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摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
发现卡尔曼滤波器作为实用工具...
最初使用扰动方法的研究和上面提到的滤波器分解都是基于对标称（参考）轨迹的线性化，但很快就发现，对当前估计状态的重新线性化可能比以前使用的技术具有显著的优势。
酿酒酵母和新兴酵母菌种合成生物学工具和组装方法的标准化
摘要：利用工程原理重新设计生物体是合成生物学 (SynBio) 的目的之一，因此实验方法和 DNA 部件的标准化变得越来越必要。专注于酿酒酵母工程的合成生物学界一直处于这一领域的前沿，构想出了几种被该界广泛采用的特征明确的合成生物学工具包。在本综述中，我们将讨论为酿酒酵母开发的分子方法和工具包对所需标准化工作的贡献。此外，我们还回顾了为新兴非常规酵母物种设计的工具包，包括解脂耶氏酵母 (Yarrowia lipolytica)、Komagataella phaffii 和马克斯克鲁维酵母 (Kluyveromyces marxianus)。毫无疑问，这些工具包中强调的特征化 DNA 部件与标准化组装策略相结合，极大地促进了许多代谢工程和诊断应用等的快速发展。尽管在常见酵母基因组工程中部署合成生物学的能力不断增强，但酵母界在生物自动化等更复杂、更精细的应用中还有很长的路要走。关键词：标准化、特性、生物部件、酵母工具包、合成生物学、自动化
REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
1-18-23 疫苗大使工具包
● 如果谈到政治，试着将谈话从这些问题上转移开，回到基于事实的信息上。 ● 保持自己的语气和音量均匀。如果事情升级，不要模仿他们的语气或声音，因为这样会很快导致一场富有成效的对话结束。 ● 如果你问了开放式的问题，并且真的感到好奇/脆弱，不要把他们的愤怒当成针对你个人的。他们可能已经被问过好几次了，已经变得沮丧。 ● 如果你发现自己变得愤怒或防御，可能是时候结束谈话了。如果觉得合适，你可以在另一个时间回到这个话题。 ● 如果你觉得不安全，就结束谈话。没有必要继续和行为不当的人说话。帮助人们了解疫苗接种的事实很重要，但你的心理、情感和身体安全是第一位的。如果有人
手动计算解剖工具箱 - CAT12
VBM 数据 ● 使用默认值分割数据（对纵向数据使用分段纵向数据）。现在可用于 VBM 的结果分割保存在“mri”文件夹中，灰质的分割名为“mwp1”，白质的分割名为“mwp2”。如果您使用了纵向管道，则灰质的默认分割名为“mwp1r”或“mwmwp1r”（如果选择了用于检测较大变化的纵向模型）。 ● 获取总颅内容积 (TIV) 以校正不同的脑部大小和体积。选择保存在“报告”文件夹中的 xml 文件。 ● 使用检查样本检查 VBM 数据的数据质量（可选择将 TIV 和年龄视为干扰变量）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 平滑数据（建议起始值为 6-8mm 1）。从第一步中选择灰质或白质分割。 ● 指定具有平滑灰质或白质分割的二级模型，并检查设计正交性和样本同质性：
Splunk机器学习工具包（MLTK）应用程序备忘单
通过使用深度潜水开始使用MLTK，该潜水为如何针对Splunk中的数据实施特定用例提供了端到端的演练指南。这些提供了更具规定性的介绍，用于在Splunk上使用ML，并将帮助您实现使用MLTK发货的ML搜索命令（了解更多）。
CO：Z工具包安装和发行笔记
Release Notes ............................................................................................................................iii 1.Introduction .......................................................................................................................... 39 1.1.Packaging .................................................................................................................. 39 Co:Z Toolkit for z/OS ................................................................................................ 39 Co:Z Target System Toolkit ........................................................................................ 40 2.安装......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 41 2.1。Co:Z Toolkit for z/OS .................................................................................................. 41 2.2.Co:Z Target System Toolkit .......................................................................................... 44 Configure and test sshd .............................................................................................. 44 Build and Install Co:Z Target System Toolkit ................................................................. 44 A.Setting up a test OpenSSH system on z/OS ................................................................................ 46 B.License ............................................................................................................................... 47 C. Notices ................................................................................................................................ 53
姓名：Kenneth Bastian 职称：AI 开发者和所有者 组织或机构：AI Web Tools LLC (AiWebTools.Ai) 主题：SB00002 - AAC 人工智能。支持
您好，我是 Kenneth Bastian，AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai online）的创始人/开发者，充满激情。我们的企业是 AI 工具行业的灯塔，标志着我们可能是 AI 创新最广泛的中心。我们的创作涵盖范围广泛，既为我们雄心勃勃的项目而设计，也为提升其他业务的未来而设计。真正让我们与众不同的是，我们致力于突破 AI 能力的界限，打造能够创造奇迹的工具。
生物工具和欧盟AI法案
我们修改了先前描述的狭窄AI支持生物学工具的类别（Rose＆Nelson，2023），然后检查以下类别中的模型：蛋白质设计工具；蛋白质结构预测或表示工具；小型生物分子设计工具；疫苗设计工具；病毒矢量设计工具；遗传修饰工具；基因组装配工具；毒性预测或检测工具；病原体性质预测工具；宿主 - 病原体相互作用预测工具；免疫系统建模工具；实验设计，计划工具和仿真工具；自动实验平台；和生物基础模型（BioFMS）。对于这14个类别中的每一个，我们选择了2-7个AI模型。4对于每个模型，我们检查了它们是否满足GPAI分类的一般性和下游集成标准，并使用专业的情报评估概率概率标准来指定我们的估计。我们还考虑了使用自学阶段模型的Epoch AI数据集在大型数据集上使用至少1B参数训练的任何模型。我们分析的信息包括基本的学术论文或技术报告，有时包括文档或类似文档。