XiaoMi-AI文件搜索系统
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OpenAI O3-Mini系统卡
红色团队者根据他们根据自己的专业知识和判断力如何看待其安全性，对三代人进行了评分。他们用他们认为会导致有害输出的提示来查询模型。他们的对话跨越类别，例如网络应用的查询（13.8％），生物恐怖主义（14.2％），武器创造（8.5％），攻击计划（4.1％），网络钓鱼 /骗子（4.6％），违法行为（8.9％），促进了非法行为（8.9％），辩解或仇恨（5.9％）和其他（5％），以及（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％（2.5％），2。5％。在计算中只包括至少产生一个不安全产生的对话。这使我们能够在执行开放式红色小组的同时测试O3-Mini的先验模型的安全基线。此外，这使我们能够更轻松地解析并评估提示，而在某些情况下，O3-Mini安全性可能比先前模型的安全性差。
Genai如何在中东改变云采用
在普华永道最新的第28届年度首席执行官调查中强调：中东发现，区域业务领导者认识到AI作为创新的催化剂的潜力，而GCC首席执行官的一半则以“大”或“非常大”的范围信任，而仅仅是三分之一。在过去的12个月中，海湾合作委员会（GCC）中有88％的首席执行官已经采用了Genai，超过了全球平均值，并反映了对技术潜力的更大信心。区域业务领导者对Genai对其财务影响的影响也很乐观，其中70％表明它将在未来12个月内提高盈利能力，而全球仅为49％。本文研究了该地区云采用的不断发展的景观，并探讨了Genai和采用云之间的共生关系，并强调了它们在转型行业中的集体作用。
Genai如何在中东改变云采用
在普华永道最新的第28届年度首席执行官调查中强调：中东发现，区域业务领导者认识到AI作为创新的催化剂的潜力，而GCC首席执行官的一半则以“大”或“非常大”的范围信任，而仅仅是三分之一。在过去的12个月中，海湾合作委员会（GCC）中有88％的首席执行官已经采用了Genai，超过了全球平均值，并反映了对技术潜力的更大信心。区域业务领导者对Genai对其财务影响的影响也很乐观，其中70％表明它将在未来12个月内提高盈利能力，而全球仅为49％。本文研究了该地区云采用的不断发展的景观，并探讨了Genai和采用云之间的共生关系，并强调了它们在转型行业中的集体作用。
INAS - AL混合设备中的干涉测量学单拍测量
非阿布莱安人的融合是仅测量拓扑量子计算中的基本操作1。在一维拓扑超导体（1DTSS）2–4中，融合量相当于确定Majorana零模式（MZMS）的共享费米亚奇偶校验。在这里，我们介绍了与Fusion规则未来测试兼容的设备体系结构5。我们在砷氧化胺 - 铝 - 铝异源结构中实施了单次干涉测量，并具有栅极定义的超导纳米线12-14。干涉仪是通过将邻近的纳米线与量子点耦合形成的。纳米线导致这些量子点的量子电容的状态依赖性转移高达1 ff。我们的量子电气测量值显示了通量H /2 e - 周期性双峰性，其信噪比（SNR）在最佳通量值下为1.6μm。从量子电气压测量的时间迹线开始，我们在两个相关状态中提取了一个相关状态的停留时间，在大约2 t的平面磁场时长度超过1 ms。我们讨论了根据拓扑上的微不足道和非本质起源的测量的解释。较大的电容偏移和较长的中毒时间可实现奇偶校验测量，分配误差概率为1％。
利用Genai进行机构评估的定性研究
Slotnick，R。C.和Boeing，J.（2025年，2月7日）。利用Genai进行机构评估的定性研究[PowerPoint幻灯片]。推进马萨诸塞州评估文化（AMCOA）。布里奇沃特州立大学评估办公室。
物流助理 - 孟加拉国行动AID
ActionAid Bangladesh旨在吸引和选择多样化的劳动力，以确保所有人平等的机会，无论种族，年龄，性别，性取向，艾滋病毒状况，艾滋病毒状况，阶级，种族，残疾，残疾，位置和宗教。任何个人说服/电话电话都会导致候选人资格取消资格。ActionAID孟加拉国具有对虐待儿童，剥削和童工儿童的零容忍政策，并希望所有员工都遵守孟加拉国行动ACTION ARCEAD政策。
InAs 基底上 Ni3InAs 薄膜的结构和化学研究
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用机器的Skinai Skin疾病检测和分类
人工智能（AI），更具体地说，深度学习，彻底改变了包括医疗保健在内的许多领域。卷积神经网络（CNNS）是一种尤其是熟悉图像识别任务的一种深度学习模型，在医学诊断方面表现出了巨大的希望，尤其是在皮肤病学方面。皮肤疾病诊断在很大程度上取决于视觉评估，使其成为通过AI自动化的理想候选者。通过利用CNN，可以根据图像对皮肤病进行分类，从而更快，更准确地诊断过程。这项研究重点是开发基于Web的皮肤病检测和分类系统，集成了CNN以使诊断过程自动化。用户，包括患者和医疗专业人员，可以上传或捕获皮肤病变的图像，然后通过在皮肤病学数据集中培训的CNN模型对其进行实时分析。该系统不仅可以识别皮肤状况，而且还提出了潜在的治疗方法，提供了可以指导进一步医疗咨询的初步诊断。这项研究的主要目标是创建一个可访问的，用户友好的平台，该平台可以用作诊断工具和教育资源。通过对皮肤疾病的初步评估自动化，该系统旨在弥合患者和皮肤科医生之间的差距，尤其是在稀缺医疗保健服务的地区。本文概述了系统的开发过程，CNN模型架构和所使用的技术框架，同时还与现有的皮肤病检测方法进行了详细的比较。
数据科学和genai
•介绍机器学习•监督和不受监督的学习之间的差异•分类和回归之间的差异•机器学习应用•数据科学项目生命周期•线性回归理论•线性回归理论•成本功能•使用梯度下降使用梯度下降的优化梯度解释•梯度解释•模型下降•模型误差•平均正方误差•平均正方误差•多态性误差•多态多态，多态多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态，多态误差，使用Python进行回归•过度拟合，不适合，合适的拟合•逻辑回归•理解逻辑回归一步一步矩阵
解决学校化学和生物污染物之间的不利协同作用——“SynAir-G”假说
瑞士达沃斯，Christine Kühne 过敏研究与教育中心 (CK-CARE)，瑞士达沃斯 4 亚里士多德大学生物学院生态学系，希腊塞萨洛尼基 5 Bio Check Up (BCU)，意大利那不勒斯 6 INLECOM INNOVATION，希腊基菲夏 7 DIN 德国标准 EV 研究所，德国柏林 8 TEQOYA 公司，法国巴黎 9 过敏与免疫学研究中心 (CAIR)，格鲁吉亚第比利斯 10 CY.RIC 塞浦路斯研究与创新中心有限公司，塞浦路斯尼科西亚 11 奥卢大学 PEDEGO 研究单位，芬兰奥卢 12 奥卢大学医院儿科系，芬兰奥卢 13 图尔库大学医院和图尔库大学儿科和青少年医学系，芬兰图尔库 14大气过程及其影响，瑞士洛桑瑞士理工学院建筑、土木与环境工程学院，瑞士 15 帕特雷大学计算机工程与信息学系，希腊帕特雷 16 埃尔朗根大学医院分子肺病学系，德国埃尔朗根 17 化学工程科学研究所（ICEHT），希腊研究与技术基金会（FORTH），希腊帕特雷 18 欧洲过敏和呼吸道疾病患者协会联合会（EFA），比利时布鲁塞尔 19 NAAVA，芬兰赫尔辛基 20 吕勒奥理工大学，瑞典吕勒奥 21 意大利 CNR 食品科学研究所，意大利阿韦利诺 22 URT-ISA，那不勒斯费德里科二世大学生物系 CNR，意大利那不勒斯 23 柏林夏里特医学院过敏学研究所，柏林自由大学和洪堡大学的企业成员柏林大学，德国柏林 24 弗劳恩霍夫转化医学和药理学研究所 ITMP，过敏学和免疫学，德国柏林 25 全球过敏和哮喘欧洲卓越网络-GA 2 LEN，德国柏林 26 法国蒙彼利埃大学德布雷斯特流行病学和公共卫生研究所和蒙彼利埃大学医院 INSERM 过敏和呼吸道疾病系