XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemevaluation
对行为有效性的定性评估...
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y/4。0/。
tor-iom-consultancy-external-promoject- ...
标准问题•相关性：项目相关吗？- 在当前上下文中，该项目在多大程度上有意义，项目的目标和结果在多大程度上有效且相关？- 项目活动，产出和成果是否与其目标相关？- 该项目是否满足受益人和利益相关者的需求，以及他们在整个过程中咨询/参与的何处？- 该项目设计得当（尤其是结果框架）以满足需求和优先级吗？如果没有，应该进行哪些更改？- 该项目是否与国家，地区和/或全球战略（GCM，SDG）保持一致？- 项目与捐助者的优先级一致吗？- 该项目是否有助于了解迁移，环境，气候变化和减少灾难风险之间的联系？•影响：该项目做出了什么重大变化/结果，如果有的话？
使用大型语言模型从材料科学文献中挖掘实验数据：一项评估研究
摘要 本研究致力于评估大型语言模型 (LLM)（例如 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 GPT-4-Turbo）从材料科学科学文献中提取结构化信息的能力。为此，我们主要关注信息提取的两个关键任务：(i) 对所研究材料和物理特性的命名实体识别 (NER) 和 (ii) 这些实体之间的关系提取 (RE)。由于材料信息学 (MI) 中明显缺乏数据集，我们使用基于超导体研究的 SuperMat 和通用测量评估语料库 MeasEval 进行评估。将 LLM 执行这些任务的性能与基于 BERT 架构和基于规则的方法（基线）的传统模型进行对比。我们介绍了一种用于比较分析复杂材料表达的新方法，强调化学式的标准化以解决材料科学信息评估中固有的复杂性。对于 NER，LLM 在零样本提示下无法超越基线，在少样本提示下仅表现出有限的改进。然而，使用适当的 RE 策略进行微调的 GPT-3.5-Turbo 优于所有模型，包括基线。在没有任何微调的情况下，GPT-4 和 GPT-4-Turbo 在仅提供几个示例后就表现出了卓越的推理和关系提取能力，超越了基线。总体而言，结果表明，尽管 LLM 在连接概念方面表现出相关的推理能力，但对于需要提取复杂的特定领域实体（如材料）的任务，专门的模型目前是更好的选择。这些见解为未来工作中其他材料科学子领域提供了初步指导。
新型的N-芳基甲基苯胺/Chalcone杂种作为潜在的VEGFR抑制剂：合成，生物学评估和分子动态模拟
埃及阿恩·赫尔万（Ain Helwan）的海尔万大学药学学院的生物化学和分子生物学系； B卓越科学卓越中心“ Helwan结构生物学研究（HSBR）”，埃及开罗Helwan University； C埃及Ain Helwan的Helwan University，Helwan University的药学学院药学系； D埃及开罗赫尔旺大学药学院的D Pharmaceutical Organic Chemistry系； e沙特阿拉伯阿西尔国王哈立德大学医学院医学生理学系； f沙特阿拉伯利雅得市阿尔玛雷法大学药学院药学系； G萨尔曼国际大学（KSIU）的药学学院药物系，埃及南西奈； H埃及科学技术大学（E-JONS）的PharmD计划，Hed Borg El-Arab City，埃及Alexandria的h药物化学系； I埃及Kafrelsheikh大学药学院药学系药学系； J Institut des Biomol Ecules Max Mousseron（IBMM），UMR 5247，CNRS，Universit e de Montpellier，Enscm，Montpellier，法国，
正式评估神经网络的鲁棒性及其与基于AI的安全 - 关键领域的关键相关性
摘要：神经网络在关键任务中起着至关重要的作用，其中错误的产出可能会带来严重的后果。传统上，神经网络的验证重点是评估其在大量输入点上的性能，以确保所需的输出。但是，由于输入空间的几乎无限基数，详尽检查所有可能的输入变得不切实际。在广泛的输入样本上表现出强大性能的网络可能无法在新颖的情况下正确概括，并且仍然容易受到对抗性攻击的影响。本文介绍了神经网络鲁棒性的一般管道，并概述了不同的领域，这些领域共同努力，以实现鲁棒性保证。这些领域包括评估针对对抗性攻击的鲁棒性，正式评估鲁棒性并应用防御技术以增强模型时的鲁棒性。
行为生物识别系统的性能和安全评估
1背景：行为生物识别系统的认证6 1.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2动机和生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.2生物识别技术。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8 1.2.2生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.2.1注册，验证和标识。。。。。。。。。9 1.2.2.2生物识别系统的体系结构。。。。。。。。。。。。。。11 1.3生物识别系统的评估：常规方法。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4 Fido对生物识别认证的看法是什么？。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.1 FIDO生物识别认证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.2 FIDO认证标准的一般概述。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.1性能测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.2演示攻击检测。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.5标准ISO/IEC 39794-17对行为生物识别技术说了什么？。18
Narclim2 ...
摘要。NARCliM2.0 (New South Wales and Australian Regional Climate Modelling) comprises two Weather Re- search and Forecasting (WRF) regional climate models (RCMs) which downscale five Coupled Model Intercompar- ison Project Phase 6 (CMIP6) global climate models con- tributing to the Coordinated Regional Downscaling Exper- iment (CORDEX) over Australasia at 20 km resolution and澳大利亚东南部以4公里的对流渗透分辨率。我们首先描述了Narclim2.0的设计，包括通过使用不同的参数为行星边界层，微物理学，Cumulus，辐射和陆地表面模型（LSM）测试78个RCMS选择两个定义RCM。然后，我们评估Narclim2.0模拟历史气候与CMIP3型Narclim1.0和CMIP5-强制Narclim1.5 RCMS的技能，并比较富度气候预测的差异。RCM使用WRF中新的Noah多参数化（NOAH-MP）LSM的 rcms，默认设置允许使用Noah Unifered进行默认设置，以模拟温度变量与RCMS进行实质性改进。 Noah- MP在模拟沉淀方面的改善较小，除了对澳大利亚东南海岸的大大改善。 激活Noah MP的动态植被覆盖率和/或径流选项主要改善了最低温度的模拟。 narclim2.0在最高温度偏差中与Narclim1.0和1.5（1.x）赋予了很大的降低，在许多上，绝对偏差为约0.5 krcms，默认设置允许使用Noah Unifered进行默认设置，以模拟温度变量与RCMS进行实质性改进。Noah- MP在模拟沉淀方面的改善较小，除了对澳大利亚东南海岸的大大改善。激活Noah MP的动态植被覆盖率和/或径流选项主要改善了最低温度的模拟。narclim2.0在最高温度偏差中与Narclim1.0和1.5（1.x）赋予了很大的降低，在许多
药物禁令命令的过程评估（...
大多数受访者都同意，该计划的资格标准适当地应用了，并且立法框架是足够的。但是，确定了一些实施问题，可以解释DSPO应用程序数量较少和执行结果。这些与试验的地理限制有关，与其他方案重叠（例如枪支禁令计划）以及应用程序和审查过程的程序延迟。此外，几个利益相关者提出了问题，因为该计划的目的和预期目标缺乏明确性。