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评估用于网络安全任务的大型语言模型的考虑
人工智能（AI）政府和行业的政策讨论一直受到人们对根据基于大语言模型（LLM）的人工智能技术的最新进步所带来的潜在社会规模风险的担忧。一个问题是恶意用途，其中具有恶意意图的适度熟练的个人或群体可能会利用LLM来扩大自己的能力来引起混乱。其他问题反映了未来AI系统自主运行Amuck的潜力。例如，讨论者担心这种自主系统可以控制关键系统或独立协调影响力的操作。开发更实际的LLM评估可能会有助于避免不适当地推断出令人难以置信的极端情况或完全驳回LLM功能。
开发铝/空气BA3ery作为高容量的主要BA3ery Energy
电池组的重量能量密度是用于尺寸全电动飞机的最重要但通常估计的设计参数之一。在将细胞水平推断到飞机水平的性能时，经常会损失对热，结构和操作安全边缘的适当会计。本文总结了更好地说明组装电池组时相关的罚款所需的相关工程和认证细节。细胞和包装能量密度之间的关系不是线性的，正如通常假定的那样。此外，关系因包装需求，细胞化学和体系结构而异。参数，高实现模型用于确定在一系列条件下的最佳电池组大小，以更好地量化技术缩放效果。
人工智能和卫星遥感可用于预测大豆 (Glycine max) 产量
农民和农学家通过计算相对较小区域的植株数、每株豆荚数和每豆荚种子数，并推断整个田地面积，来估算大豆 (Glycine max) 的产量。这些信息虽然有趣，但却是劳动密集型的，在应用于整个田地规模时可能无法提供有用和准确的信息。例如，de Souza 等人。(2023) 报告称，要评估植物的表型特征，应评估 2.7 平方米区域内 21 株大豆植物的四个性状。但是，当这种为小块地设计的采样方案扩展到可能大于 650,000 平方米 (65 公顷) 的田地时，采样要求很快就会变得难以管理。因此，精准农业需要一种替代方法来估算大豆产量。
学习TSP需要重新思考概括-Drops
对组合优化问题（例如旅行推销员问题）的神经网络求解器的端到端培训是棘手的，效率低下，超过了几百个节点。，当最新的机器学习方法经过琐碎的尺寸训练时，与经典求解器紧密相关，但他们无法将学习的政策推广到更大的实用范围。旨在利用转移学习来解决大规模TSP，本文确定了归纳偏见，模型架构和学习算法，这些算法促进对比培训中所见的实例更大的实例。我们的受控实验提供了对这种零弹性概括的首次原则研究，表明除训练数据超出训练数据需要重新思考神经组合优化管道，从网络层和学习范式到评估方案。
了解 3D™ AI CAD 中的案例评分
包含数据库中约 32.1% 的癌症病例，约 4.3% 的非癌症病例处于此范围。在 100,000 名女性的人口中，癌症发病率为 5.1/1000，平均有 510 例癌症和 99,490 例非癌症。预计平均会有约 164 例癌症病例得分为 76-100（32.1% x 510 例癌症），约 2,700 例非癌症病例得分为 0（4.3% x 99,490）。因此，在约 4,200 例病例得分为 76-100 的病例中，每 27 例中约有 1 例是癌症 164/(4300+164)。在此示例中，为了清楚起见，对数字进行了四舍五入；更精确的数字如表 1 所示。可以对其他病例评分箱进行类似的分析，从观察到的数据库分布中推断，以估计一般筛查环境中的预期数字，从而得出给定病例评分中可能是癌症的分数的估计值。
2025-2035 年车辆减重路线图研究
减少轻型乘用车在使用过程中的温室气体排放为最大限度地减少机动车对环境的影响提供了重要机会。减轻车辆质量是提高性能的同时减少车辆排放的途径之一。监管机构投入了大量资源试图估算出减轻轻型车质量的最低成本。知名工程公司进行了详细的拆卸和成本研究，积极研究了少数车辆的轻量化，并产生了一些创新想法。然而，汽车制造商回应称，这些研究并未涉及风险、业务限制和客户要求。此外，将一项或几项拆卸研究的结果推断到美国市场上销售的 1,000 多种车型也是不恰当的。评估质量减轻趋势是一项关键且具有挑战性的任务。
Econ 295/CS323 2023 年春季课程大纲 5-21
3. Manning, Christopher D. “人类语言理解与推理。” Daedalus (2022) 151, no. 2: 127-138。4. Srivastava, Aarohi, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown 等人。“超越模仿游戏：量化和推断语言模型的能力。” arXiv preprint arXiv:2206.04615 (2022)。5. Devlin, Jacob, Ming-Wei Chang, Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。“ Bert：用于语言理解的深度双向转换器的预训练。” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018)。 6. Radford, Alec、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever。“通过生成式预训练提高语言理解能力。”（2018 年）。7. Chen, Mark、Alec Radford、Rewon Child、Jeffrey Wu、Heewoo Jun、David Luan 和 Ilya Sutskever。“从像素生成预训练。”国际机器学习会议，第 1691-1703 页。PMLR，2020 年。
了解 3D™ AI CAD 中的案例评分
考虑病例评分为 76-100 的顶部箱子。该箱子包含数据库中约 19.8% 的癌症病例，约 2.7% 的非癌症病例具有此范围。在 100,000 名女性的人口中，癌症发病率为 5.1/1000，平均有 510 例癌症和 99,490 例非癌症。人们预计平均会看到约 101 例病例评分为 76-100 的癌症（19.8% x 510 例癌症）和约 2,700 例病例评分为 0 的非癌症（2.7% x 99,490）。因此，在病例评分为 76-100 的约 2,700 个病例中，每 28 个病例中约有 1 个是癌症（101/2,800）。在此示例中，为了清楚起见，对数字进行了四舍五入；更精确的数字如表 1 所示。可以对其他病例评分箱进行类似的分析，从观察到的数据库分布中推断，以估计一般筛查环境中的预期数字，从而得出给定病例评分中可能是癌症的分数的估计值。
抗体图2022克阴性/克阳性
一般说明： *从2022年1月1日至2022年12月31日分离的革兰氏阴性细菌的抗体图。*所有数据均来自震中微生物管理计划。*数据来自从急诊室，急诊室，患者和诊所患者那里收集的标本。*易感性基于单个微生物的CLSI（临床实验室标准研究所）的断点。*针对每个微生物组报告的抗生素基于CLSI M100出版物。*每个分析期，只有每个患者给定物种的第一个分离物应包括在抗体图报告中。*这些数字代表了易受抗微生物的分离株的百分比。少于75％的抗生素不被认为是一种选择的药物。*如果<30个分离株，请注意推断结果：数据对于治疗功效和经验治疗的选择可能尚无定论。*尿液标本的抗生素：仅通过电子螺旋螺旋记录在尿液上报道硝基氟烷。
从可再采矿源中提取能源过渡金属
已开采和拟开采矿床的金属矿石品位一直在下降，5 因此每单位最终金属产品产生的废弃物量增加。再开采的来源包括尾矿、废石、酸性矿山排水和相关的处理污泥、矿石加工副产品和煤灰。最常见的具有可再生能源金属再开采潜力的矿山废弃物是尾矿。6 《全球尾矿评估》7 估计，全世界有 8,500 个活跃、不活跃和已关闭的尾矿储存设施。使用该估计值并根据较少数量设施的报告量推断，全球储存的尾矿约为 217 立方公里（km3）。虽然全球储存的尾矿总量存在不确定性，但世界各地金属矿山显然不缺尾矿——但尾矿中的可再生能源金属含量以及提取这些金属的经济和环境可行性在很大程度上是未知的。