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2024 年 10 月经济报告
• 平衡竞争性税收环境的需求与维持基本服务的要求，探索针对新企业和创新的有针对性的激励措施。 2. 整合经济发展工作： • 建立一个中央经济发展局，以统一努力并改善协调。 • 将剩余的州职能整合到一个较小的商务部下，以加强对企业的战略指导和支持。 3. 制定综合经济计划： • 责成商务部和 MEDC 制定并定期更新综合经济战略。
“Heart of it All 品牌完美地融合了我们对俄亥俄州户外运动的热爱。从凯利岛的冰川沟壑到
“强大的品牌可以彰显我们与竞争对手的不同之处，而且令人难忘。强大的俄亥俄州品牌可以统一关键信息并促进全州的经济活动，因为每次看到或听到它都会留下印记。这对于俄亥俄州 470 亿美元的旅游经济尤其重要，因为我们与其他州竞争以吸引游客的注意力和消费能力。‘俄亥俄州，万物之心’在满足有效品牌的所有条件方面有着良好的记录。”
2023-Annual-Report-kfshrc_en.pdf
当我们继续提供该地区最好的医疗保健时，KFSHRC完全致力于进一步提高标准。我们的医学和研究同事的才能为持续的改进和创新铺平了道路，创造了一个更健康，更健康的社会。为了实现这一目标，我们以坚定不移的奉献精神和巨大的骄傲负责对患者和我们的王国的福祉负责。我们将继续统一我们的资源，以塑造区域医疗保健行业，并利用我们的集体野心来提升护理KFSHRC将来提供的服务。
Sigma软件Studio DevSecops平台
Sigma Software Studio是一种用于软件开发的新方法，它可以比起从头开始（DIY）构建成本和复杂性的快速，安全的软件工厂的站立。使用这个经过验证的安全DevSecops平台统一和简化整个企业的软件开发，可以加速软件应用程序的部署，降低复杂性并在传统的DIY方法中显着降低成本。这使任务所有者能够将资源集中在确定DevSecops如何最佳服务的方式上，而不是专注于基础架构。
主任报告.cdr - IISERB：课程内容 - IISER 博帕尔
360D 俱乐部旨在让本科生在早期就融入到提供 360 度教育方法的学习环境中。所有基础科学系（生物、化学、数学、地球与环境科学和数学）的教职员工都在指导俱乐部。最大的挑战是将学生获得的知识统一到一个框架下，并帮助学生将知识点联系起来。该俱乐部专注于一年级和二年级本科生，帮助他们在主要年份找到自己感兴趣的学科，并向学院所有一年级本科生开放。
scijava ops：斐济及以后的改进算法框架
在科学成像硬件和软件上进行了数十年的迭代，不仅在图像数据集的大小，复杂性和异质性上产生了爆炸，而且在用于分析此数据的工具中也产生了爆炸。跨越不同的编程语言，框架和数据结构的大量图像分析工具本身就是必须适应新技术并整合已建立的例程以解决日益复杂问题的数据分析师的问题。虽然存在许多“桥梁”层来统一流行工具对，但仍需要使用一般解决方案来统一新的和现有的工具包。此处介绍的Scijava Ops库通过两个新颖的原则解决了这一需求。算法实现被声明为称为OPS的插件，无论其来自哪个工具包，都提供了一个均匀的接口。用户声明地表达了OP环境的需求，然后可以根据需求找到并适应可用的操作。通过使用这些原理而不是直接函数调用，用户可以在避免桥梁层的翻译样板的同时编写简化的工作流。开发人员可以轻松地扩展Scijava ops，以引入新的库和更多有效的专业算法实现，甚至立即构成现有的工作流量。我们提供了几种用例，显示了用户和开发人员的好处，以及对数据进行基准测试，以量化对整体分析性能的可忽略不计。我们最初在斐济平台上部署了Scijava Ops，但是它适合将来与其他分析平台集成。
genai-ration势头：塑造业务的未来...
Genai的变革潜力来自其迅速分析和统一大量信息的能力，使组织能够解锁有意义的见解。但是，Genai的有效性从根本上依赖于训练数据的质量。为了使Genai模型有效运行，它们需要相关，完整，准确和清洁的数据。否则，当Genai产生不准确或错误的反应时，偏见甚至是“幻觉”的风险会增加。这可能会带来严重的声誉和合规风险，尤其是在准确信息至关重要的业务和关键应用中。
基准llms用于具体决策做出
我们旨在评估大型语言模型（LLMS）进行具体的决策。尽管大量的工作一直在利用LLM在体现的环境中进行决策，但我们仍然缺乏对其性能的系统性理解，因为它们通常用于不同的域，用于不同的目的，并基于不同的输入和输出。此外，现有的评估倾向于仅依赖最终的成功率，因此很难确定LLM中缺少什么能力以及问题所在的地方，进而有效地和选择性地利用LLMS的药物。为了解决这些限制，我们提出了一个广义接口（e Mboded a gent i nterface），该界面支持基于LLM的模块的各种任务和输入输出规格的形式化。Specifically, it allows us to unify 1) a broad set of em- bodied decision-making tasks involving both state and temporally extended goals, 2) four commonly-used LLM-based modules for decision making: goal interpre- tation, subgoal decomposition, action sequencing, and transition modeling, and 3) a collection of fine-grained metrics that break down evaluation into error types, such as hallucination errors, affordance errors, and various计划错误的类型。总体而言，我们的基准对LLMS在不同子任务中的性能进行了全面评估，从而指出了LLM驱动的体现体现的AI系统的优势和劣势，并提供了对LLM在体现决策中的有效和选择性使用的见解。