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评估BERT和CHATGPT模型中的推断，释义和相似性任务
摘要。本文的目的是研究在机械工程领域的Chatgpt和Bert模型的应用。在机器学习的背景下，ChatGPT和BERT模型可以应用于各种自然语言处理任务，例如根据文档的特定版本分析技术文档和构建说明，诊断出故障或客户服务。本文讨论了Bert和Chatgpt模型的基本特征，其起源，还研究了主要的建筑特征，并确定了模型的主要优势和缺点。论文分析并选择各种自然语言处理任务，以测试模型在机器学习中理解自然语言的能力。选定的标准任务分为语义组，以在三个领域的每个领域中识别Chatgpt和Bert模型的功能：逻辑推理任务，释义任务和文本相似性任务。本文还讨论了操作设计的概念，该概念涉及开发指导模型产生所需输出的输入。本文定量分析并比较了基于BERT和CHATGPT模型的性能。发现和研究了自然语言理解任务中Chatgpt模型瓶颈的原因。考虑使用Mivar方法对CHATGPT模型性能的可能改进。
对早产新生儿
剑桥大学，剑桥大学CB2 CB2 0SZ，英国B宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学精神病学系，宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州c伦敦国王学院伦敦国王学院伦敦国王学院伦敦国王学院，伦敦SE5 SE5 8AF费城儿童医院，费城，PA 19139，美国，美国精神病学系，宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学，美国G费城脑研究所，费城和宾夕法尼亚州儿童医院宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州，19104年，美国I Instituto de Biomedicina de Sevilla（IBIS）HUVR/CSIC/CSIC/COSIC/UNIVERDAD DE SEVILLA，CIBERSAM，CIBERSAM，ISCIII，DPTO。def> de fisiolog´ıaM´edica y biof´ısica，41013塞维利亚，西班牙
生物注射MHD Micrololar的非类似分析...
摘要在这项研究中，我们研究了使用非相似性分析考虑了磁流失动力学生物感染微极纳米流体的能力，考虑了soret和dufour效应的影响。我们的目标是预测在生物和工业系统中观察到的复杂热量和传质现象。近年来，能源应用的显着进步刺激了我们的询问和探索。为增强热导率并探索潜在的生物相容性，我们将血液用作碱流体，含有银（Ag）和氧化铜（CUO）。这种独特的配置提供了对热性能的改进控制，并支持探索各个领域的高级应用程序。在我们的分析中，我们还考虑了诸如粘性耗散，soret和dufour效应的影响，磁场的存在以及热产生的因素。通过使用合适的非相似转换，管理PDE及其相应的边界条件将转化为无量纲形式。修改模型产生的结果是通过应用局部非相似方法的应用，扩展到截断的第二度，并与有限差分代码（BVP4C）集成在一起。此外，在分析的流动场景中，不同因素对流体流动，微旋转，热传递，体积分数和微生物特性的影响通过视觉表述（在达到令人满意的结果与先前研究中报道的结果之间达成令人满意的一致性）之后，通过视觉表述进行了检查和检查。表旨在为阻力系数和Nusselt编号提供数值变化。尽管有一定的局限性，仍对先前发表的工作进行了比较分析，以评估数值方案的准确性。可以证明，材料参数k对微极流体动力学有两种影响：它增加了微旋转曲线，从而导致较高的流体刚度，并降低了响应角度磁场的速度曲线。此外，在生物相关的微极流体中，较大的K值与温度谱升高相关，显示出通过提高的流体速度和动能生产来提高传热效率。生物对流微极流体中的速度曲线随较高的磁场值（M）而上升，突出了磁场方向的重要性，以彻底理解这些系统中流体的行为。增加Dufour效应（DU）会提高温度曲线，而增加soret效应（SR）降低了浓度曲线。此外，增加生物对流的路易斯数（LE）会导致移动的微生物浓度较高，但增加了PECLET数量（PE）会导致微生物浓度下降。我们研究的主要重点是设计独特的转型，以解决投资下的特定问题的复杂性。这些转变旨在产生精确有效的结果，为纳米流体流的领域提供宝贵的见解，尤其是关于压溃疡问题的研究。
阿达木单抗生物仿制药追踪
Humira 和生物仿制药 WAC 来源于 Micromedex Redbook *低成本生物仿制药 WAC 平均值包括无品牌的 Hyrimoz、Yusimry 和 Hadlima；高成本是 Amjevita 5% 和 50% WAC 折扣 NDC 的加权平均值 **估计净成本考虑了 340B 的潜在折扣、患者援助和 SP 费用，来源于 IQVIA NSP 销售数据和制造商财务报表 来源：美国市场准入战略咨询分析；
大象诱导多能干细胞的推导
随着蛋白质结构预测的进步，RNA结构预测最近从深度学习研究人员那里受到了越来越多的关注。rnas引入了实验性RNA结构的稀疏性和较低的结构多样性，因此引入了实质性的chal。现有文献通常对这些挑战的解决通常很差，其中许多报道由于使用培训和测试集具有显着的结构重叠而导致的性能。此外，最新的结构预测批判性评估（CASP15）表明，RNA结构的深度学习模型目前的表现优于传统方法。在本文中，我们介绍了从蛋白质数据库（PDB）推出的结构化RNA的数据集RNA3DB，该数据集旨在培训和基准测试深度学习模型。RNA3DB方法将RNA 3D链条分为不同的组（组件），这些链在序列和结构方面都不冗余，提供了一种可靠的方法来分割训练，验证和测试集。确保这些结构上不同的组件的任何分裂可以产生测试和验证集，这些测试集与训练集中的序列和结构不同。我们提供RNA3DB数据集，这是RNA3DB组件的特定火车/测试拆分（以大约70/30的比率），该数据将被更新时期
如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，可以考虑采取哪些策略 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，以及采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途外，我们还可能希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文档类型的指南/示例。帮助学生理解并遵守学术诚信准则需要我们持续努力和投入，并在作业、项目和考试中设置提醒 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在滥用人工智能的情况，请考虑以下流程，该流程可能与您已经使用的流程类似：
如果您怀疑存在人工智能，可考虑采取的策略课程中的滥用 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程作业中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，并采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》 11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程作业中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明我们的课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途之外，我们可能还希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文件类型的指南/示例。帮助学生理解和遵守学术诚信准则需要我们不断努力和承诺，并在作业、项目和考试中提醒学生 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，请考虑以下可能与您已经使用的流程类似的流程：
可抓取的食物和工具在Visual Cortex中引起类似的反应
图1。主要刺激和行为结果。（a）行为任务中使用的48个对象图像和与事件相关的fMRI运行。图像由六种对象类型的8个示例组成：食品，食品工具，其他工具，自我工具，可操作的物体和动物。示例具有两种广泛的长宽比（深色颜色=较高的纵横比；较浅的颜色=较低的纵横比），并且在对象类型之间具有可变的，匹配的方向。（b）针对对象类型三重态任务的组平均RDM和2D MDS解决方案。（c）组的RDM和2D MDS解决方案，用于对象形状三重态任务。对于（b）an（c）Spearman的三重态任务和模型RDMS之间的ρ相关性。* = p <0.05。（d）用于区分工具与可操作对象的三个任务的平均李克特评分的条图。* = p <0.05。错误条是正常的95％CI
时空相似性措施基于多任务学习，用于使用MRI数据预测阿尔茨海默氏病进展
摘要 - 识别和利用各种生物标志物跟踪阿尔茨海默氏病（AD）的进展已受到许多最近的关注，并使帮助临床医生迅速做出了迅速的决定。传统的进程模型着重于从MRI/PET图像（例如区域平均皮质厚度和区域量）中提取感兴趣区域（ROI）中的形态生物标志物（ROI）。它们是有效的，但忽略了随着时间的流逝，大脑ROI之间的关系会导致协同的恶化。用于探索这些生物标志物之间的协同恶化关系，在本文中，我们提出了一种新型时空相似性度量的多任务学习方法，可有效预测AD的进展并敏感地捕获生物标志物之间的关键关系。特别是，我们首先定义了一个时间量度，用于估计生物标志物变化随时间变化的幅度和速度，这表明趋势变化（时间）。将这一趋势转换为矢量，然后我们比较了统一的矢量空间（空间）中生物标志物之间的这种变异性。实验结果表明，与直接基于ROI的特征学习相比，我们提出的方法在预测疾病进展方面更有效。我们的方法还使执行纵向稳定性选择以确定生物标志物之间不断变化的关系，这些关系在疾病进展中起着关键作用。我们证明，皮质体积或表面积之间的协同恶化的生物标志物对认知预测具有显着影响。索引术语 - Alzheimer疾病，脑生物标志物相关性，余弦相似性，多任务学习
3D打印功能分级的材料的特性，用于替换核反应器中不同金属焊接
大多数反应器中不同的金属焊缝是低合金钢零件和不锈钢管道之间的连接。造成不同金属焊接接头材料特性差异引起的残余应力造成的原发性水应力腐蚀破裂（PWSCC）损害很高。在世界范围内报告了许多事故，例如由于PWSCC引起的放射性冷却液泄漏，对核安全构成了巨大威胁。这项研究的目的是通过使用由金属3D印刷制造的功能分级材料（FGM）代替现有的不同金属零件来从根本上清除不同的金属焊缝的技术，该焊接由低合金钢和高质量不锈钢制成。进行了粉末的产生，混合比计算和金属3D打印，以制造低合金钢钢钢FGM，以及对FGM的热膨胀（CTE）测量的微结构分析，机械性能和系数。结果，观察到，随着FGM中的奥氏体含量的增加，CTE倾向于增加。FGM中热膨胀系数的逐渐变化表明，使用3D打印的添加剂制造可有效防止其整个层的热膨胀性能突然变化。关键字：功能分级材料（FGM）; PWSCC; 3D打印；反应堆;热膨胀系数（CTE）