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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。
训练集成 La0.15Bi0.85FeO3 中的极化
如此严重的化学取代会扰乱自发极化的幅度和方向，以及 BiFeO 3 的结构和畴结构。[10–12] 因此，与纯 BiFeO 3 相比，La 取代的 BiFeO 3 中的畴结构高度随机化。此外，晶体对称性从菱面体变为单晶。[10,11,13] 规则 BiFeO 3 条纹畴结构的丧失可能会影响与应用相关的特性，例如前述磁电开关过程。由于任何铁性材料的功能都受其畴操纵的支配，因此对集成到电容器架构中的 La 取代 BiFeO 3 进行非侵入性操作研究对于了解取代诱导的畴结构的影响至关重要
X射线极化标题揭示了Hercules X-1中中子星的复杂旋转动力学
在积聚X射线脉冲星中，中子星通过增生磁盘从伴侣恒星中产生了重要的东西。旋转中子恒星的磁场破坏了磁盘的内边缘，将气体漏斗以流到其表面的极点上。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。 它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同：中子星每1.2 s旋转一次，每1.7 d每1.7 d会黯然失色，并且该系统的超晶型周期为35 d，自发现以来一直保持稳定。 几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。 尽管在过去的50年中有许多提示，但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。 X射线极化测量（用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状）表明，Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置；这具有重要的含义，即它的外壳在某种程度上不对称，每100万份。Hercules X-1是距地球约7 kpc的典型持续X射线脉冲星。它的发射在三个不同的时间尺度上有所不同：中子星每1.2 s旋转一次，每1.7 d每1.7 d会黯然失色，并且该系统的超晶型周期为35 d，自发现以来一直保持稳定。几行证据指出了这种变异的来源是吸积盘或中子恒星的进动。尽管在过去的50年中有许多提示，但中子恒星本身的动力尚未得到证实或被驳斥。X射线极化测量（用成像X射线极化探索器探测其X-1的自旋几何形状）表明，Neutron Star Crust的自由进动在35 d期间设置；这具有重要的含义，即它的外壳在某种程度上不对称，每100万份。
Berezinskii-Kosterlitz的渐近自由 - 无需使用Qubit正则化的微调
我们提出了一个二维硬核环路模型，是一种在Berezinskii-kosterlitz-无用的过渡时期出现的渐近自由质量连续性量子场理论的一种方式。无需微调，我们的模型可以在接近相变时在大规模阶段重现经典晶格XY模型的通用级尺度函数。这是通过在热力学极限下降低回路配置空间中的fock-vacuum位点的散发性来实现的。与传统的XY模型相比，在Berezinskii-Kosterlitz上的某些通用量在我们的模型中显示出较小的有限尺寸效应。我们的模型是欧几里得时空中渐近自由质量量子场理论的Qubit正则化的一个典型例子，并有助于了解如何在不进行微调的情况下作为分离的固定点上的相关扰动而出现渐近自由。
Guan，J.，Sagar，L。K.，Li，R.，Wang，D.，Bappi，G.，Wang，W。，…Odom，T。W.（2020）。具有受控极化模式的量子点 - 平面激光。 由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文... 用于数据增强的MCMC算法-TSPACE 使用多孔聚酰亚胺气凝胶膜 多偏二敏过程的建模和估计 添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究 活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
图3。径向极化的QD激光是从杂种W TM -SLR纳米腔实现的。（a）在线性尺度上针对不同输入泵脉冲能的正常检测角度收集的发射光谱。插图：输出发射强度是对数字尺度上输入泵脉冲能量的函数。（b）激光发射光束的远场图案。白色箭头显示输出激光模式的极化方向。（c）在选定的极化方向下的光束轮廓。白色箭头在检测器前显示线性偏振器的偏振方向。（d）在p偏振光下的小波vector上模拟带结构。黑色圆圈指示k x = 0的w tm -slr模式。红色圆圈表示在非零K x处的W TM -SLR边带。（E）在W TM -SLR边带处模拟电场（| E | 2，单位为V 2 /M 2）。在模拟中将入射光E 0的电场设置为1 V/m。
新闻摘要中的持续学习-Jiliang（Eric）li
Web服务1，David Lopez-Paz和Marc'aurelio Ranzato（2017）。连续学习的梯度情节记忆。corr，ABS/1706.08840。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。 持续学习，并具有深刻的生成重播。 corr，ABS/1705.08690。 3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。 克服神经网络中的灾难性遗忘。 Corr，ABS/1612.00796。 4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。2，Hanul Shin，Jung Kwon Lee，Jaehong Kim和Jiwon Kim（2017）。持续学习，并具有深刻的生成重播。corr，ABS/1705.08690。3，詹姆斯·柯克帕特里克（James Kirkpatrick），拉兹万·帕斯卡努（Razvan Pascanu），尼尔·C·拉比诺维茨（Neil C. Hadsell（2016）。克服神经网络中的灾难性遗忘。Corr，ABS/1612.00796。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。 从持续学习的角度来看生成模型。 corr，ABS/1812.09111。 5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。 24，否。 363，pp。 1-6，2023。 6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。4，TimothéeLesort，Hugo Caselles-Dupre，MichaëlGarciaOrtiz，Andrei Stoian和David Filliat（2018）。从持续学习的角度来看生成模型。corr，ABS/1812.09111。5，Antonio Carta，Lorenzo Pellegrini，Andrea Cossu，Hamed Hemati和Vincenzo Lomonaco，“ Avalanche：Pytorch的深度持续学习图书馆”，《机器学习研究杂志》，第1卷。24，否。363，pp。1-6，2023。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。6，Martin Wistuba，Martin Ferianc，Lukas Balles，Cedric Archambeau和Giovanni Zappella，“ Renate：现实世界中持续学习的图书馆”，2023年，Arxiv Preprint Arxiv：2304.12067。
多哥的经济三级化和环境质量
鉴于环境问题的重要性和生态增长的可持续性，调解这两个问题是政府面临的主要挑战之一。 包括多哥在内的许多发展中国家都经历了一种结构性转型，在服务部门中最为敏锐。 这项研究通过分析多哥的经济三级化与环境质量之间的关系，属于同一框架。 更重要的是，这项研究评估了第三级活动对经济活动导致环境退化的增值的影响。 使用矢量误差校正模型和动态普通最小二乘估计，本文研究了1980 - 2022年期间，服务部门贡献对多哥的总生产产品对多哥环境质量的影响。 结果表明，长期内，服务部门的增值增加1％可将二氧化碳的排放量减少0.59％。 因此，从长远来看，经济增长将二氧化碳的排放量减少了0.25％，在短期内没有显着影响。 这些结果是对多哥的政治机构的警钟呼吁，即促进服务部门内可持续实践以实现长期环境的重要性，同时又不抛弃其他部门。鉴于环境问题的重要性和生态增长的可持续性，调解这两个问题是政府面临的主要挑战之一。包括多哥在内的许多发展中国家都经历了一种结构性转型，在服务部门中最为敏锐。这项研究通过分析多哥的经济三级化与环境质量之间的关系，属于同一框架。更重要的是，这项研究评估了第三级活动对经济活动导致环境退化的增值的影响。使用矢量误差校正模型和动态普通最小二乘估计，本文研究了1980 - 2022年期间，服务部门贡献对多哥的总生产产品对多哥环境质量的影响。结果表明，长期内，服务部门的增值增加1％可将二氧化碳的排放量减少0.59％。因此，从长远来看，经济增长将二氧化碳的排放量减少了0.25％，在短期内没有显着影响。这些结果是对多哥的政治机构的警钟呼吁，即促进服务部门内可持续实践以实现长期环境的重要性，同时又不抛弃其他部门。
通过定量溶解动态核极化
摘要：超极化的核磁共振（NMR）提供了一组方法，可以显着解决NMR的灵敏度问题。溶解动态核极化（D-DNP）提供了一种独特而通用的方法，可检测13 C NMR信号，其灵敏度通过几个数量级增强。D-DNP的扩展应用范围现在涵盖了自然13 C丰度时对复杂混合物的分析。但是，在该区域中，它仅限于代谢物提取物。在这里，我们报告了自然丰度时生物氟-urine-的第一个DNP增强的13 C NMR分析，为这种具有挑战性的样本提供了前所未有的分辨率和敏感性。我们还表明，可以通过标准添加程序检索有关多个靶向代谢物的准确定量信息。