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产品特定术语 (PST) AI 助手
2. 产品特定的权利和义务 2.1. 模块输入和输出。根据适用的 SaaS 产品和/或 AI 助手的功能和/或特性，客户可以自行使用或利用 AI 助手，或允许授权用户或 AI 助手输入潜在内容（“ 模块输入 ”）以创建模块输出（定义见本第 2.1 条）。AI 助手可以基于此类模块输入和其他预定因素（取决于适用的 SaaS 产品和/或 AI 助手的功能和/或特性，可由客户在 SaaS 产品内选择），为公司位置数据和/或其他客户数据或可通过使用人工智能 (AI) 用于 SaaS 产品的内容创建修改后的或新的潜在内容（“ 模块输出 ” ）。
条款和条件
2025“ i一般规定1.1。这些条款和条件（以下称为“条款和条件”）将规范“幽灵日：应用机器学习会议”（以下称为“会议”）中的参与规则，该规则将于2025年5月9日至105日在波兹南技术大学的场所举行。1.2。会议的组织者是位于PL的Poznan技术大学发展的基础。MariiSkłodowskiej-居里5，60-965Poznań，由董事会主席与Ghost（可怕的乐观统计学家小组）同意在Poznan Technology University of Technology University of Poznan Technology和Telecommunications的教职员工中。参与者被定义为任何自然人，他们已经完成了注册过程：
15 亿欧元中期票据计划 - Bunzl
已向伦敦证券交易所有限公司 (“ 伦敦证券交易所 ”) 提出申请，要求将根据本计划发行的某些票据在本《上市细则》发布之日起 12 个月内上市，以进入伦敦证券交易所的国际证券市场 (“ ISM ”)。根据金融工具市场条例 (EU) No. 600/2014 的规定，ISM 不是受监管的市场，因为根据《2018 年欧洲联盟（退出）法案》（经修订）（“ EUWA ”）（“ UK MiFIR ”），ISM 构成英国国内法的一部分。根据条例 (EU) 2017/1129 的规定，本《上市细则》不构成基本招股说明书，因为根据 EUWA 的规定，ISM 构成英国国内法的一部分（“ 英国招股说明书条例 ”）。
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
量子内积的电路设计与高效模拟及其对近期混合量子-经典机器学习影响的实证研究
在量子计算机上可验证的较低复杂度。然而，量子电路 (QC) 的 QIP 体现仍不清楚，更不用说对 QIP 电路的 (彻底) 评估，特别是在 NISQ 时代的实际环境中，通过混合量子经典管道将 QIP 应用于 ML。在本文中，我们从头开始精心设计 QIP 电路，其复杂性与理论复杂性一致。为了使模拟在经典计算机上易于处理，特别是当它集成在基于梯度的混合 ML 管道中时，我们进一步设计了一种高效的模拟方案，直接模拟输出状态。实验表明，与之前的电路模拟器相比，该方案将模拟速度提高了 68k 倍以上。这使我们能够对典型的机器学习任务进行实证评估，从通过神经网络的监督和自监督学习到 K 均值聚类。结果表明，在量子比特足够的情况下，典型量子机制带来的计算误差一般不会对最终的数值结果产生太大影响。然而，某些任务（例如 K-Means 中的排序）可能对量子噪声更加敏感。
2024 年 9 月至 10 月期中考试最终日期表
2024 年 9 月 30 日 - ECC-305 微电子学 (ECE)。EEC-305 电气与电子学。测量仪器 (EEE)。AIDS-305 数据挖掘 (AIDS)。旧方案（截至 2020 年批次）。ETCS...
Acle terminal
生物化学研究控制生物的基本分子机制和过程。 div>这些过程在从原核生物到复杂的真核生物的所有生命中都是恒定的，因此，我们认为了解细胞功能的分子基础对于在生物医学领域培训专业人士至关重要。 div>本课程的核心目的是宣传细胞分子逻辑中各种生物分子的结构，功能和相互作用。 div>将审查水在生物中的特性和基本作用，我们将继续使用氨基酸，碳水化合物和脂质的结构和特性。 div>我们还将回顾蛋白质和生物膜的结构和功能。 div>本课程的重要部分将重点放在代谢的整合上。 div>
数据提交和数据标记活动及参与赏金计划的条款
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