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评估生成式人工智能的经济影响
历史表明，颠覆性技术成功的最重要条件是易于获取和应用的多功能性。生成式人工智能在这两个方面都表现出色。在详细介绍每个属性之前，必须注意的是，生成式人工智能是建立在先前颠覆性技术的肩膀上的，这些颠覆性技术实现了以前被认为不可能实现的进步。特别是，在十年前，创建训练数据集在经济上是不可行的，因为它的成本过高。图形卡 (GPU)、互连和框架的广泛采用使技术能够利用这些高性能 CPU 组件，允许模型对庞大的训练数据集 (token) 进行流水线传输和处理，从而使这项技术真正具有变革性。
![arxiv：2502.02919v1 [cs.cv] 2025年2月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\95a89e73bf74ff876d48cdddc14fbb2c556ce799.webp)
arxiv：2502.02919v1 [cs.cv] 2025年2月5日
在视觉变压器中，位置嵌入（PE）在捕获令牌顺序方面起着作用。然而，在Vi-Sion变压器结构中，由于将嵌入位置嵌入的结构简单地添加到令牌嵌入中，因此PE的增强性存在限制。通过将PE传递到每一层的PE并应用独立层正常化的令牌嵌入和PE来克服此限制。在本文中，我们确定了使用全球平均池（GAP）方法而不是类令牌时在层的结构中发生的冲突结果。为了克服这个问题，我们提出了MPVG，这可以最大程度地利用差距在层结构中PE的有效性。具体来说，我们确定了PE平衡令牌在每层结构中的嵌入值。此外，我们认识到PE的平衡作用在层结构上不足，我们通过通过MPVG最大化PE的有效性来解决这一问题。通过实验，我们将表现出PE扮演平衡的角色，并且具有这种平衡方向性的主导性会显着影响视觉变压器。结果，实验性的研究表明，MPVG在各种任务上跨越视觉变压器的现有方法。
基于区块链的可追溯性架构，用于映射与对象相关的供应链事件
摘要：供应链已发展成为动态的、相互连接的供应网络，这增加了实现对象流及其经历事件的端到端可追溯性的复杂性。新兴的区块链技术能够在不依赖可信第三方的情况下确保安全、透明和不可变的环境，因此在这种复杂的多层供应网络中具有实现端到端可追溯性的强大潜力。本文旨在克服现有基于区块链的可追溯性架构在对象相关事件映射能力方面的局限性，这涉及在一个整体架构中映射对象的创建和删除、对象的聚合和分解、转换和交易。因此，本文提出了一种新颖的“基于蓝图”的代币概念，该概念允许客户端将代币分组为不同类型，其中相同类型的代币是不可替代的。此外，蓝图可以包括铸造条件，例如，在映射装配过程时是必需的。此外，代币概念包含用于在集成代币历史中反映所有已进行的对象相关事件的逻辑。最后，为了验证目的，本文以代码形式实现了该架构的组件，并基于以太坊区块链证明了其适用性。因此，所提出的基于区块链的可追溯性架构涵盖了所有与对象相关的供应链事件，并证明了其通用的端到端对象流可追溯性功能。
cisco1921/k9数据表 - 数字山
1。1双宽HWIC-D或单个宽EHWIC/HWIC模块或2个单个宽EHWIC/HWIC模块。2。高速USB 2.0端口启用了另一种机制安全令牌功能和存储。
运输和供应链管理桥接（...
教师的创意编码和机器人技术（S5ACTO） *是指在申请之前从未申请过向UJ申请的人，请参阅下面的最低条目要求：要获得潜在的学生的入学率：目前应从事教学并拥有四年的专业教学或具有适当的学士学位或具有认可的专业教学或拥有三年的专业教学（并拥有三年的专业教学），并具有三年的专业教学（S）教育子场如果您符合最低入境要求（或有特殊许可），则可以在线申请资格。成熟的年龄豁免：如果您需要此之前，请通过applications@usaf.ac.za咨询该计划，或访问网站以获取其他信息http://mb.usaf.ac.za/ 2025年2024年UJ在线申请周期，该SLP的在2024年8月26日，将于2024年8月26日开放，并在2024年11月15日在2024年11月15日关闭。要申请教师的创意编码和机器人技术（S5ACTO），请点击以下链接：单击此处，将有一个选项可以选择如下表中所述。当您应用时，您必须使用令牌编号以便为您提供。如果您不使用令牌，则应用程序将无法提供。请确保您在输入令牌之前选择2025的学年。令牌（请参见下表）必须由申请人在CAP中键入。如果未正确键入，则资格将不会在线填充，并且该应用程序将保持不完整。
AI词汇表
Artificial intelligence (AI) 4 Large language model (LLM) 4 Agentic AI 4 AI safety 4 AI system 5 Algorithm 5 Alignment 5 Application programming interface (API) 5 Automation bias 5 Benchmark 6 Bias 6 Chatbot 6 ChatGPT 6 Claude 6 Cloud computing 6 Cognitive bias 7 Compute 7 Computer vision 7 Context window 7 Copilot for Microsoft 365 7 Data 8 Data science 8 Explainable AI (XAI) 8 Fine-tuning 8 Foundation model 8 Generative AI 8 GPT 9 Guardrails 9 Hallucination 9 Human-in-the-loop 9 Machine learning 9 Modality 10 Model 10 Multi-modal 10 Natural language processing (NLP) 10 Pre-training 10 Prompt 10 Prompt engineering 11 Reinforcement learning 11 Responsible AI 11 Retrieval-augmented generation (RAG) 11 Supervised learning 12 Token 12 Training data 12 Transformer model 12 Unsupervised learning 12 Use case 12