XiaoMi-AI文件搜索系统
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Mohsin Shah
经验丰富的投资2024年6月 - 2024年8月数据工程实习生史密斯菲尔德，RI•与Amazon Lex创建了聊天机器人，用于通过JIRA跟踪的Amazon Lex；协助效率，并预计将查询减少40％。•设计了用于密码重置和用户注册的Splunk仪表板，为数百万用户识别摩擦和放弃点。•应用雪花SQL表和AWS S3迁移面向客户的网络安全数据，从而提高了5000多种年度演示文稿的数据安全性。Microsoft 2024年1月 - 2024年2月数据科学实习生，马萨诸塞州剑桥市•扩展了Azure ML负责任的AI工具箱和解释LLM的文本，例如GPT-4和Llama，辅助200,000多种模型评估的用户。•实施的石灰解释器，可自定义的基准测量指标和综合UI仪表板中的错误分析模块。•开发了5个教程笔记本，以拥抱面（GPT-Neo，Roberta）和OpenAI API（GPT-4，3.5，3）展示模型分析。马萨诸塞州阿默斯特大学2023年5月 - 2023年9月ML和NLP研究实习生| JaimeJ.Dávila教授| GitHub Code Amherst，马萨诸塞州•分析的多模式变压器模型：BLIP，GIT，剪辑和自定义视觉语言模型（VLM），带有BERT（LLM）编码，
RFP_浮动海上风能开发.docx
与州政府机构代表反复沟通，以确定这些优先事项并制定具体的研究目标。资助项目直接针对这些研究目标中的一个或多个。SSINP 资助指南可在 COAST 网站上找到，其中阐明了资助计划的基本目的，概述了计划限制（例如资格要求和奖励条件），描述了资金的管理方式，并描述了申请所需的组成部分。在考虑您申请该计划时，请务必仔细阅读资助指南。资助指南以引用的方式纳入本征求建议书 (RFP)。加州海洋资助学院计划 (CASG) 是本 RFP 的资助合作伙伴。CASG 是一个由联邦政府资助的大学附属组织，通过研究资助、奖学金、推广计划以及通信和外展为整个加州的应用海洋和沿海科学提供支持。CASG 的使命是提供所需的信息、工具、培训和关系，以帮助加州保护我们的沿海和海洋环境并实现可持续繁荣。海上风能背景
穆罕默德·赛义德卡泽米·阿尔德比利
我是博洛尼亚大学的博士后研究员，拥有电子、电信和信息技术工程博士学位。我的研究重点是高性能计算系统的设计、分析和管理。我在 MLOps、机器学习、深度学习、Python、PyTorch、PySpark、Dask、TensorFlow、预测模型、大数据、并行编程和统计数据分析方面拥有六年的行业经验和技能。我热衷于利用我的专业知识推动创新并提高我所在领域的知识。
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
Terahertz Josephson Echo Spectroscopicy探测了不均匀的铜酸盐超导性
不均匀性对量子材料的特性至关重要，但是可以测量它们的方法仍然有限，并且只能访问相关可观察的一小部分。例如，诸如扫描隧道显微镜之类的局部探针已经证明，在纳米长度尺度上，丘比特超导体的电子特性是不均匀的。但是，需要解决高阶相关性的互补技术以阐明这些不均匀性的性质。此外，局部隧道探针通常仅远低于临界温度。在这里，我们开发了一种二维的Terahertz光谱法，以测量来自近乎掺杂的丘陵中层间间的隧道共振的Josephson等离子体回声。这项技术使我们能够研究材料中层偶联的多维光学响应，并从外部无均匀的无均匀宽扩展中拓宽了材料中的固有寿命扩大，以实现中间层间隧道隧道。我们发现，不均匀的扩展持续到临界温度的很大一部分，而这在高于热量增加的寿命拓宽之上可以克服。
RI22 数学试卷 J-1 评分标准
您正在打包行李准备乘飞机。您的行李最大重量为 23 公斤。目前您已打包：阅读书籍：1 3/5 公斤靴子：7.00 公斤套头衫：5 公斤睡袋：1495 克急救箱：501 克您还剩下多少重量（以公斤为单位）？注意：将您的答案四舍五入到小数点后 3 位。
您的 AI 导师：个性化学习路径和全天候支持
摘要：人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局，催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念，该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据，AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外，AI 导师提供 24/7 支持，消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师，让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈，澄清疑问，并协助解决问题，培养互动和引人入胜的学习体验。此外，AI 导师会跟踪每个学生的进度，确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外，人工智能导师可以提供广泛的教育资源，包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好，有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师，有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求，促进了自主学习，并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力，使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
Woolworths Group no-deforestation政策
我们的No fortestation目标旨在从2025年12月31日开始将我们的主要森林砍伐商品传达给No-deforestation标准。在《供应商指南附件》中详细介绍了供应商和贸易伙伴如何为相关商品提供支持的指导。一旦我们进一步发展了澳大利亚的新鲜牛肉，将对本政策进行更新，以最终确定符合国际要求的定义和方法，同时反映了澳大利亚农业的独特景观和实践。新鲜牛肉的供应商指南将在此日以后单独发布。对于我们的新西兰业务，在新西兰生产的新鲜牛肉不在此政策范围内考虑。此政策可能会发生变化，并且可以通过与我们自己的品牌供应商和供应商品牌贸易伙伴的参与过程进行更新。随后的任何更新都将传达给我们的供应商和贸易伙伴。
在11个月内从DNA到IND*
此往绩使Lonza能够使用基于风险的实心方法在DNA到IND过程中并行跟踪活动，从而通过平台，流程和分析来创建和优化工作流程，从而使其能够减少时间表，同时还可以最大程度地减少风险。这种方法与一次性技术相结合，可以在Lonza网络中进行重新调整，技术传输和扩展的灵活选择。除了药物外，Lonza还具有广泛的药品服务方面经验，具有跨越量化方式的药物产品开发和制造能力。Lonza过去支持的大约三分之二的产品是抗体，但它在非抗体方面也具有丰富的经验，例如双特异性抗体，抗体片段，重组蛋白和融合蛋白。Lonza的药品服务具有液体和冻干能力和不同浓度范围的经验，从低浓度到每毫升一百多毫克。