XiaoMi-AI文件搜索系统
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TVFC/ASN重新注册
•设置时间表。每天尝试同时吃饭，不要跳过饭。这可以帮助您的血糖保持建议的水平。与您的营养师或其他医疗保健提供者合作，提出与您的日程安排和生活方式合作的餐饮计划。•避免暴饮暴食。暴饮暴食可能导致您的血糖水平过高。从较小的部分开始，慢慢进食，然后停止进食，然后才能饱满。•限制脂肪食品和糖果。您的营养师或医疗保健提供者可以提供餐食计划和食谱，以帮助您吃足够的蔬菜和全谷物。避免大量快餐和用黄油和/或油炸的食物。喝水或无糖饮料。避免添加糖的常规苏打水和其他饮料（例如水果饮料和甜茶）。
共享的想象力：LLMS幻觉
尽管最近大语言模型（LLM）的扩散，但他们的培训配方 - 模型架构，培训数据和优化算法 - 通常非常相似。这自然提出了所得模型之间相似性的问题。在此过程中，我们提出了一个新颖的设置，虚构的问题回答（IQA），以更好地理解模型相似性。在IQA中，我们要求一个模型生成纯粹的虚构问题（例如，在物理学中的完全构成概念上），并促使另一个模型回答。令人惊讶的是，尽管这些问题完全是虚构的，但所有模型都可以以显着的一致性来回答彼此的问题，这表明了这些模型在此类幻觉中运行的“共同想象空间”。我们对这种现象进行了一系列研究，并讨论了这种模型均匀性对幻觉检测和计算创造力的含义。我们将在公共网站上发布并维护代码和数据。
健康和营养服务部
讨论了当前系统如何实现这一目标，以及可以确保它不会继续进行的潜在更改（例如，服务用具，食谱等的更改）。全国学校早餐计划的进餐方式可以在ADE的网站http://www.azed.gov/hns/nslp上找到，这是在膳食模式手风琴下。分步说明：如何计划早餐菜单可以在ADE的网站上找到http://www.azed.gov/hns/nslp/training在在线培训图书馆的下方。可以在ADE的网站http://www.azed.gov/hns/nslp/training在“在线培训图书馆”下，可以在ADE网站上找到使用适当的餐具录制的网络研讨会和网络研讨会幻灯片。请注意，涉及食物数量的重复违规行为可能会导致财政行动和/或终止基于绩效的报销（额外的8美分）。
低蛋白质饮食和慢性肾脏疾病
•尝试使用较小的肉和更多的蔬菜或水果烤烤肉串•混合肉，地肉或鸡肉和米饭或意大利面混合肉•将厨师沙拉与生菜和酥脆的蔬菜一起扔在一起，加上较小的肉和鸡蛋•与砂锅相比，用更少的肉和少量的肉（用牛肉或少量的牛肉或蔬菜）（蔬菜或蔬菜） - 在砂锅食谱中•让自己额外或更大的全谷物面包，面包卷，面食，米饭，水果和蔬菜，以帮助满足您的热量需求，而不必食用更多蛋白质•购买尖锐的香肠，帕尔马干酪或romano奶酪或romano奶酪，可以使这些奶酪更加浓郁，可以使这些奶酪变得更加浓郁，可以使您的味道变得更长远
带有量子频率处理器的高维离散傅里叶变换门
摘要：离散傅里叶变换 (DFT) 是光子量子信息的基础，但将其扩展到高维的能力在很大程度上取决于物理编码，而频率箱等新兴平台缺乏实用方法。在本文中，我们表明，d 点频率箱 DFT 可以用固定的三分量量子频率处理器 (QFP) 实现，只需在 d 每次增量增加时向电光调制信号添加一个射频谐波即可。我们在数值模拟中验证了门保真度 FW > 0.9997 和成功概率 PW > 0.965，最高 d = 10，并通过实验实现了 d = 3 的解决方案，利用并行 DFT 的测量来量化纠缠并对多个双光子频率箱状态进行层析成像。我们的结果为量子通信和网络中的高维频率箱协议提供了新的机会。
人机协作
摘要 组织越来越多地转向人工智能 (AI) 来支持服务开发和交付。人工智能和人类的行为都需要组织和协调。最近，文献中讨论了自动化-增强悖论。自动化意味着机器接管人类的任务，而通过增强，人类和机器紧密合作以执行不同的任务。在本文中，我们研究了人类与人工智能之间的协作如何在不同的组织协调机制中展开。使用明茨伯格的协调机制 (1989)，我们分析了一家提供个性化素食食谱的案例公司中人与人工智能之间的分工。我们的研究结果表明，需要建立某些主要的协调机制（直接监督和规范标准化）才能使人工智能正常运行。我们发现人工智能可以控制服务扩展和服务个性化（增强），而人类则控制服务改进（自动化）。
施罗德，阿尼卡；康斯坦丁努，约安娜；图奈宁，维尔皮·克里斯蒂娜；奥斯汀，罗伯特·D.
摘要 组织越来越多地转向人工智能 (AI) 来支持服务开发和交付。人工智能和人类的行为都需要组织和协调。最近，文献中讨论了自动化-增强悖论。自动化意味着机器接管人类的任务，而通过增强，人类和机器紧密合作以执行不同的任务。在本文中，我们研究了人类与人工智能之间的协作如何在不同的组织协调机制中展开。使用明茨伯格的协调机制 (1989)，我们分析了一家提供个性化素食食谱的案例公司中人与人工智能之间的分工。我们的研究结果表明，需要建立某些主要的协调机制（直接监督和规范标准化）才能使人工智能正常运行。我们发现人工智能可以控制服务扩展和服务个性化（增强），而人类则控制服务改进（自动化）。
通过宏节点集群简化量子计算......
连续变量簇状态与将量子比特编码为玻色子模式的 Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 结合使用时，可实现基于容错测量的量子计算。对于四轨晶格宏节点簇状态，其构造由固定的低深度分束器网络定义，我们表明，Clifferd 门和 GKP 误差校正可以在单个传送步骤中同时实现。我们给出了实现 Clifferd 生成集的明确方法，并在簇状态和 GKP 资源有限压缩的情况下计算逻辑门错误率。我们发现，在 11.9–13.7 dB 的压缩下，可以实现与拓扑码阈值兼容的 10 − 2 – 10 − 3 的逻辑错误率。所提出的协议消除了先前方案中存在的噪声，并将容错所需的压缩置于当前最先进的光学实验范围内。最后，我们展示了如何直接在簇状态中产生可提取的 GKP 魔法状态。
用于500°C的SIC
以及用于在500°C下运行的硅碳化硅（SIC）传感器和电子设备的开发，长期高温测试以及这些传感器和电子设备的部署需要兼容的包装技术。96％Al 2 O 3陶瓷是一种良好的电绝缘材料，在宽温度和频率范围内可接受的介电常数和低介电损耗。本文为低功率集成电路提供了包装系统，包括基于96％AL 2 O 3陶瓷基板的8-i/o芯片级包装和印刷电路板（PCB）（PCB），以及用于500°C应用的AU厚金属化金属化。介绍了与包装和PCB的设计，包装材料以及特定包装步骤食谱有关的详细信息，包括电线 - 粘合和模具结合。审查了该原型包装方法的一些测试结果，该方法在500 O C时应用于SIC集成电路。关键词高温，包装，氧化铝，厚膜
人工智能有害言论的责任在哪里？
生成式人工智能，尤其是基于文本的“基础模型”（在包括互联网在内的大量信息上训练的大型模型），可以生成在各种责任制度下可能存在问题的言论。机器学习从业者定期对模型进行“红队”测试，以识别和缓解此类有问题的言论：从错误地指控他人严重不当行为的“幻觉”到制造原子弹的配方。一个关键问题是，这些红队行为是否真的会根据美国法律对模型创建者和部署者造成任何责任风险，从而激励对安全机制的投资。我们研究了三种责任制度，将它们与红队模型行为的常见例子联系起来：诽谤、与犯罪行为相关的言论和非正常死亡。我们发现，任何第 230 条豁免分析或下游责任分析都与算法设计的技术细节密切相关。而且，要真正找到对生成言论负责的模型（及其相关方），还存在许多障碍。我们认为人工智能不应该