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时间 - 在健康和成人社会护理部门的安全和灵活的工作
1。通过设计照顾（TimeWise 2017）https://timewise.co.uk/article/car- ing-by-design/2。Improving joy at work – electronic self-rostering (The Royal Free Lon- don NHS Foundation Trust) https://www.england.nhs.uk/looking-af- ter-our-people/the-programme-and-resources/we-work-flexibly/ improving-joy-at-work-electronic-self-rostering-the-royal-free-london-nhs- foundation-trust/ 3.https://timewise.co.uk/article/how-shift in-suest-innovation-boost- ed-ed-one-trusts-midwifery-capacity/4.https://timewise.co.uk/wp-content/uploads/2021/10/suits-you-hifts--sace-study.pdf 5。https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38582024/
没有随机传递性的成对比较
成对比较数据在统计学和机器学习中受到了广泛关注，并在各个领域有着广泛的应用。这类数据通常来自锦标赛，其中每个成对比较结果都来自两个选手或队伍之间的比赛，或来自众包环境，其中个人负责比较两个项目，例如图像、电影或产品。具体而言，著名的瑟斯顿 (Thurstone, 1927) 和布拉德利-特里 (BT; Bradley and Terry, 1952) 模型为该领域奠定了基石，随后进行了许多扩展，包括 Shah 等人 (2016a) 提出的参数序数模型，拓宽了参数模型的类别。Oliveira 等人 (2018) 放宽了已知链接函数的假设，并提出了允许链接函数属于广泛函数家族的模型。非参数方法也已出现，例如 Shah 和 Wainwright (2018) 中基于 Borda 计数算法介绍的工作，以及 Chatterjee (2015) 和 Chatterjee 和 Mukherjee (2019) 研究的非参数 Bradley-Terry 模型。此外，还开发了用于众包环境的成对比较模型，如 Chen 等人 (2013) 和 Chen 等人 (2016) 等所讨论的。成对比较模型已获得广泛的应用，包括排名聚合（Chen and Suh，2015；Chen 等人，2019；Heckel 等人，2019；Chen 等人，2022b）、预测比赛 / 锦标赛（Cattelan 等人，2013；Tsokos 等人，2019；Macr`ı Demartino 等人，2024）、测试博彩市场的效率（McHale and Morton，2011；Ly´ocsa and V`yrost，2018；Ramirez 等人，2023）以及基于人工评估改进大型语言模型（Christiano 等人，2017；Ouyang 等人，2022；Zhu 等人，2023）。虽然上述模型对该领域做出了重大贡献，但它们依赖于随机传递性的假设，这意味着球员/球队/项目之间存在严格的排名。然而，这种假设可能不切实际，特别是在涉及多种技能或策略的环境中，不传递性自然会出现。尽管它具有实际重要性，但对允许不传递性的模型的研究仍然有限。一些值得注意的例外包括 Chen 和 Joachims (2016) 和 Spearing 等人 (2023) 的工作，他们通过引入额外参数来描述不传递性以及基于 Bradley-Terry 概率指定绝对优势的参数，扩展了 Bradley-Terry 模型。Spearing 等人 (2023) 提出了一种在完整贝叶斯框架下进行参数估计的马尔可夫链蒙特卡罗算法。然而，他们的贝叶斯程序计算量大，对于涉及许多球员或相对较高潜在维度的高维设置不切实际。 Chen 和 Joachims (2016) 将参数视为固定量，并通过优化正则化目标函数来估计它们。然而，它们的目标函数是非凸的，并且它们的模型高度过度
异质采用气候智能农业实践对埃塞克维尼市小规模城市农作物农民的家庭食品和营养安全的影响
作为2019年11月启动的通用和可持续医疗保健（I -PUSH）计划评估研究的创新合作伙伴关系，包括孕妇，包括孕妇或五岁以下儿童的育龄妇女，招募了一系列低收入农村家庭。从两个医疗机构附近的村庄名单中随机选择了24个村庄。在人口普查以识别合格家庭后，随机选择了每个村庄的10个家庭。数据收集包括孕产妇心理健康，使用流行病学研究中心抑郁症（CES-D）量表，ECD，营养状况（人体测量值）以及常见的儿童疾病，其症状和医疗保健利用。本研究对299名目标母亲和315名儿童的终结调查得出的数据进行了横断面分析。
与会话明智的详细信息和会话名称
1。“多语言应用中的变压器模型” 2。“ NLP用于社交媒体中的实时情感分析”3。“用于电子商务和客户支持的对话AI” 4。“知识管理系统的语义搜索模型” 5。“使用深神经网络的语音识别” 6。“自动文本中的道德问题”7。“通过增强学习的文本摘要”8。“用于实时转录和翻译的AI”
从新手到专家：LLM代理政策通过逐步加强学习
大语言模型（LLMS）的出色功能在各种自主代理系统中都是至关重要的组成部分。传统方法取决于LLM的固有知识而无需进行微调，但最新的方法已转移了加强学习策略，以进一步增强了代理人与环境和工具一起解决复杂的交互式任务的能力。但是，以前的方法受到稀疏奖励问题的约束，其中现有数据集仅为每个多步推理链提供最终的标量奖励，这可能导致政策学习的无效和效率低下。在本文中，我们介绍了Stepagent，该史蒂格特（Stepagent）利用逐步的奖励来挑战代理商的强化学习过程。继承了新手到专家理论的精神，我们首先比较专家和代理人的行为，以自动生成中间奖励以进行细粒度优化。此外，我们提出了隐性奖励和反向加强学习技术，以促进代理反思和政策调整。进一步的理论分析表明，代理的作用分布可以在多个训练周期上汇聚到专家行动分布。各种数据集的实验结果表明，Stepagent优于现有基线方法。
PROGRAMME的访谈时间表...
应对那些申请接受录取博士学位的访谈的候选人进行100分的访谈。有资格获得优异列表中的切断标记应为60％（对于UR＆EWS），在最终功绩列表中获得的总标记为55％（对于OBC/SC/SC/ST/PH），应根据该学术会议中相关学科中可用的空缺数量确定。访谈/互动/viva-voce应为100分，由以下方面组成，即。是否：（a）候选人令人满意地辩护的6-8页的研究计划：30％（15％+15％）（b）候选人具有拟议研究的能力，可以为受试者知识的新/额外知识/深度贡献：40％（20％+20％+20％）基于他的态度，努力，<20％+20％），<她的态度，<她的态度，努力，<她的态度，<她的态度，努力，<<：30％
犹他州希尔空军基地电话快速参考指南除非另有说明，否则以下列表的商业区号为 801-XXX-XXXX。DSN 为 586-XXXX、775-XXXX 和 777-XXXX。此目录根据组织和个人提供的列表编制而成，其准确性取决于所提供信息。更新信息可发送至第 75 空军基地联队公共事务部，75abw.pa@us.af.mil。请勿在不安全的电话上讨论机密信息。出于通信安全目的，官方国防部电话始终受到监控。国防部电话仅用于传输官方政府信息，并始终受到通信安全监控。 A-B 空军援助协会 777-4681 航空客运站 777-3088 飞行员领导学校 586-8913 飞行员及家属准备中心 777-4681 美国红十字会 877-272-7337 地区辩护律师 777-2940 艺术与手工艺 777-2649 汽车爱好商店 777-3476 保龄球中心 777-6565 BX 理发店 773-4602 BX 主商店 773-1207 BX 快递服务站（主站） 801-774-3600 BX 快递服务站（西门） 774-9072 BX 商店（主站） 773-4417 C-F 职业顾问（军事） 777-9573 伤亡援助 775-5487 土木工程师客户服务 777-1856 教堂 777-2106 牧师（下班后） 777-3007 儿童发展中心（东部） 777-6321 儿童发展中心（西部） 777-6223 文职人员薪酬 777-1851 文职人员 775-3329 计算机协助服务台 586-8324
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Wellwise 退休人员医疗保险 PPO 健康计划 - 2025 年
通过 OptumRx 的处方药卡计划 - 第 1 级 - 大部分为仿制药 - 第 2 级 - 首选 - 大部分为品牌药 1 - 第 3 级 - 非首选 - 大部分为品牌药 1 - 第 4 级 - 专科药房和高价药 1 在大多数情况下，只有在计划的网络药房之一取药时，您的处方才可获得承保。请参阅承保范围证明第 2 部分。部分药物需要事先授权。药物排除：Medicare Part D 或您的计划增强型综合福利未涵盖的药物。请参阅承保范围证明第 3 部分。
运动对抑郁症的影响的10年更新 - 在其他健康的成年人中：荟萃分析和神经生物学机制的系统评价
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未经同行评审证明）预印版本的版权所有者，此版本发布于2024年8月29日。 https://doi.org/10.1101/2024.08.28.24312666 doi：medrxiv preprint
部门明智的专业化
1应用地质学：煤层，石油地质学，地貌学，古生物学，计算地球科学，与人工智能和机器学习的地理学，碳酸盐沉积学，经济地球学，生物地质学，环境地质地质学，地质学，医学地质学，层植物，囊地地质地质，矿物质地质学，矿物质地质学2：处理/反转，人工智能/机器学习和深度学习，并在地球物理学，电气/MT/电磁方法中应用，勘探地震，遥感＆amp; GIS应用，测量良好/岩石物理/岩石物理学，海洋地球物理探索，地球和行星科学，大气科学，物理海洋学以及辐射方法的应用。3化学与化学生物学：物理化学，无机化学和有机化学，化学生物学，制剂和药物递送，生物信息学，蛋白质组学和其他“ OMICS”技术。4化学工程：分子模拟，分子热力学，工艺系统工程和控制，生物处理工程和生物系统工程，生物传感器，绿色能源，过程安全和危害，循环经济，电化学过程，运输过程，运输过程，材料科学，催化和反应工程，AI＆AMP；用于化学工程，分离过程，胶体和界面的ML，过程优化5土木工程结构工程专业：结构工程，结构动力和地震工程，结构健康监测，建筑材料和其他相关领域。岩土工程专业：岩土工程，地理环境工程，岩石力学和其他相关领域。水资源工程专业：水资源工程，液压，储层优化，环境建模＆amp;其他相关领域。运输工程专业：路面工程，交通工程，运输计划和其他相关领域。6 Computer Science and Engineering: Artificial Intelligence, Big Data Analytics, Bioinformatics, Cloud/Fog Computing, Computer Architecture, Computer Networks, Wireless Networks, Databases / Distributed Databases, Data Mining, Embedded Systems, High Performance Computing, Image Processing, Computer Vision, Information Retrieval, Natural Language Processing, Blockchains, Distributed Computing, Information Security, Internet of Things, Language Processors/Compiler Design, Machine Learning,编程语言，软计算/优化，软件工程，理论计算机科学，游戏理论，VLSI设计，量子计算7电气工程学原理7电气工程：生物信息学，生物医学工程，控制，仪器，机器人技术，机器人技术，电气汽车技术，电气技术，电气机器，机器，机器和机器和电动机，电力，电力系统，电力系统，电力系统，旋转式，高音射击，高音，高音射击。9环境科学与工程：空气污染，大气科学与气候变化，分水岭管理，自然资源管理，环境建模，环境经济学，环境社会学，环境可持续性，环境政策研究，职业健康与安全，噪音与振动，噪音与振动，林业，林业，8电子工程：量子技术； ASIC设计；高速互连；集成电路和系统设计；电子系统设计； VLSI包装；新兴的记忆设备和技术； RF电路＆amp;系统设计，EMI/EMC，雷达，微波设备＆amp;系统设计，微波成像，生物电磁学，芯片上的天线，RF/光学信号处理，THZ技术，高功率微波设备，5G/6G通信系统，物联网和嵌入式系统设计，统计信号处理，深度学习，深度学习＆amp;人工智能，集成光子学，光学通信，电子/光子材料工程。