在。值得注意的是，我们发现在经过指导调节的模型中，Bi-ASE的存在更强，例如Flan-T5，Mistral-Instruct，GPT3.5和GPT4。我们的工作构成了理解教学调整LMS认知偏见的一步，这对于开发更可靠和不可用的语言模型至关重要。1
通过基于知识的meta- ...
大语模型（LLM）（例如BERT，GPT-4和T5）的摘要最新进展已彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域，从而解除了许多应用。但是，针对特定任务的这些模型进行了细微的调整仍然是一个复杂且资源密集的过程，通常在很大程度上依靠专家知识。本研究建议将元学习纳入自动机器学习（AUTOML）系统，以优化LLM微调和管道构建。我们假设基于知识的元学习可以通过将专家衍生的启发式方法嵌入到优化过程中来克服当前汽车方法的低效率。我们的方法涉及编制大量的LLM使用数据，培训元学习估计器，并将其集成到自动自动框架中。这样做，我们旨在降低计算成本并提高基于LLM的NLP应用程序的效率。将根据传统的汽车方法和针对各种文本分类任务的人类专家进行评估，以验证其有效性。这项研究可以通过使高级LLM功能更易于访问和高效来进一步使NLP民主化。
网络安全的大型语言模型：系统文献评论
＃1中的包含标准：本文的标题和摘要包含一对确定的搜索关键字；在＃2中：将大型语言模型（例如Bert，GPT，T5）应用于安全任务的论文；在＃3中：提出了基于大语言模型的安全任务的新技术或模型的论文；在＃4中：评估大语模型在安全环境中的性能或有效性的论文。排除标准Ex＃1：重复论文，与同一作者的多次反复差异很小的研究；例如2：短论文小于8页，工具演示，主题演讲，社论，书籍，论文，讲习班论文或海报论文；例如3：未在确定的会议或期刊上发表的论文，也没有作为Arxiv的预印本；例如4：不关注安全任务的论文（例如，一般域中的自然语言处理任务）；例如5：使用传统的机器学习或深度学习技术的论文，而无需大型语言模型；例如6：中学研究，例如SLR，审查或调查；例如7：论文未用英语写；例如8：论文专注于LLM的安全性，而不是使用LLMS进行安全任务。
最终用途储蓄形状测量文档：LED照明
发光二极管（LED）照明现在是新的和改造的室内照明系统中最常见的技术。灯是通常可更换并产生光的设备。示例包括白炽灯泡，紧凑的荧光灯，T8和T5线性荧光灯和LED灯泡。“照明器”是指具有用于灯连接的一个或多个插座的完整照明单元。照明包括所有组件，例如灯，电源，反射器，镜头，镇流器和扩散器。目前，商业建筑中的大多数照明都是线性荧光和荧光型Troffer风格的灯具的形式。有直接一对一的LED线性灯更换和LED漫游器。LED高海湾，补充，任务和壁清洗系统可用于替代这些应用中常见的卤素和荧光照明。替代点可能包括简单的灯具更换或完整的灯具更换，并重新布线以改善空间照明。此措施不能区分灯和置换灯。此外，此措施对建筑物中的照明控件没有任何更改。