XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System下一剂
涵盖所有基础：DNA测序效率中的下一局
I. i Dratsuction的数字数据快速增长，预计到2025年将达到180个Zettabytes，这会导致数据存储危机，需求超过供应[1]。现有的存储技术面临满足大数据需求的挑战。为了响应，DNA由于其密度和杜比（Durabil）而成为有前途的培养基。DNA存储过程涉及综合，创建人工DNA链，编码用户信息，并限制了导致短链和多个嘈杂副本[2]，存储容器和测序的存储，一个关键组件[3]，[4]，[4]，[5]，[5]，[6]，将DNA转化为数字序列。与替代方案相比，当前的DNA测序仪可能存在DNA的潜力，但当前的DNA测序仪面临诸如缓慢吞吐量和高成本等挑战[7]，[8]，[9]。覆盖深度，测序读取与设计链的比率，影响系统潜伏期和成本，突出了优化的需求[10]，[4]。我们通过将其推广到更实用的情况来扩展了解决覆盖深度问题[11]的最新研究。具体来说，我们考虑一个存储M文件的容器，每个文件由K信息链组成。使用某些编码方案将这些链编码为MN链，目的是从总m中恢复文件。我们的重点是研究所需的覆盖深度，考虑到诸如DNA存储通道和错误校正代码之类的因素。此外，我们旨在探索错误纠正代码与给定DNA存储系统的最佳配对，以最大程度地减少覆盖深度。此调查是在随机访问设置的框架内进行的，用户试图仅检索存储信息的一小部分。在这种情况下，我们同时进行了理论和实验分析，以检查完全恢复指定文件所需的样本数量的期望和概率分布。DNA覆盖深度问题类似于众所周知的问题，例如优惠券收藏家，Dixie Cup和urn问题，目的是收集所有类型的优惠券或物体[12]，[13]，[14]，[15]。在我们的上下文中，“优惠券”代表综合链的副本，目的是阅读每个信息链的至少一个副本。例如，如果n张优惠券是随机均匀地绘制的，众所周知，所需的预期抽奖
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。
下一波浪潮：人类、计算机和重新定义现实
维基百科：“真实世界与虚拟世界的融合，创造出新的环境和可视化效果，其中物理对象和数字对象共存并实时交互。混合现实不仅发生在物理世界或虚拟世界中，而且是现实与虚拟现实的混合，通过沉浸式技术涵盖增强现实和增强虚拟。”
Opentas写下了40年成功故事的下一章...
汉堡，2025年1月15日 - Opentas，以前是院士GmbH的终端管理部门，自今年年初以来一直是一个独立实体。作为喷酱的拆分，这是能源和化学工业供应链中业务流程数字化的主要提供商，新公司的主要重点是满足市场及其客户群在能源过渡，数字化和自动化方面的需求。Opentas GmbH继续由与以前的专家相同的专家经营，这使得新公司能够通过其独特的专业知识来无缝地继续其成功的故事。湿润的GmbH将继续为其第二个运营领域（即下游业务）重新获得，该业务是SAP解决方案扩展和Devel Opment合作伙伴。
2023 年第三季度业绩及“致胜策略”下一章
“自推出‘玩出双赢’战略以来，我们表现强劲，第三季度增长动力的进展和最近的财报消息进一步证明了这一点，这为我们提供了为公司未来迈出重要一步的机会。”
电信的大型生成AI模型：下一件大事？
摘要 - 生成人工智能（Genai）的演变构成了在不同方面重塑技术未来的转折点。无线网络特别是随着自我发展网络的开花，代表了一个丰富的领域，用于利用Genai并获得几种好处，这些收益从根本上可以改变当今无线网络的设计和操作方式。是特定的，大型的Genai模型被设想开放一个自主无线网络的新时代，在该时代中，可以微调进行多种电信数据训练的多模式Genai模型，以执行几个下游任务，消除了为每个特定任务的构建和培训型号的构建和培训的培训的需求，并为每个人提供了人工通用的通用型号（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用的工程）（启用人工通用）（agi og ogig of Miatsem Inter-egi）。在本文中，我们旨在展现可以从将大型Genai模型集成到电信域中获得的机会。尤其是我们首先强调了大型Genai模型在未来的无线网络中的应用，从而定义了潜在用例并揭示了对相关的理论和实际挑战的见解。此外，我们推出了6G如何通过连接多个设备大型Genai模型来打开新的机会，因此，为集体智能范式铺平了道路。最后，我们对Genai模型将成为实现自我发展网络的关键提出了前瞻性的愿景。
根据国防生产法第 705(d) 条下一页...
法律要求对此调查做出回应（50 USC § 4555）。不回应可能导致最高罚款 10,000 美元、最高一年监禁或两者并罚。此处提供的信息被视为机密信息，除非根据 1950 年《国防生产法》（经修订）第 705 条（50 USC § 4555）的规定，否则不得公布或披露。第 705 条禁止公布或披露此信息，除非总统认为隐瞒此信息违反国防。除汇总形式外，信息不会与任何非政府实体共享。如果信息是《信息自由法》（FOIA）请求的主题，则将根据《信息自由法》（FOIA）中适当的披露豁免条款保护该信息。
太阳能中的下一级功率密度和硅碳化物MOSFET
致谢：这项工作由奥地利联邦气候，环境，能源，流动性，创新和技术以及奥地利联邦数字和经济事务部的资助，并由奥地利WirtschaftService（AWS）和奥地利研究促进机构（FFG）实施，在欧洲共同利益的框架中（iPcecei）（ipcei）框架（ipcei）（ipcei）的框架。IPCEI关于微电子的IPCEI还由来自德国，法国，意大利和英国的公共当局资助。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
图3：生成验证者的例证，即GenRM和GenRM-Cot。给出了一个问题和候选解决方案，genRM直接对llm进行了填补，以回答“答案正确（是/否）吗？”的问题。通过sft对对应于“是”或“否”的下一步响应。在推断期间，通过提取“是”令牌（4）的概率获得验证者分数。相比，GenRM-COT FINETUNES llm在产生最终的是/否代币之前产生验证链（COT）的基本原理。在测试时间时，我们采样了多个COT理由，并使用多数投票来计算“是”的平均概率，从而使GenRM-COT能够利用其他推理计算以更好地验证。
基于非贵金属氧还原催化剂的质子交换膜燃料电池性能
W 窑 cm -2 曰 持续增加到 2.0 bar 袁 功率密度进一步提升 达到 0.94 W 窑 cm -2 ( 图 4E). Chen 等 [47] 报道 Co-N-C 催化剂在空气的燃料电池测试中压力从 0.5 bar 提 升至 2 bar 上 袁 最高功率密度从 0.221 W 窑 cm -2 提升 到 0.305 W 窑 cm -2 ( 图 4F). 文献中记录的非贵金属催 化剂燃料电池测试压力一般不大于 2 bar 袁 在此范 围内催化剂燃料电池的性能随着压力的增加而提 升 袁 压力过大会造成催化剂层结构的破坏并加速 膜电极的退化 . 目前 袁 鲜有对测试过程中气流量影 响的探究 . 从表 1 中发现 袁 大部分基于非贵金属催 化剂的 PEMFC 性能测试是采取固定气流量的方 式 袁 但气流量的选择并没有统一标准 袁 其中空气的 气流量一般等于或大于氧气的气流量 . 4 非贵金属催化剂耐久性分析