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实现crambler和descrambler for unipro ...
摘要 - 本文介绍了UNIPRO协议规范，因为OFF CHIP通信通过串行接口进行，并在两端传输和接收的位点流。长序列“ 0”或“ 1”将继承由于电磁干扰而导致的位损失，因此可能会在接收器上引起错误检测。为避免这种情况，首先会随机分组长的位序列，以便可以去除长序列“ 0”或“ 1”。此随机化过程称为争夺，适用于该过程的电路是一个扰动器。在接收器中有一个描述器，该描述器可将位归还其原始信息。crambler和descrambler是PHY适配器层的一部分。这是在将数据发送到M-PHY层之前实现的。在此项目中，我们将实施crambler和DeScrambler主要针对Unipro协议规范2.0，这是市场中最新规范。
人工智能作为未来图书馆服务的推动者
本研究报告了人工智能 (AI) 作为未来图书馆服务推动者的差距分析。Mogali (2014)、Wood 和 Evans (2018)、Vijayakumar 和 Sheshadri (2019)、Libris (2019)、Pence (2022)、Okunlaya、Syed Abdullah 和 Alias (2022) 和 Hussain (2023) 以及其他不胜枚举的作者进行的多项研究探讨了人工智能在图书馆的未来及其对复兴图书馆空间的影响。尽管如此，作者并没有强调图书馆员如何为未来图书馆服务使用人工智能做好准备，以支持管理运营，因为没有其他措施来应对日益不稳定的电力供应、缺乏机构政策、缺乏资金来获取现代人工智能、发展中国家图书馆环境不稳定的工作条件，以及其他因素，例如第五次工业革命中需要人工智能的变化。如果今天要考虑图书馆员，他们准备好了吗？在作者们的讨论中，另一个有趣的问题引起了他们的共鸣：图书馆员对人工智能作为未来图书馆服务的推动者有何看法？将人工智能注入未来的图书馆服务是否不会成为图书馆员失业的制约因素？
人工智能对教学的影响：推动者、毁灭者、批判评估者？
具有批判性分析的情境学习 更注重能力而不是坐在教室里的时间 灵活性和个性化（包括神经多样性、多语言和残疾学生） 根据优势进行自适应学习 与 AR/VR/XR 集成以进行发现和虚拟“实地考察” 使用模拟/AR/VR/XR 来发展洞察力和背景（包括历史）——通过发现、综合、整合知识流进行学习 纳入工作经验以及学术知识与劳动力之间的整合
引用：Caterson J，Ambler O，Cereceda-Monteoliva N等。将生成语言模型应用于骨科实践。 BMJ开放2024; 14：
抽象的目标是探索大型语言模型（LLM）是否生成的预训练的变压器（GPT）-3和Chatgpt可以编写临床信件并预测常见骨科场景的管理计划。设计了15个场景，并提示Chatgpt和GPT-3撰写临床信件，并分别制定了有关相同场景的管理计划，并删除了计划。使用可读工具评估了主要结果指标的字母。信件和管理计划的准确性由三位独立的骨科手术临床医生评估。结果两个模型在单个提示后为所有方案生成完整的字母。使用Flesch-Kincade等级比较可读性（CHATGPT：8.77（SD 0.918）; GPT-3：8.47（SD 0.982）），Flesch Rearbilability Esise（ChatGpt：58.2：58.2（SD 4.00）; SD 4.00）; gpt-3：gpt-3：59.3：59.3（SD 6.98）（SD 6.98），Sipple of Simple of Sipple of Sipple of Chagpt of Chagpt of Chagpt（chats）（SCHBBLEDS） 0.755）; gpt-3：11.4（SD 1.01），并达到（chatgpt：81.2％; gpt-3：80.3％）。chatgpt产生了更准确的字母（8.7/10（SD 0.60）vs 7.3/10（SD 1.41），p = 0.024）和管理计划（7.9/10（SD 0.63）vs 6.8/10（SD 1.06），比GPT-3比GPT-3。但是，两个LLM有时都省略了关键信息或添加了最坏不准确的其他指导。结论本研究表明，LLM可有效地产生临床信件。几乎没有提示，它们是可读的，并且大多是准确的。但是，它们不一致，包括不适当的遗漏或插入。此外，LLM制定的管理计划是通用的，但通常是准确的。将来，经过精确且安全的数据培训的医疗保健特定语言模型可以为通过将大量数据汇总到单个临床字母中来提高临床医生的效率，从而为提高临床医生的效率。
人工智能推动者和采用者战略
投资理念和选择过程 信托将通过投资摩根士丹利有限责任公司研究部（“MS&Co. Research”）认为可能受益于其启用和/或采用人工智能（“AI”）的国内外普通股来实现其目标。信托中的某些外国发行人由美国存托凭证（“ADR”）代表，其中一些也是位于新兴市场的发行人。发起人摩根士丹利史密斯巴尼有限责任公司从 MS&Co. Research 在 2024 年 1 月 2 日的报告“绘制人工智能的传播图”（“报告”）中重点介绍的一部分证券中制定了信托的投资组合。您的财务专家将根据要求向您提供报告的副本。MS&Co. Research 是摩根士丹利有限责任公司的一个部门，提供对全球经济、政策、市场、行业和公司的及时、深入分析。
MTBVAC 莱迪亚布勒雷 2024_PDF
大多数结核病病例发生在结核分枝杆菌感染后的 18-24 个月内：•《英国医学杂志》2019 年 Marcel Behr、Paul H Edelstein 和 Lalita Ramakrishnan 重新审视结核病的时间表•《Am J Respir Crit Care Med》2021 年 Marcel Behr 等人。潜伏性结核病：两个世纪的混乱
中国电动汽车市场政策推动者 - 西亚经社会
中国汽车数据有限公司（ADC）以汽车大数据为基础，以汽车领域模型算法为支柱，深入开展节能低碳、绿色生态、市场调研等研究，围绕“新基建”和“新思化”（产业智能化、智能产业化、跨界融合、高端品牌化）发展，精准布局中国汽车产业云、智能互联网、智能座舱、工业互联网（工业软件）领域，通过构建中国汽车产业数据基础设施和国家汽车产业数据体系，致力于以“数据”驱动产业变革，以“智能”引领汽车产业未来，努力打造“国家级汽车产业数据中心、国家级汽车产业链决策支持机构、国家级泛汽车产业数字化支撑机构”。
工作组职责范围：循环经济作为实现气候、自然与健康及包容性经济之间联系的推动因素
当前的线性经济基于一种获取-制造-浪费的模式，这种模式依赖于资源开采，并导致自然资本的枯竭。根据目前的线性经济趋势 1 ，到 2050 年，全球物质资源的使用量可能会增加一倍以上。虽然 55% 的温室气体排放来自能源，但 45% 来自我们生产和使用食品和商品的方式 2 。自然资源开采是生物多样性丧失的五个关键驱动因素之一 3 ，我们在当前线性系统中开采和消费自然资源的方式造成了 90% 以上的生物多样性丧失和水资源压力 4 。循环经济将经济活动与自然资源的使用脱钩，通过降低风险、创造新的商业机会和改善对环境和健康的影响，为我们的经济、社会和地球提供了一种有益的替代模式。正如联合国环境署执行主任 Inger Andersen 所概述的那样，循环性 5 和可持续消费和生产对于实现每一项多边协议都至关重要，从可持续发展目标到《巴黎协定》再到昆明会议。
现代AI，DOE的关键推动者
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人工智能作为制造业可持续维护的关键推动因素：范围与挑战
摘要 ：由于其他行业的快速全球化，制造业的中小企业 (SME) 在其框架中开发了高水平的可靠性、可访问性和可行性。维护管理对组织的绩效有重大影响。各行各业都在寻求采用可持续的维护实践来实现整体组织绩效。工业 4.0 技术的使用提高了组织的生产力并改进了传统的维护计划。由于技术的进步，工业 4.0 时代以人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)（AI 的一个子集）的形式出现，成为维护策略的工具。在本研究中，通过文献综述过程研究了 AI 作为制造业可持续维护的支持技术的作用。研究得出结论，当前的维护趋势是使用人工智能和机器学习算法来检测设备故障，以实现工厂的最佳效率。预测性维护的未来取决于人工智能和机器学习算法。