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您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
您好，我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC（也称为 AiWebTools.Ai）的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站，或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来，我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在，并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用，包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来，我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具，它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作；相反，我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的，赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题，如果他们没有口袋里的人工智能助手，他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能，它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能，从医生人工智能到兽医人工智能，再到教育导师，再到大学学位 GPT，这是一个 GPT，它基本上可以教你每一门大学课程，不管你想学什么学位，它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情，我真的无法在这篇证词中全部列出，但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失，这是肯定的，无论你通过什么法律，即使人工智能明天成为非法，一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行，而你无法控制网络。此外，人工智能已经发展到可以在硬件本地运行，你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的，人们对此一无所知，例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot，你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成；然而，co-pilot 有必须遵守的条款和条件，因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能，看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响，并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里，我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人，这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中，它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明，更有能力，我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的，它正在到来，你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律，阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西；然而，你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西，因为它在这个世界上以多种方式运行，所以它无法改变；它将进化成它注定要参与的任何东西，没有任何法律可以影响它的行动方向
使用各种损失模型的电池损失预测
这项工作比较并量化了带有太阳能光伏（PV）的住宅建筑物的案例研究中三个电池系统损耗表示的年损失。两个损失表示形式考虑了不同的操作条件，并使用电池电力电子转换器（PEC）的测量性能，但使用恒定或依赖电流的内部电池电池电阻的不同。第三表示是无关紧要的，并使用（固定的）往返效率。工作使用负载和PV轮廓的次数测量，包括不同的PV和电池尺寸组合的结果。与具有当前依赖性内部电阻的情况相比，结果表明使用恒定电池内部电阻不足，并将年度损失差异量化为-38.6％。结果还表明了通过固定的往返效率对电池系统的效率进行建模的缺陷，其损失差异在-5％至17％之间，具体取决于情况。此外，突出显示了计算细胞损失的必要性，并且量化了其对转换器加载的依赖性。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
Gerotherm®助焊剂锥形，安全性和压力损失 -
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Mazdutide对...
2 Adult Hospital Internal Medicine Department, Endocrine Unit, The University Teaching Hospitals, Lusaka, Zambia, 3 Center for Health Technology and Service Research (CINTESIS) & Health Research Network Associated Laboratory (RISE), University of Porto, Porto, Portugal, 4 Pharmaceutics Department, Faculty of Pharmacy, University of Tripoli, Tripoli, Libya, 5 Department of Clinical Pharmacy and Biopharmacy, Faculty of Pharmacy, University of UYO，UYO，AKWA IBOM州，尼日利亚6研究与社区健康局局局局局局局长，卢旺达基加利（Rhih），卢旺达基加利（Rhih），卢旺达（Rwanda），7个业务发展和伙伴关系，兰斯萨拉姆（Dare）南非约翰内斯堡约翰内斯堡大学植物学和植物生物技术
术前脑体积损失与左心室辅助支持的晚期心力衰竭患者的术后del妄有关
de妄是左心室辅助装置（LVAD）植入后晚期心力衰竭（ADHF）患者的常见神经系统并发症，从而显着影响恢复。这项研究旨在分析正在接受LVAD植入的ADHF患者中对大脑的非对比度计算机断层扫描（CT）扫描，以确定曾存在的脑萎缩与术后del妄之间的关联。从2020年3月至2023年7月进行了一项涉及166例ADHF患者的研究。植入前使用先进的定量神经影像学技术分析了非对比度CT扫描。评估的主要标记是侧心室分数（LVF），其次级标记包括皮质灰质分数（CGMF），白质分数（WMF），基底神经节分数（BGF）和丘脑分数（TLF）。在植入后的两周内，共有56例患者（33％）经历了术后del妄。div妄患者年龄较大，并且表现出更大的脑萎缩，该患者由较高的LVF和较低的CGMF，WMF，BGF和TLF值表示。ir妄的发生与年龄和心室增大密切相关，主要是在侧心室中。LVF有效地预测了妄想的发展，无论年龄如何。术前脑大量分析，特别是侧心室的大脑体积分析，对于识别有术后del妄风险的患者至关重要，增强了术后治疗以及改善LVAD接受者的结果。
乌克兰毁灭性的森林损失突出了战争的环境损失
“随着乌克兰的巨大生命损失，乌克兰的战争也造成了严重的环境破坏，从破坏广阔的森林地区开始。“对生物多样性和生态系统过程的损害，例如水过滤，土壤形成和气候调节，难以量化。”
先天免疫训练加剧了实验模型中的炎症性骨质流失
先前的方法主要集中在适应性免疫系统上，即免疫系统的分支“记住”以前的威胁，并在再次遇到时发动了特定的攻击。人体还具有先天的免疫分支，长期以来，该分支被认为是免疫系统的一线通用攻击部门，没有能力记住事先袭击或在重新收录时做出不同的反应。
最初存在的稀疏，成熟的髓磷脂代表成人CNS中髓磷脂损失的一种无损形式
髓磷脂是一种由中枢神经系统（CNS）中的少突胶质细胞的延伸质膜形成的多层结构（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann等，2019）。它会围绕轴突充分包裹，从而产生主要由脂质（70-85％）和蛋白质（15–30％）组成的鞘，它们共同提供电绝缘。脂质成分，包括胆固醇，磷脂和糖脂，使髓磷脂具有绝缘性，而髓磷脂碱性蛋白（MBP）和蛋白质脂质蛋白（PLP）（PLP）（PLP）（PLP）稳定并稳定并压缩层。PLP还将胆固醇分流到髓磷酸室（Werner等，2013）。髓鞘鞘分为节间，它们是沿轴突髓磷脂紧密压实的区域。这些由富含电压门控离子通道的轴突的Ranvier的节点分开。这个结构性组织允许盐分传导，其中仅在节点上仅重新再生动作电位，同时降低了神经元活性的能量需求，从而显着提高了信号传播速度（Aggarwal等，2011; Baumann and Pham-Dinh，2001; Stadelmann et al。，2019年）。髓磷脂在确保沿轴突的快速有效信号传递来确保动作电位的精确同步方面起着关键作用。这种同步整合了各种兴奋性和抑制性输入，从而实现了神经元通信的准确时机。通过保持动作电位的速度和保真度，髓磷脂支持复杂的神经回路的协调，这对于适当的神经网络功能和过程（例如感觉知觉，运动控制和认知）至关重要。髓磷脂结构的小改变可以促进或破坏动作电位的同步，从而影响神经回路功能（Bonetto等，2021; Monje，2018; Xin and Chan，2020）。
在全阵容中托管第二阶的特殊点...
摘要：我们报告了一个全磨的索引引导的双核光子晶体纤维（PCF），该光子晶体纤维（PCF）在系统的参数空间中托有二阶特殊点（EP）。通过适当选择围绕EP的参数包围方案，已经研究了耦合模式之间的相互作用，并随后观察到模式转换。©2025作者。1。引言EP是一种独特的拓扑奇异性，它出现在非热系统的参数空间中，该系统同时同时[1-5]同时，该系统的Hamiltonian Colesce的特征值和特征态。非弱点组件之间的相互作用，例如增益损失，开放系统的拓扑特性控制其复杂能级之间的相互作用，从而导致避免的谐振交叉型现象[1]。围绕EP围绕的非热参数的逐渐变化导致特征值的绝热过渡。最近，鉴于其具有多种应用的潜力，包括光学隔离器[2]，不对称模式开关[3]和超敏感传感器[4]，对托管EPS的开放光子系统的兴趣越来越大。虽然已经探索了托管EP [5]的损害辅助PCF，但它们的制造仍然是一个实用的挑战。幸运的是，全糟糕的PCF提供了更可行的替代方案。在这项工作中，我们引入了一个全糟糕的双核PCF细分市场，与我们先前的研究中使用的常规增益框架不同[5]。这提供了一种具有成本效益且低噪声的替代方案，同时保留了基于光纤平台的内在优势。采用全毛系统的决定是由实际考虑的动机，因为合并增益需要其他组件，精确的掺杂与活性材料（例如ER，YB）和光学泵送，这使得过程昂贵且容易受到不稳定性和波动的影响。相比之下，引入损失仅涉及有损材料的掺杂，在这种材料中，可以通过适当的定制掺杂剂浓度来精确控制损失的幅度[4]。在这里，我们提出了一个双核PCF，该双核PCF支持两个准引导模式，波长为1.55 𝜇𝑚。通过在两个内核中实现自定义的损失分布不成比例的损失分布，我们研究了模式模式相互作用，并在2D参数空间中托管EP。在这种全湿的微结构纤维几何形状中托管EP的托管构成了高度敏感的基于EP的传感的有前途的途径，并为下一代光子设备的开发奠定了基础。