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pvtsizing：基于涡轮-RL的批处理抽样优化框架，用于PVT-ROBUST模拟电路合成
摘要 - 随着CMOS技术的发展和电路的复杂性的增长，对模拟/混合信号设计自动化工具的需求正在迅速增加。尽管已经开发了一些工具来应对这一挑战，但是较少考虑了过程，电压和温度（PVT）变化引起的性能降低。本文介绍了PVTsizing，这是PVT-强大模拟电路合成的优化框架。pvtsizing采用信任区域贝叶斯优化（Turbo），用于高质量的初始数据集和参考点。多任务加固学习（RL）用于PVT操作。涡轮和RL均对批量友好，可以并行对设计解决方案进行采样。同时，提出了提高批评的修剪和缩放目标指标，以提高样本效率并降低运行时。此外，该框架自然支持随机不匹配而尺寸。在4个现实世界电路上，带有TSMC 28/180NM工艺，PvtSizing实现1。9× - 8。8×样品效率和1。6× - 9。8×时间效率的提高。索引术语 - Bayesian优化，增强学习，PVT变化，模拟电路合成
Sievers* M9 TOC 分析仪
M9 在线不间断分析：• 连续监测，能够轻松引入离散抓取样品和标准样品。• 壁挂式安装，采用 IP-45 级外壳，可承受苛刻的工艺水环境。• 宽广的线性 TOC 范围可为超纯水分析提供出色的低水平灵敏度，并为清洁验证或其他具有挑战性的水样提供高水平能力。• 可选 Turbo 模式，适用于微电子（回收应用）和制药（清洁验证）。
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真空产品目录 - 安捷伦
安捷伦真空产品部（原瓦里安真空）一直处于真空技术的前沿，从发明使超高真空成为可能的离子泵开始，通过扩散泵和泄漏检测技术的重大发展以及涡轮分子和干式涡旋泵的创新，直到最新的革命性 TwisTorr FS 涡轮泵和 IDP-15 干式涡旋泵，设定了行业标准。
应用学习与教学杂志
保持自动论文评分中的一致性对于保证公平可靠的评估至关重要。这项研究研究了一致性，并提供了用于自动论文评分（AES）的开源和专有大语模型（LLMS）的比较分析。这项研究利用了学生论文，每个人都评估了五次，以测量几种模型中的内部植物（使用内部系数和可重复性系数）和互间（一致性相关系数）的可靠性：GPT-4，GPT-4，GPT-4，GPT-4O，GPT-4O Mini，GPT-4O Mini，GPT-3.5 Turbo，Gemini 1.5 turbo，gemini 1.5 Flash，Gemini 1.5 Flash和Llama 3.1 70B。文章和标记标准用于及时构造，并发送到每个大型语言模型以获得分数输出。结果表明，GPT-4O产生的分数与人类评估紧密保持一致，表明在重复措施中进行了公平的一致性。具体而言，GPT-4O表现出比GPT-4O MINI的一致性相关系数（CCC）稍高，这表明与人类得分相吻合。但是，可以观察到所有LLM模型在评分理由/评估方面都不一致。我们的研究结果表明，使用大型语言模型的自动论文评分中当前面临的挑战不仅需要从定量的角度来分析，而且还需要从定性上进行分析。此外，我们还利用了更复杂的提示方法，并解决了初始测量中观察到的不一致之处。尽管我们研究中某些模型的可靠性据称是在AES实施过程中的选择，但应彻底考虑LLM的选择。
减少蒸汽和电力的先进技术......
蒸汽用于工艺加热/涡轮驱动，电力用于运行各种驱动。制糖业具有利用自备燃料甘蔗渣来满足其能源需求的独特优势。然而，根据各种因素，如甘蔗中的纤维含量、果汁量、澄清工艺类型和蒸发效果、原动机类型（蒸汽驱动或电力驱动）等，一些糖厂会产生少量剩余甘蔗渣，而其他糖厂则存在少量短缺。
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
Intellistatcan：Gen-AI聊天机器人用于获取统计信息
StatCan website GenAI Chat Bot (IntelliStatCan) using Retrieval-Augmented Generation (RAG) Infrastructure • Back-end: Data Analytics as a Service Development Environment + Production • Front-end: Webapp hosted in Kubernetes AI Engine • MS Azure OpenAI Model API service (Model as a service): GPT 3.5 Turbo 16K vs. GPT-4 Omni • Azure AI Search (formerly Cognitive搜索）数据•生产：PDF中的18,000多个网站出版物，英语和法语•每天添加出版物•排除：表格数据和非文本媒体（图形，视频等）技术堆栈 - 请参阅附件A
霍巴特 140CU20 和 180CU20
性能特点：• 大型不锈钢油箱，运行时间为 10 小时• 低油量警告和关闭• 延迟停止以保护涡轮增压器• 紧急停止关闭• 霍巴特双轴承发电机使用寿命长、可靠性高• 编号、颜色编码的线路• 牵引杆激活制动系统• 卓越的频率和电压调节• 升降门和可拆卸面板可完全进入发动机、发电机和控制舱• 丢失空档检测• 双 400Hz 输出，支持宽体飞机