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十个简单的规则来利用大型语言模型获得赠款
最近的大语模型（LLMS）的表现飞跃，这是一个人工智力（AI）算法的子类，其中包括Openai的Chatgpt，Google Bard和Microsoft的Copilot（以前是Bing）（以前是Bing Chat），迎来了人工文本的革命。这些系统接受了数十亿个文档的培训，足以欺骗人类用户以为他们正在与其他人交谈[1，2]。在学术界，LLM驱动的聊天机器人已成为帮助草拟和修改Sciminfific文本的流行工具[3，4]，其中一些人甚至将其与合着者一起使用[5]。爱好者高出了这些系统来总结整个文章的能力，简化了术语，并提高了草稿的清晰度和简洁性，尤其是对于非母语英国作家而言[6-8]。另一方面，其他人提倡严格的界限和限制[5，9，10]，理由是道德和隐私问题，以及这些工具“幻觉”的趋势（或构造和捏造）的趋势[11]。llms被提供了大量信息，并使用统计信息来预测句子中的下一个单词[12]。这样做，它们会以语法和语义上正确的文本来响应提示，但无法估计其预测的不确定性或真实性 - 在幻想中呈现。这也意味着可以从现有来源逐字借用生成的文本，这导致了越来越多的版权诉讼[13，14]。作为科学提案的作者，我们认为写作提案是一个非常个人化的，当最终产品充满了作者的想法，风格和个性时，最终产品是最好的。迭代制图和精炼的过程也有助于发展科学写作技巧[15]，这对于在学术界成功的长期职业至关重要。我们也相信，科学家可以从此过程中包括AI中受益匪浅，特别是作为助手或临时审稿人，特别是因为为这些系统提供了更好，更广泛的可用算法。本文旨在取得微妙的平衡 - 一个热情而警示的故事，概述了10个最佳实践技巧（图1中总结）在您的赠款写作过程中使用LLM。
利用数字创新促进亚洲及太平洋地区可持续发展专题研究摘要
在本文件中，秘书处讨论了各国政府如何鼓励和支持数字创新的发展、复制和推广。首先，它提供了一个框架，阐述了数字创新与可持续发展之间的协同关系。其次，通过这一框架，它确定了五项有利行动，同时倡导加强利益攸关方的参与和持久的伙伴关系。第三，秘书处建议利用现有的区域合作机制，通过三条途径，巩固数字创新对加速实现可持续发展目标的贡献。整份文件都引用了亚太地区的案例研究。
一个新型的物联网信任模型利用完全分布的行为指纹识别和安全委托
人们日常生活中普遍存在和大量物联网应用程序（IoT）应用使这种情况成为网络威胁的非常关键的攻击表面。在硬件和软件特征方面，相关实体的高异质性不允许定义统一，全球和有效的安全解决方案。因此，研究人员已经开始研究新的机制，其中超级节点（网关，轮毂或路由器）分析了目标节点与网络中其他同行的相互作用，以检测可能的异常。这些策略中的最新策略是基于对物联网中节点行为的指纹建模的分析。然而，现有的解决方案并不能应付参考方案的完全分布性质。在本文中，我们尝试通过设计一种新颖且完全分布的信任模型来利用点对点设备的行为指纹，分布式共识机制和区块链技术来提供贡献。在我们的解决方案中，我们解决了将智能事物配备安全机制的非平凡问题，并通过其邻居以及网络中对象的信任度在与之交互之前。除了对框架的详细描述之外，我们还说明了与之相关的安全模型以及进行评估其正确性和性能的测试。
对冲基金如何利用人工智能取得领先
一提到人工智能 (AI)，人们就会同时感到兴奋和焦虑。在人工智能驱动的世界中，未来会是什么样子？当个人人工智能助理增强每一项任务、预测您的需求并以当前搜索引擎和软件无法比拟的方式简化您的操作时，您的工作日将如何变化？您还会有工作吗？这些是当今我们站在下一场伟大技术革命的山脚下时面临的一些重大问题。从最广泛的意义上讲，人工智能并不新鲜。当今最常用的人工智能子集是机器学习，它通过将复杂算法应用于大型数据集而用于金融、科学和其他领域。自 2022 年 11 月 OpenAI 的 ChatGPT 推出以来，公众的想象力被人工智能的另一个分支所吸引：生成 (Gen) 人工智能。Gen AI 工具（也称为大型语言模型）挖掘大量数据集以生成复杂的内容，包括文本、代码、图像和其他媒体。然而，对于每一个 AI 的追随者，怀疑论者都会指出该技术在专业环境中的能力和实际应用方面的缺陷。本报告将简要介绍对冲基金经理对人工智能的态度。它概述了他们如何使用这些新工具，他们预见未来的机会，以及它们与更广泛采用之间的障碍。这份报告由 AIMA 全球研究委员会委托撰写，是我们首次涉足该领域。除了调查 AIMA 的全球资产管理会员外，我们还采访了行业先驱和其他利益相关者，以帮助了解他们如何利用这一代最受关注的技术。所有受访者都同意，成功地将人工智能融入业务运营需要同样重视对技术和人才的投资，这是我们在本报告中探讨的主题。一位评论员描述了成功的最佳策略，就像一支获胜的赛车队一样，最佳引擎与最佳车手的搭配。市场研究和定性访谈揭示了一些人（主要是大型对冲基金经理）的雄心，他们希望建立这样的合作伙伴关系，以确保在人工智能采用方面占据领先地位。那些拥有资源的资产管理公司正在大力投资打造独特的产品，并引进专业知识，以充分利用这一迅速扩张的新工具包。这种市场动态的另一面是，未来可能会出现两极分化：一类人受益于人工智能工具，另一类人则陷入困境，依赖越来越低劣的传统技术。
承担法国农业的挑战，以确保其...
在2020年，专门从事育种的145,000个农场，占法国农场的37％。在2010/2020年期间，其数量减少了30％（-63,500），而所有农场的下降了20％（-100,000）。因此，农场代表了十年来农场失踪的近2/3。那些生产牛的人特别受到33,000或-27％的影响。今天，他们只有90,000，而1984年为420,000。因此，在劳动力方面，他们在2010年失去了第一个排名，因为他们专门用于主要文化的农场。多种养殖业务的数量也从2010年的11.8％减少到2020年的10.4％。
71% 没有保险的印度人认为“保险”是一个关键杠杆......
- 消费者的主要担忧已从医疗费用转向通货膨胀和不断上涨的生活成本 - 尽管 80% 的消费者认为保险是实现财务安全的关键工具，但 94% 的消费者没有保险或保险不足 - 37% 的消费者将财务免疫力等同于“拥有多种收入来源”，41% 的消费者声称拥有“第二收入”可以增强财务免疫力 - 52% 的印度家庭收入分配集中于建立财务免疫力，通过将资金投资于储蓄、投资、人寿保险和健康保险计划 - 80% 的消费者完全依赖雇主提供的保险单 印度，2023 年 9 月 11 日：印度最值得信赖的私人人寿保险公司之一 SBI 人寿保险公布了其综合消费者研究的第三版——“金融免疫研究 (FI) 3.0”，题为“揭开消费者幻想的神秘面纱”。该研究深入探究了印度消费者的内心世界，破解了围绕财务准备的迷思，揭示了阻碍他们实现真正财务安全的常见幻想。SBI Life 与知识合作伙伴德勤合作开展了这项研究，调查了遍布全印度 41 个城市的 5,000 名受访者。在一个被不可预见的挑战重塑的世界里，这项研究揭示了一个严峻的现实，即印度消费者对财务准备的看法往往被幻想所蒙蔽，这些幻想可能会产生可怕的后果，导致他们或他们的家人在生活不确定的情况下得不到足够的财务保障。虽然 68% 的消费者认为他们的保险足够，但实际上只有 6% 的投保消费者拥有足够的保险。但是，我们仍有理由抱有希望，因为 71% 的未投保受访者认为保险是实现“财务豁免”的绝对必要条件。此外，SBI Life 的《金融豁免研究 3.0》显示，83% 的受保人认识到保险对于实现财务韧性的关键作用。为了将金融豁免的概念推广到大众，SBI Life 还推出了一款免费使用的“金融豁免计算器”，该计算器可收集消费者的个人资料和当前金融资产，以提供个性化的金融豁免评分评估。该评分提醒人们，今天的准备将为明天奠定基础。“金融豁免计算器”还就个人如何弥补其财务准备中发现的差距提供了宝贵的建议。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
挑战、对策及联合利华案例
摘要：本文探讨企业实现可持续运营面临的挑战与应对措施。实现可持续运营的挑战很多，包括资金约束、战略转型、制度与文化影响、资金压力等。本文提出企业可以通过制定清晰的可持续发展战略、提高资源效率、加强供应链管理、推动环境创新、强化社会责任等应对措施来克服这些挑战。同时，本文以联合利华为例，分析其在实现可持续运营方面取得的显著进展。联合利华通过履行九项健康、卫生、营养、温室气体、水资源和废物承诺，设定了50多个目标，取得了诸多成果。联合利华还通过与供应商合作、推动废物减少和实施碳中和目标，积极应对实现可持续运营的挑战。本文的研究将为企业实现可持续运营提供有益的经验和启示。
CLP™终生凹处紧急照明器-Cleverpim
ZoneWorks和数据监视的选项具有零件号Clife-ZW，Clife-DATA的终生视频，配备了ZoneWorks Communications Modules（节点）。使用使用电源电缆的电源线技术来监视这些配件，以提供数据通信或连接到中央服务器的专用数据中心上安装的数据路由器的专用数据电缆（也可以通过以太网/Internet/Fiber连接）。服务器上的ZoneWorks软件用于监视，协调测试和整理每个终身测试数据。ZoneWorks终身视线可以通过单个推动测试开关或扫描提供的条形码进行委托。LED测试开关指示器提供了在测试和正常操作过程中终生状态的多功能指示：
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助