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1。以下所有关于卡特管理期间经济的陈述都是正确的，除了
5。卡特政府最具破坏性的问题之一是它未能从6个中赢得美国人质的释放。里根的“星球大战”计划是7。在1970年代和1980年代，美国增长最快的地区是8。“供应方经济学”一词是指9。哪个有线网络于1980年首次亮相？10。美国电视上的“最值得信赖的”新闻报道是11。以下哪项不是1950年代国内场景的一部分？12。美国反共十字军东征使联邦政府达到13。杜鲁门对柏林的封锁作出了14。中央情报机构为15。以下所有情况发生在1949年至1950年，除了16。以下所有内容都是“ G.I.帐单”除17。第一个打破美国职业棒球大联盟种族歧视政策的球员是18。马歇尔计划的主要目标是19。根据艾森豪威尔总统在1961年的说法，对美国的最大危险是20。1949年将西欧国家与美国联系起来的军事和政治联盟是
BQ25798 I2C受控，1至4个电池，5-A降压电池充电器，带有双输入选择器，太阳能电池板的MPPT和快速备份模式数据表（Rev. b）
Ti的可扩展MSPM0 MCU投资组合具有ARM®Cortex®-M0+核心。最大CPU速度为32 MHz的低成本家族具有32位结构，可提高MCU的处理能力。从1.62 V到3.6 V的宽操作电压允许在低压和低功率应用中使用。高压检测需要 5-V耐受I/O销。 在较长的电池寿命中，MSPM0具有多种低功率模式，可在TWS应用中节省电池能量。 待机模式的消耗小于1 µA。 16针MCU的最小包装是一个3毫米×3毫米QFN，具有4KB至64KB闪存，并具有销钉对针替换选项。 集成了一个12位的快速SAR ADC，最高为4-MSPS样本率。 14位分辨率通过高精度的高度采样技术支持，以量表算法的高精度。 可以使用UART，I2C和SPI等各种外围通信界面。5-V耐受I/O销。在较长的电池寿命中，MSPM0具有多种低功率模式，可在TWS应用中节省电池能量。待机模式的消耗小于1 µA。16针MCU的最小包装是一个3毫米×3毫米QFN，具有4KB至64KB闪存，并具有销钉对针替换选项。集成了一个12位的快速SAR ADC，最高为4-MSPS样本率。14位分辨率通过高精度的高度采样技术支持，以量表算法的高精度。可以使用UART，I2C和SPI等各种外围通信界面。
较少定义的知识和更多的真实警报：基于参考的网络钓鱼检测，没有预定义的参考列表
在这项工作中，我们将Phishllm作为一种新型的基于参考的网络钓鱼检测器，无明确的预定参考列表。我们的理由在于，现代LLM的编码比任何预定义的列表都更广泛的品牌域信息。此外，检测许多网页语义（例如获得资格意图分析）更像是语言问题，但现在它们被作为视觉问题进行处理。因此，我们设计了Phishllm来解码（或检索）从LLM中解码（或检索）域品牌关系，并有效地解析网页的凭证意图，而无需维护和更新外部参考列表的成本。此外，为了控制LLMS的幻觉，我们引入了基于搜索引擎的验证机械，以消除错误信息。我们的广泛经验表明，菲什洛姆（Phishllm）的表现明显优于诸如西犬和属施氏菌（Phishpedia and Phishintention）等先进的解决方案，将召回率提高了21％，至66％，而精度为昂贵。我们的现场研究表明，Phishllm涵盖（1）零日网页的6倍，即与现有方法（例如？thimintention）相符的零日网页，（2）即使是王朝增强的零日网页网页，也要多2倍。我们的代码可在https://github.com/code-philia/phishllm/上找到。
人们对标记为AI生成的头条持怀疑态度，即使是真实的或人为的，因为他们假定完全AI自动化
生成AI工具的兴起引发了有关AI生成内容的标签的辩论。然而，此类标签的影响仍然不确定。在我们和英国参与者之间进行了两个预先核实的在线实验（n = 4,976），我们表明，尽管参与者并未将“ AI生成”等同于“ false”，但标记为AI生成的标签降低了他们所感知的准确性，并降低了他们的准确性，并且参与者愿意分享他们，无论是在headline是否是由True of True of True of True of True of True of True of True of Flunans或An an Humans或Anii创建的。标签标题为AI生成的影响的影响是将其标记为假的三倍。这种AI的厌恶是由于预期被标记为AI生成的头条的期望完全由AI撰写，没有人为监督。这些发现表明，应谨慎对待AI生成的内容的标签，以避免对无害甚至有益的AI生成的内容的意外负面影响，并且有效的标签部署需要透明度就其含义。
基于多维连接组学和放射组学的先进机器学习框架，用于区分放射性坏死与脑转移瘤的真正进展
1 约翰霍普金斯大学医学院放射肿瘤学和分子放射科学系，美国马里兰州巴尔的摩 21231；ycao17@bwh.harvard.edu（YC） 2 哈佛医学院丹娜法伯/布莱根和妇女医院癌症中心放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 02115 3 约翰霍普金斯大学医学院 Russell H. Morgan 放射学和放射科学系，美国马里兰州巴尔的摩 21231；michael.a.jacobs@uth.tmc.edu（MAJ） 4 马里兰大学医学智能成像（UM2ii）中心、马里兰大学医学院诊断放射学和核医学系，美国马里兰州巴尔的摩 20201 5 北卡罗来纳大学放射肿瘤学系，北卡罗来纳州教堂山 27514，美国； xuguang_chen@med.unc.edu 6 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所神经放射科 55905 7 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学医学院神经外科系 21231 8 美国德克萨斯州休斯顿市麦戈文医学院诊断与介入影像系 77030 * 通讯地址：kleinla@jhmi.edu
在无限的多摩尼克空间丛中FFPE癌症样品的空间分子成像允许真正的系统生物学理解在无限的多摩尼克空间丛中FFPE癌症样品的空间分子成像允许真正的系统生物学理解
COSMX™SMI和解码器探测器未提供和/或交付给德国联邦共和国，用于在德国联邦共和国中使用，用于检测细胞RNA，Messenger RNA，MicroRNA，MicroRNA，核糖体RNA及其任何组合的方法，用于在荧光中以荧光量的分析，以进行杂交的分析，以进行分析，以进行分析，以进行分析。 （哈佛大学）作为EP 2 794 928 B1的德国部分的所有者。未经哈佛大学（哈佛大学）的总统和研究员的同意，禁止检测细胞RNA，Messenger RNA，microRNA，核糖体RNA及其任何组合的用途。
范围范围范围：《外太空条约》第六条第六条的“国家活动”的真正含义
内布拉斯加州大学 - 法学院，空间，网络和电信法律计划摘要外层空间条约的摘要文章，需要“授权和持续监督和持续的监督”“外在空间中的NA to na to notional活动”，包括“非政府实体”的“非政府实体”的私人空间活动，以促进国际空间的主要空间，以实现全国性的范围。由于本文本身没有提供任何进一步的指导，因此应遵守“非政府实体的民族活动”类别的“国家活动”，应遵守民族太空法，尤其是国家许可制度，在学术界通常很快就会提出三种不同的解释，即如何解释“民族”在这种情况下如何解释“民族”的关键概念。
在常见的基于 EEG 的被动式 BCI 实验设计中，k 倍交叉验证可能会显著高估真实分类准确率：一项实证研究
摘要：在被动 BCI 研究中，一种常见的方法是在相对较长的试验期间收集感兴趣的心理状态数据，并将这些试验划分为较短的“时期”，以作为分类中的单个样本。虽然众所周知，在这种情况下使用 k 倍交叉验证 (CV) 会导致心理状态可分离性的估计不可靠（由于来自同一试验的样本存在自相关），但 k 倍 CV 仍在被动 BCI 研究中广泛使用和报告。尚不清楚的是 k 倍 CV 在多大程度上歪曲了真正的心理状态可分离性。这使得很难解释使用它的研究结果。此外，如果清楚地知道问题的严重性，也许更多的研究人员会意识到他们应该避免它。在这项工作中，一个新颖的实验探索了类内样本之间的相关程度如何影响通过 k 倍 CV 估计的基于 EEG 的心理状态分类准确性。将结果与真实值 (GT) 准确度和“块级”CV（k 折的替代方法，旨在缓解自相关问题）进行了比较。还探讨了诸如真实类别可分度以及使用的特征集和分类器等因素。结果表明，在某些条件下，k 折 CV 使 GT 分类准确度增加高达 25%，但块级 CV 低估了 GT 准确度高达 11%。我们建议，在单受试者分析中，应尽可能减少来自同一次试验的样本数量，并报告 k 折和块级 CV 结果。
公共利益，真正的灵魂：版权的合理使用学说和使用受版权保护的作品来培训生成AI工具
生成人工智能（AI）工具（例如Chatgpt，Gemini和稳定的扩散）使用通常包括整个受版权保护的作品的数据集训练。使用受版权保护的作品来培训这些日益突出的工具已被证明是如此引起争议，以至于最著名的AI公司之一的高级主管重新辞职，并指出，AI开发人员对Scrape和使用质量的Internet数据进行了“剥削性”，而无需首次获得互联网数据，而无需首次获得同意的同意。1在本文中，我研究了这些担忧，并最终确定，摄入整个受版权保护的作品是为了培训Generative AI工具的目的，这可能构成了美国版权公平使用学说下的变革性用途。在得出这一结论时，我首先简要概述了当前诉讼，然后将判例法引入了判例法，以将公平用途应用于生成AI工具提出的challenges。接下来，我将判例法应用于摄入版权作品的培训AI工具上，认为这种使用构成了根据美国版权法的变革性，合理使用。最后，本文以乐观态度结束，探讨了对版权法的未来的影响，并概述了创作者仍然必须维护其专有权利的众多途径。
Allam-1-13b-Instruct
从变形金刚导入automodelforcausallm，autotokenizer allam_model = automodelforcausallm.from_pretrataining（“ allam-1-13b-instruct”）＃用模型文件夹路径替换'Allam-1-13B-Instruct'）tokenizer = autotokenizer.from_pretrataining（“ allam-1-13b-instruct”）＃用模型文件夹路径替换'Allam-1-13b-Instruct'。messages = [{“角色”：“用户”，“ content”：“ toputs = tokenizer.apply_chat_template（消息，tokenize = false）inputs = tokenizer = tokenizer（inputs，return_tensors，return_tensors，return_tensors ='pt'pt'pt'，rether_token_tef feldresssssss = kentossss = kento） ）对于k，v in Inputs.items（）} allam_model = allam_model.to（'cuda'）响应= allam_model.generate（** inputs，max_new_tokens = 4096，do_sample = true，true，true，true，true，top_k = 50，top_p = 50，top_p = 0.95，top_p = 0.95，温度=。 skip_special_tokens = true）[0]）