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探索云南省亨丹山脉不同种群的迁移方向：基于基因组的分析
eothenomys miletus是一种居住在亨格山区（HDR）的地方性物种，并作为瘟疫和hantaviruses的主要宿主之一。虽然已经对大肠杆菌的生理特征进行了广泛的研究，但分子方面，尤其是Miletus的迁移方向，尚不清楚。在本研究中，我们利用基因组数据来研究四个人群的迁移方向：Ailaoshan（ALS），Jiangchuan（JC），Lijiang（LJ）和Deqin（DQ），它们分布在HDR内部到北部。我们的结果表明，ALS种群位于系统发育树的底部，混合物分析表明，ALS人群与JC和DQ种群更紧密相关。整合了分子遗传结构，米氏大肠杆菌的化石记录以及我们的研究结果，我们推断了米尔塔斯大肠杆菌的迁移方向可能是从南到北的，这表明DQ和JC种群可能起源于ALS的迁移。但是，LJ人群的迁移模式和起源需要进一步研究和讨论。此外，我们专注于识别不同人群中选择和局部适应的基因组信号。我们确定了与DQ：SIX1、64和SOX2中嗅觉位置相关的三个选择基因。我们假设这些基因可能与DQ人群对该地区微气候的适应有关。总而言之，本研究是第一个采用基因组学来探索Miletus的迁移方向，这对于未来对Eothenomys起源的研究至关重要。
引用本文：Weiyong Zou & Yunjun Xiong (2023) 人工智能促进产业升级吗？来自中国的证据，Economic Research-Ekonomska Istraživanja，36:1，1666-1687，DOI：10.1080/1331677X.2022.2092168
摘要 本文基于2000—2019年中国285个城市的面板数据，从算法、数据、算力、应用场景和相关技术五个维度检索城市人工智能相关专利申请数量，结合产业升级和合理化两个视角，从理论和实证角度分析研究主题的内在影响理论。研究结果表明，人工智能不仅有利于产业升级，而且能显著抑制产业结构偏离均衡，有利于产业合理化。此外，本文结论在经过剔除中心城市样本、缩尾处理、工具变量法等一系列稳健性检验后依然有效。通过异质性检验发现，人工智能对产业升级的促进作用在大城市和产业升级水平高的城市更为明显。内在机理检验结果表明，人工智能通过促进技术创新来推动产业升级。在市场化程度高、互联网发达的城市，人工智能对产业升级的推动作用可以增强，本文的研究结论将有利于加快发展人工智能促进产业升级，为实现高质量发展提供有益参考。
基于改进的yolov8
Methods: This paper aims at the problem of target detection of Yunnan Xiaomila under complex background environment, in order to reduce the impact caused by the small color gradient changes between xiaomila and background and the unclear feature information, an improved PAE-YOLO model is proposed, which combines the EMA attention mechanism and DCNv3 deformable convolution is integrated into the YOLOv8 model, which improves the model ' s feature extraction capability and小米在复杂环境中的推理速度，并实现了轻巧的模型。首先，EMA注意机制与Yolov8网络中的C2F模块结合使用。C2F模块可以很好地从输入图像中提取本地特征，而EMA注意机制可以控制全局关系。两者相互补充，从而增强了模型的表达能力；同时，在骨干网络和头网络中，引入了DCNV3卷积模块，该模块可以根据输入特征映射自适应地调整采样位置，从而有助于针对不同尺度和轻量级网络的目标目标更强的功能捕获功能。它还使用深度摄像头来估计小米的姿势，同时分析和优化不同的遮挡情况。通过消融实验，模型比较实验和态度估计实验验证了所提出的方法的有效性。
底物诱导的大面积单层MOS 2 Ashish Soni 1,2，Nagendra S. Kamath 1,2，Yun-Yang Shen 3，
二维（2D）过渡金属二分法（TMD）的内在特性受其界面条件的深刻影响。工程TMD/底物接口对于在设备应用中利用2D TMD的唯一光电特性至关重要。这项研究深入研究了单层（ML）MOS 2的瞬态光学特性如何受底物和膜制备过程的影响，特别是集中在光激发载体的产生和重组途径上。我们的实验和理论分析表明，转移过程中诱导的应变和缺陷在塑造这些光学特性中起关键作用。通过飞秒瞬态吸收测量值，我们发现了ML MOS 2中载体捕获过程的底物改变的影响。此外，我们研究了激子 - 外激体歼灭（EEA），表明EEA速率随不同的底物而变化，并且在低温（77 K）时会显着降低。这项研究为通过战略接口工程定制TMD的光电特性铺平了道路，有可能导致创建高效的电子设备，例如光电记忆，光发射二极管和光电探测器。
L. Y. Aaron YungL. Y. Aaron Yung
“解释JWST星系和对宽场调查望远镜的预测” - 贡献了“在未解决的政权中的大面积，HST分辨率银河系调查的收益率” - 罗马分裂会议 - “为下一个伟大的观察者建立'科学差距'计划，以构建“科学差距”，以实现“明星和星际”的smigs sim and sim and sim and sim and sim sigs and sigs sigs and poving sigs and poving sigs and poving'' HyperWall展览会谈话“ Galaxies Science Group（Galaxies Sig）” - 宇宙起源计划Splinter Session
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03.2023机器学习科学家联合创始人，启动到03.2024∂设计并开发了一个综合框架，用于创建可自定义的虚拟AI字符，结合了关键的建筑组件，例如记忆力管理，诸如上下文意识，及时的优化，音调/风格，音调/样式转换，强大的监狱破坏性囚禁机制。∂进行了研究并实施了一个检索演示的一代（RAG）框架，以增强虚拟AI字符的现实性和忠诚度。∂执行了Digrigoffortingtoevaluatecharacterrobustnessagainstjailstjail-breakattacks，识别现象，并迭代地改善了框架的防御策略。∂通过定期会议与核心团队成员合作，以保持进度，解决Challenges并为公司的未来指示制定战略。自然语言处理大语模型虚拟字符信息检索搜索引擎机器学习研究与开发
简历：Yun-Pil Shim，博士。
2024 秋季 PHYS6368 量子计算（研究生） 2024 春季 PHYS2320 力学入门 2023 秋季 PHYS2321 电磁学入门 2023 秋季 PHYS5321 力学（研究生） 2023 春季 PHYS2320 力学入门 2022 秋季 PHYS2321 电磁学入门 2022 秋季 PHYS5321 力学（研究生） 2022 秋季 PHYS4393 物理学专题（量子计算入门） 2022 春季 PHYS2320 力学入门 2022 春季 PHYS4393 物理学专题（量子计算入门） 2021 春季 PHYS2420 力学入门 2021 秋季 PHYS2420入门力学
李叶荣、刘毅人、黄云。 2018.VicSim：通过情感和语言保真度增强受害者模拟。诉讼中
场景 用户担心楼上传来的巨响，他们认为那是他们大楼的二楼。用户提供的位置是“庭院公寓”，并分享了有关噪音的详细信息，包括噪音来自他们上方，并且发生在夜间和下午。用户还提到他们是加州大学洛杉矶分校的学生，他们没有向大学报告噪音。调度员派了一名警官到该地点，用户与警官 Jane 进行了交谈。警官确认噪音来自楼上，他们会进一步调查。序数：第二次时间：夜间时间：下午头衔：学生组织：加州大学洛杉矶分校人员：Jane
推荐引用 推荐引用 罗云芳;杨涛；李庆安；刘强；以及崔希玲，“利用生成人工智能揭露 ESG 夸大之词”（2024 年）。 ICEB 2024 会议论文集（中国珠海）。 7. https://aisel.aisnet.org/iceb2024/7
引言近年来，金融业遇到了一种普遍存在的挑战，即漂绿行为。漂绿行为是一种夸大或歪曲公司对环境影响的做法，以给人留下公司比实际更注重环保的印象 (Huang & Chen, 2015)。当环境、社会和治理 (ESG) 报告等正式公共信息加剧信息不对称并增加市场混乱的风险时，就会发生这种情况 (Liu et al., 2024)。夸大其词是漂绿行为的一种常见形式，事实证明，它通过扭曲可持续发展目标的实现和评估来阻碍可持续发展目标的实现 (Cojoianu et al., 2020)。这通常表现为使用过于积极的语言来描述公司的环境、社会或治理绩效，而没有提供足够的支持数据或证据。因此，检测和解决 ESG 报告中的夸大其词至关重要。人工智能 (AI) 正在塑造世界，尤其是像 ChatGPT 这样的生成式人工智能 (GenAI) 的快速发展。金融领域的一些研究已经开始利用人工智能来解决 ESG 报告中的问题。例如，一些研究比较了传统和人工智能驱动的 ESG 评级 (Hughes 等人，2021)。一些研究调查了人工智能对漂绿和可持续发展报告的影响 (Moodaley & Telukdarie, 2023)。Yang 等人 (2021) 发现 ESG 披露降低了公司债券信用利差，降低了风险并增强了投资者信心，而 Biju 等人 (2023) 使用 MAXQDA 软件将 ESG 的情绪得分与漂绿的看法联系起来。这些研究表明了在分析 ESG 报告中应用人工智能的可能性和潜力。因此，本研究受到启发，充分利用人工智能，尤其是 GenAI，来评估 ESG 报告中的夸大行为 (Jain 等人，2023)。尽管先前的研究已经研究了审查和评估 ESG 报告的各种技术，但识别夸大断言的难度仍然没有得到充分研究，尤其是在使用最先进的人工智能技术时。此外，即使公司可能在其 ESG 报告中使用“极端”、“完整”或“最高”等形容词，但这并不总是意味着他们夸大了他们的成就；事实上，一些公司可能在这方面表现出色。因此，仅依靠 ESG 报告中的术语无法彻底确定公司是否夸大了他们的主张。GenAI 的优势在于能够通过分析上下文细节来辨别是否有合理的理由怀疑夸大。本研究旨在通过利用 GenAI 来检测 ESG 报告中的夸大描述，从而弥补这一差距，从而更准确、更稳健地评估企业可持续发展绩效。我们采用三种不同的即时工程策略，即零样本、少量样本和思路链 (COT) 来分析一组 ESG 报告。此外，我们还将该方法与传统文本分析技术和人类智能进行交叉验证。这
