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从知识管理到智能工程——使用开源大型语言模型在律师事务所内部构建人工智能的实用方法
摘要 开源基础语言模型为律师事务所内部构建 AI 开启了新机遇。在本文中，我们探讨了律师事务所面临的 AI 构建与购买方程式中的不同选择，并概述了构建 AI 的四种姿态。我们推动了一种特殊的姿态，即利用开源基础模型，既可以缓解数据隐私和安全问题，又可以使用内部数据定制这些模型。我们探索了对这些模型进行微调的不同方式，并在传统知识管理过程中提出了一种新颖的智能工程，即指令微调语言模型以无限扩展对显性知识的访问。我们使用基于 GPT-3 架构的开源基础模型和开源合同数据集进行了概念验证，提供了这种技术方法的实际演示。我们还对结果进行了定性分析。
紧凑型腔内热声热泵的数值模型
摘要 - 本文介绍了沿着放置在振荡流的紧凑型腔内的一堆固体板的热声热泵送的数值研究。速度和压力场受两个声源控制：主要的“压力”来源监测流体压缩和膨胀阶段，以及一个次级“速度”来源，产生振动性的流体运动。使用“内部”代码求解Navier进行数值模拟 - 在二维几何形状中低马赫数近似下的Stokes方程。在线性状态下，使用该模型正确描述热声热泵，用于不同参数集，例如堆栈板的热物质特性，压力振荡的幅度或速度源，两个源之间的相移。堆栈板两端之间建立的正常温度差的数值结果与分析估计值和文献中发表的实验结果非常吻合。然后考虑几种对应于在外壁上施加的不同热条件和内部分离板的配置。如果分离板是绝热的，则温度沿堆栈线性变化，从而恢复了经典线性理论的结果。如果分离板是热导传导的，则该模型提供了局部热量和传质的详细说明，表明温度场变得完全二维，并且热泵热泵效率较小。该模型非常适合探索局部传热限制对热泵效率的影响，因此非常适合详细分析更复杂的机制，例如浮力效应。
瞄准蚊子体内的疟原虫 - Pure
概念验证研究表明，用于人类治疗的抗疟药物也可用于蚊子，以阻断疟疾传播。部署新的控制工具最好在管理计划内进行，该计划通过最大限度地降低抗药性进化的风险并减缓其一旦出现就传播的速度来最大限度地延长药物的使用寿命。我们要问：针对蚊子体内的寄生虫会产生什么流行病学和进化后果？我们的综合研究表明，针对蚊子体内的寄生虫 (i) 可以通过轻松扩展现有的流行病学框架来建模；(ii) 提供了一种功能新颖的控制方法，与针对人类寄生虫相比，它对抗药性进化的抵抗力更强；(iii) 可以延长专门用于治疗人类的抗疟药的寿命和临床效益。
一种务实且基于威胁的方法来解决网络内幕风险
组织正在继续改变业务流程，并保持竞争力并适应技术创新和业务连续性威胁。采用云和其他第三方管理服务和合作伙伴关系，以及由于大流行而导致的工作实践和人类行为的变化，通过为内部用户提供超越或滥用其访问和知识来损害组织的新手段和机会，从而有助于网络内幕威胁攻击表面的增长。例如，许多组织通过建立新的远程工作能力并在短时间内提高个人设备的使用来引入混合动力。物理访问控制和可接受的使用政策的有效性较低，应仔细考虑以确保主要是为办公室环境设计的技术控制对远程工人仍然有效 - 此考虑也必须扩展到第三方承包商和服务提供商，例如那些为IT系统提供常规工程支持的考虑。
![* 大多数基地设施内无需佩戴口罩。但是，所有 2 医疗集团设施内均需佩戴口罩。患者和两岁以上的访客必须佩戴口罩。在临床环境中工作并进入公共区域的 2 MDG 人员将佩戴口罩。[无论疫苗接种情况如何，所有人都必须佩戴口罩（军人、国防部文职雇员、国防部承包商和官方访客）。]](/simg/a/ad52a852966d64eb7d9ef45f5085824f46ea501f.png)
* 大多数基地设施内无需佩戴口罩。但是，所有 2 医疗集团设施内均需佩戴口罩。患者和两岁以上的访客必须佩戴口罩。在临床环境中工作并进入公共区域的 2 MDG 人员将佩戴口罩。[无论疫苗接种情况如何，所有人都必须佩戴口罩（军人、国防部文职雇员、国防部承包商和官方访客）。]
在 BAFB 设施内时，面部遮盖要求符合 CDC 的 COVID-19 社区级别指导，并将使用“路易斯安那州”和“博西尔县”通过以下网站确定社区风险级别：https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/science/community-levels.html https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/your-health/covid-by-county.html 当博西尔县的社区级别被列为低时，基地内是否佩戴口罩是可选的，但以下情况除外：
了解万事达卡在疫情期间推出的纽约新技术
最大的装置实际上是一面绿墙，由不同色调的苔藓组成的几何图形，用于将居住者与自然联系起来。在“亲生命”理念的指导下，建筑的真正绿化不仅是为了改善幸福感，也是为了提高生产力。在一项对来自全球 16 个国家的 7,600 名员工的调查中，三分之二的受访者表示，以绿色、黄色或蓝色点缀的明亮办公环境让他们更快乐。
在非散射折射物体内的平均路径长度
在许多物理学领域中，找到在给定物体中随机分布的平均和弦长度是一个自然的问题。从数学角度来看，这是一个看似复杂的任务，因为人们应该考虑线的空间和角度分布以及它们如何相交对象的表面。对于凸形的身体，答案令人惊讶地简单，由平均和弦长度定理给出，该定理已有一个多世纪[1]。它指出，平均和弦长度⟨c⟩与物体的形状无关，并且仅取决于体积V与表面积的比例为⟨= 4 v /。从各种角度得到证明[2-4]。最近才表明，该定理可以进一步推广到扩散物体中随机行走的研究。平均路径长度定理[5]指出，平均路径长度仍然简单地是⟨l⟩= 4 v /;这与介质的形状和散射 /扩散特性无关。有效性延伸到许多领域，因为它对物体内部的任何随机步行都是有效的，并且与封闭散射介质中的几何光学元件特别相关。该定理的一个重要条件是，入口点和初始方向是均匀和各向同性分布的，在光学中，这与兰伯特的照明相当[2]。路径长度分布和平均路径长度是许多光学系统设计的核心，可以使用射线光学描述。它们可用于计算吸收和散射培养基的光学特性[6，7]，药物粉末中的折射颗粒培养基[8]，用于太阳能电池设计[9-11]，随机激光[12]和集成球[13，14]。射线追踪也可以与衍射效应结合使用，以计算大型粒子的电磁散射特性，例如几何光学近似和物理光学模型[15 - 20]或
衡量城市内通勤和经济活动...
∗作者感谢Lirneasia组织提供访问Sri Lanka手机数据，尤其是Lirneasia高级研究经理Sriganesh Lokanathan。作者还感谢shibasaki的Ryosuke Shibasaki通过孟加拉国的手机数据导航，到Anisur Rahman和Takashi Hiramatsu，以获取DHUTS调查数据，以及孟加拉国国际增长中心（IGC）孟加拉国的数据。孟加拉国的手机数据由该项目的亚洲开发银行（A-8074REG：“在河流流域管理中应用遥感技术”），这是ADB与东京大学之间的一项联合计划。我们感谢Lauren Li，Akira Matsushita和Zhongyi Tang，他们提供了出色的研究帮助。We sincerely thank David Atkin, Alexander Bartik, Abhijit Banerjee, Sam Bazzi, Arnaud Costinot, Dave Donaldson, Esther Duflo, Gilles Duranton, Jean-benoît Eymeoud, Ed Glaeser, Seema Jayachandran, Sriganesh Lokanathan, Danaja Maldeniya, Melanie Morten, Ben Olken, Lirneasia BD4D团队的成员史蒂夫·雷丁（Steve Redding）和MIT，Lirneasia，Neudc 2016的MIT的研讨会参与者，哈佛城市发展小型会议，ADB城市发展与经济学会议，UEA 2019，NBER CIETS和全球经济会议，以进行建设性评论和反馈。我们感谢Dedunu Dhananjaya，Danaja Maldeniya，Laleema Senanayake，Nisansa de Silva和Thushan Dodanwala在斯里兰卡的Hadoop Code和GIS数据提供帮助。我们还感谢Darin Christensen和Thiemo Fetzer的R代码来计算Conley标准错误（http://www.trfetzer.com/使用r-to-to-to-to-estimate-spatial-spatial-hac-errors-per-per-per-conley/），我们在其中构建了我们的代码。我们非常感谢国际发展研究中心（IDRC）和魏斯基金（Weiss）数据分析的资金，以及国际增长中心（IGC）的资金，以分析孟加拉国数据。†哈佛大学。电子邮件：gkreindler@fas.harvard.edu‡波士顿大学。电子邮件：miyauchi@bu.edu