XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemuer
已发布版本的引用 (APA)：Bayu, ES, Khan, B., Hagos, IG, Mahela, OP, & Guerrero, JM (2022)。可行性分析和开发
摘要：本文提出了一种独立的太阳能/风能/微型水力混合发电系统，为远离国家电网的埃塞俄比亚偏远地区提供电力。该系统旨在促进可再生能源的发展，使用可再生能源混合优化模型 (HOMER) 作为优化和灵敏度工具，使用 MATLAB 作为设计工具。该系统使用 100% 可再生能源。该系统结合了太阳能光伏 (PV)、风力涡轮机、微型水力系统和电池系统。该系统的净现值成本为 4,377,731 美元，包括资本折旧和平准化运营和维护成本。在混合能源系统的整个生命周期内，电网扩展电源的成本为 2218.5 万美元，比拟议的独立系统的成本高出近 17,808,000 美元。因此，与扩展国家电网相比，开发太阳能/风能/微型水力混合发电将节省 17,808,000 美元。经过对可再生能源的彻底研究，独立的太阳能、风能和微型水力混合发电对于马吉镇案例研究区域来说是一种技术和经济上可行的选择。
美国签署协议对波多黎各电网进行现代化改造...
“自拜登-哈里斯政府执政第一天起，住房和城市发展部就将波多黎各的恢复和恢复能力需求列为优先事项，我们很高兴与能源部、国土安全部和联邦紧急事务管理局以及波多黎各政府的联邦合作伙伴一起参与此次合作，”住房和城市发展部部长 Marcia L. Fudge 表示。“我们将共同提高波多黎各电力系统的可靠性和恢复能力，并帮助该岛实现其可再生能源目标，将短期恢复目标与前瞻性的自然灾害缓解措施以及气候变化已经明显的影响结合起来。正如这份谅解备忘录所明确指出的那样，气候变化的风险和前所未有的联邦投资提供了一个机会，通过提高恢复能力和公平性来改善全国个人和社区的生活。”
量子局部差分隐私与量子统计查询模型
根据经验观察做出预测是许多科学领域的核心任务，也是统计学习理论的核心。分析学习算法的一个基本工具无疑是 [1] 提出的可能近似正确 (PAC) 模型。在经典的 PAC 学习模型中，目标是学习一组布尔函数 C ⊆{ c : { 0 , 1 } d −→{ 0 , 1 }} 。学习者的输入为带标签的样本 { xi , c ( xi ) }，其中 x 取自（可能是任意的）分布 X : { 0 , 1 } d −→ [0 , 1]，c ∈ C 是目标概念。给定两个参数 ε, δ ∈ (0, 1)，学习器的目标是输出一个假设 h，使得对于任意的 c 和 X，Pr x ∼X [ h ( x ) ̸ = c ( x )] ≤ ε，概率至少为 1 − δ。已经提出了几种 PAC 模型的扩展。特别是，[ 2 ] 引入了量子 PAC 模型，其中经典的标记示例被以下量子示例取代
创新的根西岛董事会参考目的
预计将需要各州的高级领导才能代表。每个董事会成员的第一个任期将为四年，涵盖了董事会的建立和开发Guernsey Innova@与Business jus @fin @fin@on的计划，然后在Commi^ee Thereaaer批准的情况下交付了此类计划。椅子将由高级官员和Commi^ee的代表选择。主席和访谈小组将以相关经验招募四名董事会成员，其任命将由Commi^ee进行。主席将通过商业和经济总监向Commi^EE报告。根据委员会的协议，董事会成员可以任期第二（或更进一步）。董事会MEE@ngs至少必须在董事会中任命的三名董事会@ng的人被视为审议。ac@on点积分和决定将分发给负责的官员 /董事会成员，并在其相关的论文的相关会议记录中进行@iDen@file@file。
外行人对大语言模型和搜索引擎健康查询的使用和态度：调查研究
背景：外行可以通过大语言模型（LLM）（例如ChatGpt和搜索引擎（例如Google））轻松访问健康信息。搜索引擎改变了健康信息访问，LLMS为回答Laypeople的问题提供了新的途径。目标：我们旨在比较对LLM和搜索引擎的使用频率和态度，以及它们的比较相关性，有用性，易用性以及对健康查询的响应。方法：我们进行了筛查调查，以比较寻求健康信息的LLM用户和非用户的人口统计学，并通过逻辑回归分析结果。邀请筛查调查的LLM用户进行后续调查，以报告他们寻求的健康信息的类型。我们使用ANOVA和Tukey Post hoc测试比较了LLM和搜索引擎的使用频率。最后，配对样本Wilcoxon测试将LLM和搜索引擎比较了感知的有用性，易用性，可信度，感受，偏见和拟人化。结果：总计，2002年的美国参与者在多产的情况下招募了有关使用LLM和搜索引擎的筛查调查。，参与者中有52％（n = 1045）是女性，平均年龄为39岁（SD 13）年。参与者为9.7％（n = 194），12.1％（n = 242）黑色，73.3％（n = 1467）白人，1.1％（n = 22）西班牙裔，3.8％（n = 77）是其他种族和种族。此外，1913年（95.6％）使用搜索引擎查找健康查询，而LLMS的642（32.6％）。男性使用LLM的健康问题比女性更高（1.63，1.63，95％CI 1.34-1.99; p <.001）。黑色（或1.90，95％CI 1.42-2.54; p <.001）和亚洲（或1.66，95％CI 1.19-2.30; p <.01）个体的几率比白人个体更高。那些感知到健康的人（OR 1.46，95％CI 1.1-1.93; p = .01）的人比健康状况良好的人更有可能使用LLM。更高的技术能力提高了LLM使用的可能性（OR 1.26，95％CI 1.14-1.39; P <.001）。在对281名LLM用户健康的后续调查中，大多数参与者首先使用搜索引擎（n = 174，62％）来回答健康问题，但第二个最常见的第一个咨询者是LLMS（n = 39，14％）。llms被认为是有用的（p <.01）且相关性较小（p = .07），但引起了较少的负面感觉（p <.001），看起来更人性化（llm：n = 160，vs search：n = 32），被视为较小的偏见（p <.001）。信任（p = .56）和易用性（p = .27）没有差异。结论：搜索引擎是健康信息的主要来源；然而，对LLM的积极看法表明使用日益增长。未来的工作可以通过补充外部参考和限制有说服力的语言来遏制过分依赖的答案来探讨LLM信任和有用性是否得到增强。与卫生组织的合作可以帮助提高LLMS健康产出的质量。
通过主动查询从人类反馈中学习的强化
将大语言模型（LLM）与人类偏好保持一致，在建立现代生成模型中起着关键作用，可以通过从人类反馈（RLHF）学习来实现。尽管表现出色，但当前的RLHF方法通常需要大量的人类标记的偏好数据，这很昂贵。在本文中，受主动学习成功的启发，我们通过提出查询有效的RLHF方法来解决此问题。We first formalize the alignment problem as a contextual dueling bandit problem and design an active-query-based proximal policy optimization ( APPO ) algorithm with an e O ( d 2 / ∆) instance-dependent regret bound and an e O ( d 2 / ∆ 2 ) query complexity, where d is the dimension of feature space and ∆ is the sub-optimality gap over all the contexts.然后，我们提出了基于直接偏好优化（DPO）的算法的实用版本ADPO，并将其应用于微调LLMS。我们的实验表明，ADPO仅对人类偏好的查询进行了大约一半的查询，与最先进的DPO方法的性能相匹配。
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
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是在所有相关当局和其他利益相关者的密切合作和参与下进行的，并得到了顶级政治承诺的支持。但是，更直接地引用用于得出NRA结论的具体数据将是有益的，并且某些领域将受益于更深入的分析（VAS，TF风险或某些部门特定领域）。已经实施了一项值得称赞的措施来解决NRAS中确定的风险，但是在审查期结束时实施了NRA行动计划的大量行动和一些高优先级行动（例如EFCB和LOC ECU的员工增加尚待完成。主管当局的目标和活动与国家AML/CFT政策以及确定的ML/TF风险一致，但是，当考虑潜在的刑事诉讼/民事诉讼，ML调查和检察官或检察官或没法下的潜在刑事诉讼/民事诉讼程序/民事诉讼程序的参考文献有限时，并未完全证明对齐方式。根西岛的主管当局广泛合作并协调政策和活动的制定和实施。
信息与热力学：欠阻尼微机械振荡器中兰道尔界限的快速精确方法
信息处理的热力学能量成本是一个被广泛研究的课题，既有其基本方面，也有其潜在的应用[1-9]。该能量成本有一个下限，由 Landauer 原理确定[10]：在温度 T 下，从存储器中擦除一位信息至少需要 k BT ln 2 的功，其中 k B 为玻尔兹曼常数。这是很小的能量，在室温（300 K）下仅为 ∼ 3 × 10 − 21 J，但它是一个通用的下限，与所用存储器的具体类型无关，并且与广义 Jarzynski 等式 [11] 相关。已在多个经典实验中测量了兰道尔边界 (LB)，这些实验使用了光镊 [ 12 ， 13 ]、电路 [ 14 ]、反馈阱 [ 15 – 17 ] 和纳米磁体 [ 18 ， 19 ]，以及捕获超冷离子 [ 20 ] 和分子纳米磁体 [ 21 ] 的量子实验。在准静态擦除协议中可以渐近地达到 LB，其持续时间比上述用作一位存储器的系统的弛豫时间长得多。实际上，当在短时间内执行擦除时，可以使用最优协议最小化此类过程所需的能量，这些协议已经过计算 [ 22 – 27 ] 并用于过阻尼系统 [ 17 ]。更快接近渐近 LB 的另一个策略当然是减少弛豫时间。然而，对于非常快的协议，人们可能想知道机械（电子）系统中的惯性（感应）项是否会影响其可靠性和能量成本。
无需叠加查询的量子攻击
量子密码分析始于 Shor [40] 的开创性工作，他证明了 RSA 和 Diffie-Hellman 密码体制可以被量子计算机破解。Simon 算法 [41] 的工作原理非常相似，它可以在 ( { 0 , 1 } n , ⊕ ) 中找到一个隐藏周期，但它最近才开始应用于密码分析。2010 年，Kuwakado 和 Morii [29] 展示了如果允许对手进行叠加查询，如何在量子多项式时间内区分三轮 Feistel 网络和随机排列。后来，人们在这种情况下获得了更多结果 [30, 24, 31]。然而，尽管令人印象深刻，但这些破解需要叠加查询模型，在该模型中，攻击者可以将原语作为量子预言机进行访问；例如，对具有未知密钥的密码进行量子加密查询。在本文中，我们首次在标准查询模型中应用了 Simon 算法，表明上述中断可能会在该模型中产生影响。这也是量子隐藏周期算法在仅使用经典查询的对称密码学中的首次应用。我们的核心结果之一是，在解决具有隐藏结构的碰撞搜索问题时，我们可以用多 (n) 个量子比特替换指数大小的内存。即使时间加速仍然是二次的，这也为量子对手带来了之前意想不到的优势。