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远程DNA预测任务的基准套件
建模远程DNA依赖性对于了解广泛的生物学环境中的基因组结构和功能至关重要。然而，有效捕获这些广泛的依据，这些依赖可能跨越数百万个基本对，例如三维（3D）染色质折叠预测，仍然是一个重大挑战。此外，这是一个全面的基准套件，用于评估依赖远程依赖性的任务。To address this gap, we introduce DNAL ONG B ENCH , a benchmark dataset encompassing five important genomics tasks that consider long-range dependencies up to 1 million base pairs: enhancer-target gene interaction, ex- pression quantitative trait loci, 3D genome organization, regulatory sequence activity, and transcrip- tion initiation signals.为了全面评估Dnal ong b ench，我们评估了五种方法的性能：特定于任务的专家模型，基于卷积的神经网络（CNN）模型以及三个微调的DNA DNA基础模型 - Hyenadna，Caduceus-PH和Caduceus-Ps。我们将视Nnal ong b ench作为标准化资源，有可能促进对新兴DNA序列基于长期依赖关系的全面比较和严格评估。
对批判性推理的基准测试LLM
大语言模型（LLM）批评和完善推理的能力对于他们在评估，反馈提供和自我完善中的应用至关重要。本文介绍了C ritic B Ench，这是一个综合基准，旨在评估LLMS批评和纠正其跨各种任务的推理的能力。c ritic b ench包括五个推理领域：数学，commensense，象征性，编码和算法。它编译了15个数据集，并结合了来自三个LLM家族的重音。利用C ritic b ench，我们评估和剖析了17个LLM在生成，批评和校正推理中的表现，即GQC推理，并分析影响LLM批判性推理的关键因素。我们的发现揭示了：（1）GQC能力中的线性关系，以批判性的训练显着增强了表现； （2）依赖于任务和校正效率的任务变化，面向逻辑的任务更适合纠正； （3）随着模型大小增加而减小的GQC知识不一致； （4）一种有趣的模型间批判模式，在批评较弱的模型方面，更强大的模型更能更好，而较弱的模型可以超越其自我评价中的更强的模型。我们希望这些对LLM的细微批评的见解将进一步促进LLM批评和自我改善1。
2023 - 2024 年 PPA 市场报告
最终，由于众多能源供应强劲而需求下降，价格下降。这些供应因素包括液化天然气 (LNG) 市场的繁荣、可再生能源发电量高于以往任何时候、欧洲天然气田产能恢复以及法国核电产能恢复。电力供应的改善受到全球有记录以来最热一年的支撑，这减少了通常较冷月份的天然气需求，并使得英国和欧洲能够专注于在年初以更高的水平填充天然气储存库存。天然气储存目标提前几个月达到，并在整个欧洲达到历史最高水平。这种供应安全网最终使风险溢价下降，英国电力价值全盘下跌。
多感官人工智能基础
构建能够从多种感官输入（例如文本、语音、视频、现实世界的传感器、可穿戴设备和医疗数据）中学习的多感官人工智能系统有望对许多科学领域产生影响并带来实际好处，例如支持人类健康和福祉、实现多媒体内容处理以及增强现实世界的自主代理。然而，多模态研究进展的广度使得很难确定该领域的共同主题和悬而未决的问题。通过综合一系列理论框架和应用领域，本论文旨在推进多模态机器学习的基础。我们首先定义多模态问题中经常出现的三个关键原则：模态异质性、连接和交互[371]。以这些原则为基础，我们提出了多模态研究中六个核心挑战的分类：表示、对齐、推理、生成、转移和量化。我们将通过这种分类法介绍最新的技术成果，使研究人员能够了解不同方法之间的异同，并确定未来研究的开放问题。本论文的主要内容涵盖了我们在解决多模态学习中的两个关键问题方面的最新进展：多模态交互的机器学习基础，以及构建可推广到现实世界中许多模态和任务的多感官基础模型的实用方法。在第一部分，我们研究多模态交互的基础：模态如何结合起来为某项任务产生新信息的基本原理。我们提出了一个理论框架，形式化了模态如何相互作用从而为某项任务产生新信息，例如从口语单词和声音表达之间的不一致中识别出的讽刺 [372]。利用这个理论框架，我们提出了两个实用的估计量来量化现实世界数据集中的交互。量化多模态任务所需的交互类型，使研究人员能够决定收集哪种模态[376]，设计合适的方法来学习这些交互[374]，并分析他们的模型是否成功学习[375]。在第二部分中，我们研究了实用的多模态基础模型的设计，这些模型可以推广到许多模态和任务，这为将大型语言模型应用到现实世界的感知模态迈出了一步。我们首先介绍 M ULTI B ENCH，这是一个统一的大规模基准，涵盖了广泛的模态、任务和研究领域[367]。我们还将介绍跨模态注意[101,359]和多模态变换器[613]架构，它们现在是许多当今多模态基础模型的基础。在 M ULTI B ENCH 上扩展这些架构，可以创建跨各种任务的通用多模态多任务模型，我们与实践者进行了广泛合作，将这些模型应用于情感计算、心理健康和癌症预后等现实世界的影响。我们通过讨论未来的工作如何利用这些想法实现更通用、互动性更强、更安全的多模态人工智能来结束这篇论文。
CHBE 473 电化学能源工程 学期：S
ENCH 473 电化学能源工程 2019 年春季教学大纲 课程：CHBE 473 电化学能源工程 学期：2019 年春季 讲师：Chunsheng Wang 讲课日期/时间：周二和周四下午 5:00 - 6:15 地点：AJC 2121 办公时间：周二和周四下午 2:00 - 3:00 办公室：1223C 化学和核能大楼 电话：(301)405-0352，电子邮件：cswang@umd.edu TA：Tao Deng TA 办公时间：周二，下午 4:00 至 5:00，TA 室（CHE1124） 电子邮件：tdeng1@umd.edu 网站/Canvas：www.elms.umd.edu 课程描述：讲座将从基础电化学开始，重点介绍电池和燃料电池的原理和性能。该课程的目标是为学生打下坚实的基础，使他们能够在研究和职业中使用现代电化学、燃料电池和电池技术。推荐文本：1.《先进电池，材料科学方面》，Robert A. Huggins 著，可在线获取，可从 UMD 图书馆免费下载（http://umaryland.worldcat.org/title/advanced-batteries-materials-science-aspects/oclc/656393888&referer=brief_results）2.《燃料电池系统解释》，第二版 James Larminie 和 Andrew Dicks 编著，John Wiley & Sons, Inc 3.《电化学工程》，Thomas F. Fuller 和 John N. Harb，2018 年，John Wiley & Sons, Inc，新泽西州霍博肯。ISBN：978-1-119-00425-7。4. 其他参考和补充材料将通过 Blackboard 提供。课程政策： 作业应由个人完成。学生可以一起讨论，但每个学生都需要提交自己的作业。抄袭其他学生的作业违反了大学学术诚信准则 ( https://president.umd.edu/administration/policies/section-iii-academic-affairs/iii-100a )。作业应在课程开始时提交，并以纸质形式提交（而非电子形式）。不接受迟交作业，但最低作业成绩将被取消。 任何与成绩（作业、考试、测验等）有关的冲突必须在成绩返回后 1 周内解决
申请书指定...
注意：本说明中指定的“DC1”和“DC2”表格改编自经济和财政部法律事务局 (DAJ) 的表格，专门用于由武装部队部 (MINARM) 军备总局 (DGA) 军备采购部 (S2A) 授予的国防或安全合同。 DC1 申请信表格可用于受公共采购法规第三卷或第五卷约束的任何合同。此表格为标准表格。每个候选人应在咨询文件中检查相关程序框架内制定的要求。在提出申请阶段需提供与能力相关的证明文件或证书。如采购实体在咨询文件中明确授权，则采购人应提供可通过官方机构管理的电子信息系统或数字存储空间直接免费获取证明文件或证据的互联网地址，并提供查阅该系统或空间所需的信息，并接受采购实体或采购实体可以查阅相关文件。为了方便经济运营商的程序，建议买家根据其在咨询文件中设定的具体要求调整此标准表格。然后他们会小心地将此改编的表格纳入咨询文件中。然后，买家将把此修改后的表格附加到咨询文件中。需要指出的是，在适用公共采购法典（特别是其第 L.1110-1 条、第 R.2362-1 至 R.2362-6 条、第 R.2362-7 条、第 R.2362-8 条、第 R.2362-9 至 R.2362-12 条以及第 R.2362-13 至 R.2362-18 条）时，“公共防御或安全合同”一词还涵盖合作合同、创新合作合同以及后续合同和特定合同，无论使用何种采购技术（通过签订后续合同或发布采购订单、电子目录和电子拍卖来执行的框架协议），也无论它们是否受本法典规定的准备和授予相关义务的约束。在所有这些情况下，都可以使用此标准形式。此表格可用于公共采购法典第三卷所管辖的程序以及第五卷所管辖的程序，且无论程序门槛如何。