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内容生成人工智能的使用指南
根据 3 VSA § 5022，人工智能 (AI) 部门审查了目前可用的大型语言模型 (LLM) 的功能，例如 ChatGPT、Bard、Bing Chat、DallE 和 LLaMA，它们都是人工智能的一种形式，并为希望在履行公务时使用 LLM 的州雇员发布了以下指南。使用 LLM 履行公务是可以接受的，但须遵守下述某些限制。随着技术的发展，ADS 将更新指南，各部门或机构可自行决定发布更严格的指南。
受人类情感感知机制启发的情感导向预训练探索
深度卷积神经网络（DCNN）的预训练在视觉情绪分析（VSA）领域起着至关重要的作用。大多数提出的方法都采用在大型物体分类数据集（即 ImageNet）上预训练的现成的主干网络。虽然与随机初始化模型状态相比，它在很大程度上提高了性能，但我们认为，仅在 ImageNet 上进行预训练的 DCNN 可能过于注重识别物体，而未能提供情绪方面的高级概念。为了解决这个长期被忽视的问题，我们提出了一种基于人类视觉情绪感知（VSP）机制的面向情绪的预训练方法。具体而言，我们将 VSP 的过程分为三个步骤，即刺激接受、整体组织和高级感知。通过模仿每个 VSP 步骤，我们通过设计的情绪感知任务分别对三个模型进行预训练，以挖掘情绪区分的表示。此外，结合我们精心设计的多模型融合策略，从每个感知步骤中学习到的先验知识可以有效地转移到单个目标模型中，从而获得显着的性能提升。最后，我们通过大量实验验证了我们提出的方法的优越性，涵盖了从单标签学习（SLL）、多标签学习（MLL）到标签分布学习（LDL）的主流 VSA 任务。实验结果表明，我们提出的方法在这些下游任务中取得了一致的改进。我们的代码发布在 https://github.com/tinglyfeng/sentiment_pretraining 。
使用矢量符号架构高效编排 Node-RED IoT 工作流
许多工作流系统跨越多个科学领域和环境，对于物联网 (IoT)，Node-RED 提供了一个有吸引力的基于 Web 的用户界面来执行基于 IoT 服务的工作流。但是，与大多数工作流系统一样，它集中协调工作流，无法在节点移动的更短暂的环境中运行。为了解决这一差距，我们展示了如何将 Node-RED 工作流迁移到分散的执行环境中以在移动自组织网络上运行，并且我们通过将基于 Node-RED 的交通拥堵检测工作流转换为在分散环境中运行来演示这一点。该方法使用向量符号架构 (VSA) 将 Node-Red 应用程序动态转换为紧凑的语义向量表示，该表示对服务接口及其嵌入的工作流进行编码。通过扩展现有的服务接口，使用可以解释和交换向量的简单认知层，我们展示了如何以完全分散的方式动态发现所需的服务并将其互连到所需的工作流中。由此产生的系统提供了一个方便的环境，其中可以使用 Node-RED 前端图形组合工具来协调分散的工作流。在本文中，我们进一步扩展了这项工作，引入了一种新的动态 VSA 向量压缩方案，该方案可压缩用于在线通信的向量，从而减少通信带宽，同时保持语义信息内容。该算法利用符号向量的全息特性进行压缩，同时考虑组合向量的数量以及确定与同一上下文中使用的其他编码向量冲突的相似性界限。由此产生的节省使这种方法对于基于服务的分散式工作流中的发现极为有效。© 2020 由 Elsevier BV 出版
4.400 可再生能源标准规则
(2) 第二级要求零售电力供应商为满足第一级而采购的可再生能源中，有一部分来自分布式可再生能源。根据第二级，零售电力供应商在 2017 年必须从分布式可再生能源采购相当于其年度零售电力销售额 1% 的新可再生能源，此后每年增加五分之三，最终在 2032 年达到 10%。对于满足 30 VSA § 8005(b) 的 100% 可再生能源要求的零售电力供应商，供应商可以通过在其服务区域内接受净计量系统来满足第二级要求，具体方式是依照《佛蒙特州法规注释》第 30 章中有关净计量的规定。
资助博士生职位无线创新解决方案......
被招收的学生将立即开始上述工作，以导师 S. Daskalakis 博士 (www.daskalakispiros.com) 制定的稳健框架和行动计划为基础。学生将受益于爱丁堡校区工程与物理科学学院提供的一流资源。这些资源包括先进的无线通信实验室（配备 EDA 工具、现代 VNA、VSG、VSA、源表、消声室和微探测设施）、3D 打印机和喷墨打印机等增材制造工具以及综合电子测量设备。通过与赫瑞瓦特大学知名教师和工业伙伴以及来自美国亚特兰大佐治亚理工学院和希腊帕特雷大学等机构的国际合作者的密切合作，这项研究将得到进一步丰富。
2025 年度能源报告 - 佛蒙特州立法机构
本年度能源报告旨在提供客观数据以及有关公共服务部 (PSD) 所推行政策的透明度，该报告根据 30 VSA 202b(e) 发布。它采用幻灯片格式，旨在提高可访问性。该报告首先描述了 2022 年 CEP 的主要主题，并概述了可用的大量联邦资金的状况。接下来，本报告描述了整个能源行业的主要趋势和举措，然后具体描述了每个行业，同时在整个过程中以简单的展览形式提供客观数据。附录 A 提炼了综合能源计划中的每一项建议，并评估了这些建议的进展情况。附录 B 包括州机构能源计划报告。
dell vxrail系统技术书
VXRAIL系统针对VMware VSAN软件进行了优化，该软件已完全集成到VSPHERE的内核中，并提供了功能齐全且具有成本效益的软件定义存储。vsan实现了直接构建在管理程序中的有效体系结构。此体系结构将VSAN与通常安装虚拟存储设备（VSA）的解决方案区分开来，该设备在每个主机上作为访客VM运行。将VSAN嵌入ESXI内核层中具有性能和内存需求的优势。它对CPU利用率（少于10％）和基于工作负载和资源可用性的自负影响几乎没有影响。vsan将存储作为熟悉的数据存储构建体。它与其他VSPHERE功能无缝运行，例如VSPHERE VMOTION和基于存储策略的管理，以提供灵活性，以轻松配置每个VM的适当服务水平。
dge-rollout：促进欧洲西北部的深地热能
图1：项目合作伙伴机构的文本和位置中提到的InterReg DGE-Rollout站点的位置。Also illustrated are the sedimentation areas of the Dinantian rocks in the continental Interreg NWE Area: ASA – Avesnes Sedimentation Area, BSA – Boulonnais Sedimentation Area, CB – Campine Basin, CSA – Condroz Sedimentation Area, DSA – Dinant Sedimentation Area, ERM – Eastern Rhenish Massif, HSA – Hainaut Sedimentation Area, LBM – London-Brabant Massif, NSA – Namur Sedimentation Area, PSA – Picardie Sedimentation Area, SENL – Southeast Netherlands, SGSA – Saint Ghislain Sedimentation Area, SL – Sauerland, SWNL – Southwest Netherlands, VA – Velbert Anticline, VASA – Vesdre Aachen Sedimentation Area, VSA – Visé Sedimentation Area (modified after Poty 2016).插图：InterReg NWE区域的轮廓。
希腊兽医学会杂志
摘要：本研究旨在评估在正常（NSD）和高（HSD）饲养密度下饲养的肉鸡日粮中添加益生菌发酵脱脂黄粉虫幼虫粉作为新型抗菌饲料添加剂对生长性能、血液和屠宰参数、回肠微生物含量和形态以及盲肠短链脂肪酸含量的影响。将 450 只一日龄 Ross 308 肉鸡随机分成平均体重相似的 6 组，每组 5 个重复。实验处理采用 2 x 3 因子排列，具有两个饲养密度水平（NSD 为 12 只/平方米，HSD 为 18 只/平方米）和三种不同的饲料混合物：CONT- 以玉米-豆粕为基础的饮食，不含发酵脱脂黄粉虫幼虫粉（FDM）（0%）； FDMLP-在CONT日粮中添加经植物乳杆菌发酵的DM（0.4%）；FDMLB-在CONT日粮中添加经短乳杆菌发酵的DM（0.4%）。与NSD相比，HSD显著降低了肉鸡的生长性能，但饲料转化率（FCR）、胴体产量（CYs）、乳酸杆菌属含量和回肠绒毛高度（VH）和绒毛表面积（VSA）以及盲肠短链脂肪酸（SCFAs）浓度除外，但增加了血液异嗜性/淋巴细胞（H/L）比率和大肠杆菌含量以及回肠隐窝深度（CD）。FDMLP和FDMLB日粮显著提高了FCR，增加了最终体重（BW）、体重增加量、乳酸杆菌属。然而，与 CONT 饮食相比，回肠中 VH 和 VSA 含量以及盲肠中 SCFAs 浓度降低了肉鸡血液 H/L 比值以及回肠中大肠杆菌含量和 CD。总之，无论饲养密度如何，FDMLP 和 FDMLB 都可以用作肉鸡饮食中的新型抗菌饲料添加剂。
使用量子算法进行全息特征分解
本文讨论了超维计算（HDC）（又称向量符号架构（VSA））中全息特征向量的分解。HDC 使用具有类似大脑特性的高维向量来表示符号信息，并利用高效的运算符以认知方式构建和操作复杂结构化数据。现有模型在分解这些结构时面临挑战，而分解过程对于理解和解释复合超向量至关重要。我们通过提出 HDC 记忆分解问题来应对这一挑战，该问题捕捉了 HDC 模型中常见的构造模式。为了有效地解决这个问题，我们引入了超维量子记忆分解算法 HDQMF。HDQMF 的方法独特，利用量子计算提供高效的解决方案。它修改了 Grover 算法中的关键步骤来实现超向量分解，从而实现了二次加速。