XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemoct
博士后职位公告@IITGN
资格：博士学位在电气工程中，具有良好的科学出版物和电源硬件体验。提交论文的候选人也可能适用。候选人在整个过程中都应具有良好的学术记录，相对于学历的百分比/成绩值将为毕业及以上的60％或同等学历，在第10和12位的55％或同等成绩。使用FPGA/DSP，动力工程模拟的专有技术以及建模以及功率硬件体验的专有技术，在电源转换器和驱动器中的经验，设计和控制。优选具有宽带间隙半导体设备的电力电子设备的经验。机器学习的基本知识将是一件好事。
Ruby Ward
职位标题：Ruby Ward（女性急性病房）的本地就业医生（LED）全职/兼职：全职等级和薪水：相当于FY3/CT1；与2016年TCS Nodal Point 3£49,909.00基础相一致的工资基地：Aylesbury秘书支持的Ruby Ward，Whiteleaf Center，Aylesbury秘书支持：团队管理员条款和条件：该职位由当地协议修改的国家医疗和牙科服务条款和服务条款和条件管辖。合同：固定期限至2025年8月4日，邮政介绍了一份全职LED职位，目前在Ruby Ward（17张床的急性女性住院病房）持续了三个月。后持有人将与病房顾问精神科医生，全职专科医生和多学科住院小组一起工作。Ruby Ward以及Sapphire Ward（20居急性男性住院病房）是Buckinghamshire工作年龄成人精神病的急性入学病房。此外，他们不时为老年患者接受录取，要么是因为他们对工作年龄服务的成年人开放，要么是因为他们对这些病房进行了更适当的管理。Ruby Ward拥有一支完整的多学科团队。病房附有安全地点。还有一个20张床的康复病房（蛋白石病房）。人员配备包括：
计算机科学博士论文：通过人类反馈提高强化学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，这项技术已经走出工业和实验室，进入了人们的日常生活。一旦人工智能和机器人代理进入日常家庭，它们就需要能够考虑人类的需求。借助诸如强化学习人类反馈 (RLHF) 之类的方法，代理可以通过学习奖励函数或直接基于其反馈优化策略来学习理想的行为。与受益于互联网规模数据的视觉模型和大型语言模型 (LLM) 不同，RLHF 受限于所提供的反馈量，因为它需要额外的人力投入。在本论文中，我们研究如何减少人类提供的反馈量，以减轻他们在估计奖励函数时的负担，同时又不降低估计值。我们从基于偏好的学习角度研究了反馈的信息量和效率之间的根本权衡。为此，我们介绍了多种方法，这些方法可以分为两类：隐式方法，无需额外的人力投入即可提高反馈质量；显式方法，旨在通过使用更多反馈类型来大幅增加信息量。为了隐式地提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习 (AL)，通过变分自编码器 (VAE) 从已学习表征的不同聚类中策略性地选取样本，从而提高样本的多样性。此外，我们利用偏好对之间的独特关系，通过在 VAE 的潜在空间上进行插值来执行数据合成。虽然隐式方法具有无需额外工作量的优势，但它们仍然存在偏好本身所能提供的信息量有限的问题。轨迹偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果一条轨迹是偏好的，则假设整个轨迹都是偏好的，从而导致偶然的混淆。因此，我们引入了一种称为亮点的新反馈形式，让用户在轨迹上显示哪些部分是好的，哪些部分是坏的。此外，利用 LLM，我们创建了一种方法，让人类通过自然语言解释他们的偏好，以推断哪些部分是偏好的。总体而言，本论文摆脱了互联网规模数据的假设，并展示了如何通过较少的人工反馈实现一致性。
计算机科学中的博士论文提高了从人类反馈中学习的样本效率
随着人工智能的快速发展，该技术已从工业和实验室环境中转移到了日常人的手中。一旦AI和机器人代理人被安置在日常家庭中，就需要考虑到人类的需求。使用诸如从人类反馈（RLHF）中学习的方法，代理可以通过学习奖励功能或直接基于其回馈来优化策略来学习理想的行为。与互联网规模数据受益的视觉模型和大型语言模型（LLM）不同，RLHF受到提供的反馈量的限制，因为它需要额外的人为努力。在本文中，我们研究了如何减少人类提供的反馈数量，以减轻奖励功能而不会降低估计值时减轻负担。我们从基于偏好的学习角度来解决反馈的信息和效率之间的基本权衡。在这方面，我们介绍了可以分为两组的多种方法，即在没有额外的人类努力的情况下提高反馈质量的隐式方法，以及旨在通过使用其他反馈类型来大幅增加信息内容的明确方法。为了暗中提高偏好反馈的效率，我们研究如何利用主动学习（AL）来通过从差异自动编码器（VAE）中从差异化表示中挑选出差异的群集来提高样品的多样性。此外，我们还利用了优先对对通过在VAE的潜在空间上插值执行数据综合之间的独特关系。虽然隐式方法具有不需要额外努力的好处，但它们仍然遭受单独提供的信息提供的有限信息。对轨迹的偏好的一个局限性是没有折扣，这意味着如果首选轨迹，则为整个轨迹是首选，导致休闲混乱。因此，我们引入了一种称为“亮点”的新形式的反馈形式，该反馈使用户可以在轨迹上显示，哪一部分是好的，哪一部分不好。此外，利用LLMS创建了一种让人通过自然语言解释其偏好的方法，以推断出哪些部分是首选的。总的来说，本论文远离了互联网规模数据的假设，并展示了我们如何从人类较少的反馈中实现一致性。
2024年10月影响远西新南威尔士州的电力中断
2024年10月，影响远西新南威尔士州的电力中断。” 2024年10月7日，电动塔失败了我看到了《破碎的山丘时报》中的一个添加，要求提交给ipart提交。2月10日。知道我的专业知识的当地人会期望我提交。很长一段时间以来，我必须训练AI才能对其进行检查以帮助我进行中风。这是为ipart编写的。不幸的是，IPART接口是一个免费的文本框。我在文本框中放置了该文档的链接。此过程记录在此提交中。我将其与上载IPART提供的文件的能力进行了对比。作为我选择的查询示例是对与IPART互动的问题的调查，我将向该调查提交。我在2月11日看到了Broken Hill的市长，并发现照片格式非常适合与当地人的交流。他是一个街区，我早上walking狗。一个人很老，那竭尽所能。当地人再次说我应该与罗伊·巴特勒（Roy Butler）约会。我基本上以AI的形式描述了步行到办公室，还包括我必须教统计方法的部分。它需要了解我的背景，这就是为什么它是提交的前部。当我获取更多信息时，我必须在附录上处理。网格提供商可能使用了称为Cor-Ten的特殊锈蚀钢，因此事实并非如此，但事实并非如此。这意味着要遵守澳大利亚标准。我很困惑。有可能有一些澳大利亚标准覆盖钢铁生锈和腐蚀的钢，并检查和应用了这一点。他们记录在记录中，说他们每年进行无人机和空中检查，并在2021年进行了仔细检查，并没有发现任何问题。我知道第一手有孤儿标准，您不会从主流中拾取工作。您如何维护或翻新AS以外的塔？然后与我听到新信息的市长和当地人交谈（对我来说，但不是由XXX发行），因此我通过添加附录来处理此信息。我还发现，AI不了解Snowy 2的大小，也不了解向西行驶和使用更少电池的经济学。我发现了为当地人花费更少时间滚动和冲浪的当地人的作品的漫长形式。对我来说也意味着我可以管理AI的上下文记忆。我仍在我的L'S这里AI培训页面=此提交中，但在此提交中更新了AI无线电程序
可用的博士后职位 - ur ur Medicine
罗切斯特大学医学院的肌肉骨骼研究中心提供了博士后同位职位。我们正在寻求一个高度积极进取的人加入NIH资助的研究计划，以研究修复和再生期间骨组织血管化。该研究计划将骨组织工程，血管生物学和骨骼生物学整合，重点是对骨骼专业血管形成的分子和细胞控制在修复和再生过程中。成功的候选人将与科学家团队一起研究骨祖细胞与血管生成细胞的相互作用，利用最先进的遗传，成像和工程方法来探索和建立新的疗法。候选人将有机会学习尖端技术，例如多光子显微镜，轻度显微镜，空间转录组学，3D打印，以了解骨膜介导的骨膜介导的分子控制以及骨移植修复和重建的机制。
电气工程中的博士学位论文以人为中心的控制型和连接的车辆
道路运输网络是世界上受伤和死亡的主要原因之一。与航空或铁路相比，道路运输的危险性更高，因为它持续依赖人类驾驶员以及经常发生不安全，复杂的情况场景。在过去的十年中，有一个重要的努力将车辆自动化引入道路运输以应对这些挑战。通过更换人类驾驶员，车辆自动化有可能彻底改变道路运输网络的安全性和效率。但是，在近年来，我们看到这种转变的进步速度较慢。我们将这种速度归因于车辆自动化的持续斗争，以处理出意外的处理问题的长尾巴，通常是由于遮挡，传感器不确定性甚至系统故障而引起的。解决意外的问题问题的一种方法是集成远程人类操作员，他们监视，协助以及在需要时控制车辆。尽管车辆自动化的关键目标是将人类带出 - 在循环中，但这些偏远的人类操作员构成了弹性层，有助于填补自动化差距，并减轻整个车辆操作中的故障。但是，通过集成远程人类运营商，我们冒着将新的人类错误引入道路运输网络的风险。在本文中，我们试图通过设计一个新的控制框架来应对这一挑战，该框架将远程人类操作员明确，安全地集成到了连接的车辆的工程和自动化中。我们的核心方式是密切检查远程人类操作员在监督连接车辆并将传统控制权调整为这些角色时扮演的角色。为此，我们详细介绍了一种结合形式方法和可及性分析以实现在线验证的新方法。我们表明，我们可以使用基于混合的逻辑树或基于汉密尔顿 - 雅各布（Hamilton-Jacobi）的可及性分析来协调一个称为时间逻辑树的计算结构，来验证操作员设计的规格。通过它们的模块化，时间逻辑树可确保当更改连接的车辆的规范时，可以实时更新验证结果。此外，我们表明，当使用汉密尔顿 - 雅各比（Hamilton-Jacobi）可达性分析构建时间逻辑树时，我们能够有效地合成符合特定符合特定的控制组的控制集，该控制集包含控制输入的控制输入，以确保其满足其要求。使用合成的控制集，我们设计了一个共享的自主系统，该系统允许远程操作可以在自动化不足的情况下安全地控制连接的车辆。通过利用这种方法，我们开发了一个框架，该框架允许远程人类操作员更改连接的车辆的驾驶规范，使车辆自动化以完成更新的规范，甚至在车辆的操作中进行干预，所有这些都可以保证车辆符合特定的特定方式。我们验证了使用5G蜂窝网络启用的小型连接的车辆测试台上开发框架的技术可行性和收益。
ANSES正在招募质谱法和代谢组学的后界研究人员
进行文献综述。在实验室进行体外和体内代谢研究。准备使用质谱技术进行分析的样品使用LC-HRMS鉴定新的化学和生物学标记的分析方法。使用专用软件进行单变量和多变量统计的数据处理。生产与项目相关的报告。通过科学文章和口头介绍发布研究结果。根据NF EN ISO 17025国际标准工作。确保维护蚂蚁的设备适当运作确保适当应用卫生和安全法规。您所需的个人资料教育和经验：
职位名称：计算机科学系博士后研究员，以“ Dirac Labs Innovation
关于阿育大学：阿索卡大学 - 印第安纳大学的主要跨学科教学与研究大学。自成立以来不到10年就已经成为学术卓越的灯塔。在Ashoka，我们鼓励您拥抱新的，推动持续学习的界限，并适应一个不断变化的世界，因为我们相信每个Ashokan都有能力成为思想领袖。作为我们繁荣而坚定的劳动力的一部分，您将：以任务为导向：冠军跨学科学习，创新的教学法和学术在进行严格的严格性，以改变印度高等教育。策略性地思考：与有远见的思想合作，通过战略计划和前瞻性的方法来塑造高等教育的未来。真实地行动：拥抱真实性和正直，促进了每个声音都被重视的包容性和支持性的环境。接受责任：拥有自己的工作并推动积极的变化，作为一个寻求做出有意义贡献的人的能力。建立协作：体验团队合作和各种观点的力量，共同朝着我们的共同目标努力。提供卓越：在各个方面努力卓越，维护最高的学术卓越水平，学生支持和专业发展机会。在Ashoka University，我们的使命是重新定义高等教育，并在创新和协作蓬勃发展的地方创造了一个非凡的空间。 我们的哲学围绕着护理，福祉和联系，它们深深地嵌入了我们所做的一切中。在Ashoka University，我们的使命是重新定义高等教育，并在创新和协作蓬勃发展的地方创造了一个非凡的空间。我们的哲学围绕着护理，福祉和联系，它们深深地嵌入了我们所做的一切中。作为跨学科学习的开创性力量，我们不断成长并适应着卓越教育的最前沿，重点是包容性和均等机会。当您加入我们的社区时，您将成为非凡旅程的一部分，在该旅程中，您可以发挥自己的潜力并产生有意义的影响。教育赋予创新蓬勃发展以及卓越和谦卑共存的地方。我们真正相信，当目标进步时，世界将变得丰富。