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NLP在农业气候适应中的应用
农业部门的气候适应需要为农民和农场顾问提供相关且值得信赖的信息，以帮助提高其对Climeate变革的弹性。我们介绍了我的气候范围，这是一个提问（QA）的原型，该原型综合了来自不同数据源的信息，例如经过同行评审的科学文学和高质量的，与行业相关的灰色文献，以引起参考，以引用给定用户的问题。我们的原型使用开源的生成模型来进行数据隐私和知识产权保护，并为答案发电，接地和出处提供重新生成的生成。虽然有针对质量检查系统的标准评估指标，但没有现有的评估框架适合我们基于LLM的QA应用程序在气候适应域中。我们根据域专家的要求设计了一个具有七个指标的评估框架，以判断12种不同基于LLM的模型的生成答案。通过用户研究通过域专家进行的最初评估显示出有希望的可用性结果。
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。
量子信息科学与工程简介
弗吉尼亚理工量子信息科学与工程中心（VTQ）和量子优势的共同设计中心（C 2 QA）提供为期四天的虚拟研讨会，以介绍高中和本科生的量子信息科学和工程学世界。欢迎教育工作者申请。计划参与者将探讨量子技术基础的基本原理，并对量子力学解锁的新功能释放。研讨会将由Sophia Economou，计划创始人，C 2 QA首席研究员和弗吉尼亚理工学院教授领导。该程序将通过Zoom Web视频会议进行。要参加，学生必须可以访问计算机，并创建一个免费的IBM量子作曲家帐户。资格
附录一个数据模板
计划-QA我们通过零射方法评估了Llama2-13b [4]的功能，并发现其广泛的培训数据为交通规则理解提供了坚实的基础。然而，其有限的数学实力在抓住和推论内结构和数值表达之间的连接方面构成了挑战。为了解决这个问题，我们介绍了一个基于语言的QA数据集，旨在将LLM从通用模型转换为熟练于自主驾驶计划的专业模型。这种增强的重点是完善其在教学解释和推理中的能力。Concretely, we delineated the level of autonomous driving planning into three granularities: 1) high-level instructions: formulated through velocity commands including stop , accelerate , decelerate , maintain speed , and routing commands including turn left , turn right , go straight , 2) control: assessing the values of ve- locity and acceleration, 3) and waypoint: encompassing a series of points.设计了六种问题类型是为了阐明高级指令（控制 - 航路点频谱）之间的过渡关系，并根据NUPLAN [1]的日志数据对每个QA -PAIR进行调整。图s1a说明了通用系统提示模板适用于所有问题，而图s1b-s1g在系统提示中替换每个问题类型的特定示例，并在其各自的答案中替换<问题>和。
fy-25 备用 ldo/cwo 主要更新离散要求
注意：全部如果申请人的素质支持所要求的总人数，则选择指定人所要求的数字。但是，如果素质水平不支持所要求的总选择人数，则重要的是只选择最优秀且完全合格的人员。在所有情况下，都必须考虑相关的民用经验。指定人选选拔指导潜艇 623X 指定人对具有工程/维护和维修背景的水面和潜艇等级开放。优先考虑的候选人在潜艇船体、机械和电气维护领域拥有修理 (623X) 技术专长。应优先考虑具有潜艇资格、曾在潜艇投标或造船厂的维修部门工作（民用造船厂经验同样可以接受）并拥有中级维修和质量保证 (QA) 以及维护和材料管理 (3M) 方面的丰富知识和经验的候选人。所有申请人都应全面发展，并具备以下资格和 NEC：QA 工匠、QA 检查员、QA 主管、3M 直至工作中心主管、NUC/NON-NUC QA/焊接/机械加工资格、干甲板掩体/SEAL 运载工具技术员 (NEC 9534/9535/5306)。完成主管级值班资格（潜艇：DOOW、COW、EOOW、EWS、ERS、DCPO、CDO。水面：EOOW、PPWO、EWS、PPWS、CMO、CRAO）对于确定申请人的实力至关重要。完成高级维修资格（RDO、RDC、AQAO、QAS）的申请人非常受欢迎。对于潜艇和水面舰艇等级，EOOW、PPWO、EWS、PPWS、EDPO 和 RDPO 等资格是同等资格，应给予同等重视。预备役部队不再使用海军核推进 LDO。进入预备役部队的现役部队士兵不保留海军核动力 NEC。预备役部队希望考虑让拥有海军核推进 NEC（例如 N13O-N16O、N23O-N26O 或旧版 3353、3354、3355、3356、3383、3384、3385、3386）的前海军核推进人员加入预备役部队 623X LDO 计划。已获得监管海军核推进 NEC（例如 N13S-N16S、N23S-N26S 或旧版 3363、3364、3365、3366、3393、3394、3395 或 3396）的人员非常受欢迎。预备役 623X LDO 的主要任务是支持潜艇维护；至关重要的是，那些在维护和质量保证方面拥有全面背景的人员应得到特别考虑，以加入预备役 623X LDO 计划。
基于量子退火的 Transformer 微调实例选择方法
摘要 目前，深度学习（DL）被广泛用于解决非常复杂的任务。然而，DL模型的训练需要庞大的数据集和漫长的训练时间。我们引入了一种新颖的量子实例选择（IS）方法，该方法将训练数据集的大小减少了多达 28%，同时保持了有效性，提高了训练效率和可扩展性。我们的方法利用量子退火（QA），一种特定的量子计算范式，可以解决优化问题。这是首次尝试使用 QA 解决 IS 问题，我们为其提出了一种新的二次无约束二元优化（QUBO）公式。对多个自动文本分类（ATC）数据集进行的大量实验表明，我们的解决方案是可行的，并且与当前最先进的 IS 解决方案具有竞争力。
量子退火机上的经济学动态规划
量子计算，即操纵量子物理系统进行数值计算，有望显著加快许多科学问题（包括经济学问题）的解决速度。然而，实现量子加速不仅仅是将经典算法转化为量子等效算法。1 一般来说，这是不可能的。即使可能，也不会带来计算收益。相反，实现量子加速需要构建完全不同的算法，利用叠加、纠缠、干涉和隧穿等量子现象。为了应对这一挑战，我们提出了一组新颖的算法，用于在量子退火器 (QA) 上解决动态规划问题（例如经济学中出现的问题）。这种专门的量子装置使用物理过程执行组合优化。QA 将问题的参数嵌入量子系统中，该系统会演化以找到其最低能量配置。这相当于确定全局最小化损失函数的状态变量值（Farhi 等人，2000 年）。QA 试图解决传统计算机无法解决的 NP 问题，从所有状态的线性组合（量子叠加）开始，并在几毫秒内返回候选解决方案，而不管问题大小（Venegas-Andraca 等人，2018 年）。更具体地说，我们的论文做出了三个关键贡献：
征求意向书 (...
• 确保 OAG 拥有符合 ISSAI 要求的适当政策和程序。特别是根据 ISSAI 140 的要求制定和实施审计质量管理 (SAQM) 系统。 • 在第一年以及随后的需要，对即将完成的审计进行实时（热）审查，并为专业技术负责人和主管提供指导和支持，以执行符合 ISSAI 的 QA 审查。 • 按照商定的工作计划对样本审计进行年度冷审查，以评估是否符合 ISSAI，并确保随着时间的推移，改进到至少“符合但有小改进空间”的水平。 • 确保通过 QA 审查发现的差距有行动计划来解决问题，并监控弥补差距的进展情况并向 OAG 领导团队报告。
分析化学质量指南 - citac
2.6 实验室可以决定设计自己的 QA 程序，也可以遵循既定协议之一。在后一种情况下，实验室可以声称非正式地遵守协议，或者理想情况下可以接受官方专家机构的独立评估，以期获得对其质量体系的独立认可。这种独立评估/认可根据评估所依据的标准而被称为认可、注册或认证。在特定的分析领域，认可有时是强制性的，但在大多数情况下，实验室可以自由决定采用哪种 QA 措施。独立评估途径具有公认的优势，特别是在实验室的客户需要实验室技术能力的客观证据的情况下。有关本指南中使用的“认可”一词的说明，请参阅下面的第 3.2 和 4 节。