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CURIE：评估多任务科学长期法学硕士 (LLM) ...
科学问题解决涉及在应用专家知识的同时综合信息。我们引入了 CURIE，这是一个科学的长上下文理解、推理和信息提取基准，用于衡量大型语言模型 (LLM) 在协助科学家进行现实实验和理论工作流程方面的潜力。该基准引入了由六个学科的专家策划的十项具有挑战性的任务：材料科学、凝聚态物理、量子计算、地理空间分析、生物多样性和蛋白质。我们在 CURIE 中的任务上评估了一系列封闭和开放的 LLM，这些任务需要领域专业知识、对长上下文信息的理解和多步骤推理。虽然 Claude-3 在各个领域都表现出一致的高理解力，但流行的 GPT-4o 和 command-R + 在蛋白质测序任务上表现不佳。总的来说，所有模型都有很大改进空间。我们希望这项工作能够指导未来科学领域 LLM 的发展。
附表 B AI 使用条款最新更新
（定义见下文）和图像提示（定义见下文），您授予公司及其子公司、关联公司和合作伙伴全球范围内、非排他性、全额付费、免版税、不可撤销、可再授权和可转让的许可，以使用、复制、分发、制作基于其的衍生作品、展示、传输、改编、编辑、修改、公开展示、发布、表演、销售、重新发布、推广、展览和以其他方式使用用户内容，通过现在已知或今后开发的所有媒体，用于任何目的，包括但不限于以任何媒体格式和通过任何媒体渠道推广服务，无论是现在已知的还是未来在世界范围内存在的，公司无需进一步征求您的许可。此外，您授予公司及其子公司、关联公司和合作伙伴以及其他用户全球范围内、非排他性、全额付费、免版税、不可撤销、可再授权和可转让的许可，以从您创建的文本和图像提示中生成其他图像并更改此类文本和图像提示。
1 康托菲茨杰拉德收入信托公司...
根据我们现行的估值程序，我们的资产净值部分基于：(i) GR 物业、FM 物业、CO 物业、SF 物业、Buchanan 物业、De Anza 物业、Keller 物业、Summerfield 物业、Lewisville 物业、Madison Ave 物业、Valencia 物业、Kacey 物业、Industry 物业、Fisher Road 物业、Longmire 物业、ON3 物业、West End 物业、Palms 物业和 Mount Comfort 土地的最新评估价值；(ii) 我们债务投资的公平市场价值（定义如下）；(iii) 我们应付贷款的公平市场价值；(iv) 我们合并合资企业（定义如下）中持有的估计非控股权益；(v) 我们在 Station DST（定义如下）中的权益价值；以及 (vi) 截至 2023 年 4 月 30 日的公司净有形资产和负债（包括我们的顾问对下文定义和讨论的绩效参与分配的估计），如下文更详细地概述。
上下文的计算和神经基础 -
灵活的行为需要创建，更新和表达备忘录以取决于上下文。虽然对这些过程的每个过程的神经基础进行了深入的研究，但计算建模的最新进展揭示了以前在上下文依赖性学习中的关键挑战，这在以前很大程度上被忽略了：在自然条件下，上下文通常不确定，需要上下文推断。我们会在面对上下文不确定性及其所需的核心计算时回顾一种与上下文相关学习形式化的理论方法。我们展示了这种方法如何开始组织大量不同的实验性观察，从多个级别的大脑组织（包括电路，系统和行为）和多个大脑区域（最显着的是前额叶皮层，海马，海马和运动皮层），到一个连贯的框架中。我们认为，上下文推断也可能是理解大脑持续学习的关键。这种理论驱动的观点将上下文推断视为学习的核心组成部分。
博茨瓦纳 Khoemacau 铜矿项目
根据香港交易所（定义见下文）的要求，MMC 必须为任何重大矿产资产收购准备一份独立于合资格人士报告（“CPR”）的评估报告，该报告必须成为相关股东通函的一部分。该评估在很大程度上依赖于并经常引用 CPR 中的技术信息。ERM 的评估目的是根据香港交易所上市规则第 18 章（“第 18 章”）确定 KMC 资产的价值。在这方面，ERM 已被聘为合资格评估师，并已采用 VALMIN 准则（定义见下文）进行评估。ERM 的评估日期为 2023 年 12 月 31 日（“评估日期”），随后的报告日期为 2024 年 5 月 24 日（“报告日期”）。ERM 的 CPR 的生效日期与评估日期相同，即 2023 年 12 月 31 日。
计划合规宣誓书 ┌ ┐ └ ┘
我特此证明，据我所知，上述项目所提交的计划符合佛罗里达州建筑规范及其所有地方修正案。我还证明，这些计划已由我本人或下文所述经我正式授权的代表*审查，他们均被授权根据佛罗里达州建筑规范第 553.791 条进行计划审查，并持有相应的执照或证书。
H. 总体规划清单主要土地开发项目和主要分区保护性开发项目申请人应向行政部门提交
H. 总体规划清单 主要土地开发项目和主要分区 保护性开发 申请人应向行政官员提交至少十 (10) 张所有总体规划地图的蓝线图或复印件以及以下所需信息。规划尺寸不得大于 24” x 36”。所有规划的比例和数量应足以清晰显示所需的所有信息，并须经行政官员批准。所有规划表和相关文件也必须以便携式文档格式 (PDF) 文件提供。规划应包括一份证明，证明所有规划和改进均符合罗得岛州和普罗维登斯种植园、专业工程师注册委员会和土地测量师注册委员会的最低 IV 级标准。以下信息应以书面叙述报告的形式呈现，并根据需要辅以图纸、草图或规划以传达意图。叙述报告应包括下文要求的所有图纸和平面图的缩小版，最大尺寸为 11” x 17”。首先，申请人应向行政官员提交至少十 (10) 份下文要求的初步规划图的蓝线图或复印件。行政官员应根据需要分发给规划委员会和下文支持材料中列出的其他机构来确定平面图和叙述报告的缩小版数量。每份提交的文件还必须附有附录 B 中所含的“重大土地开发项目或重大分区批准申请”。所需信息至少包括以下内容：1. 场地基础地图（见下文）。2. 现有资源和场地分析地图。参见第 4-1 节（O）。3. 场地环境地图。参见第 4-1 节（F）。4. 草图覆盖表。参见第 4-1 节（E）。*5. 常规产量计划。参见 4-1 (H) 节。* * 仅适用于保护性开发项目 6. 拟议状况地图（仅适用于常规分区）。 基础地图 本清单要求的所有总体规划图均应显示以下信息（如适用）： A. 本清单要求的所有地图均应显示以下信息（如适用）： 1. ______ 拟议分区的名称和位置。 2. ______ 业主和申请人的姓名和地址。 3. ______ 工程师和/或土地测量员的姓名、地址和电话号码。 4. ______ 计划编制日期，以及修订日期（如果有）。
网络运营知识图谱框架
• 网络运营数据过载 • 数据分析和洞察提取困难 • 复杂的数据关联要求 • 服务和客户关联 • 数据存储和格式差异 • 上下文理解和关系映射 • 数据收集中上下文的丢失 • 数据收集方法和解释 • 组织孤岛 • 多个事实来源 • 机器可读知识
Le Travenues Technology Limited - 简略招股说明书
这是一份删节版招股说明书，其中包含 Le Travenues Technology Limited（“公司”）于 2024 年 6 月 4 日向新德里德里和哈里亚纳邦公司注册处提交的红鲱鱼招股说明书（“RHP”或“红鲱鱼招股说明书”）的显著特征。我们鼓励您阅读 RHP 中的更多详细信息，网址为 https://www.sebi.gov.in/sebiweb/home/HomeAction.do?doListing=yes&sid=3&ssid=15&smid=11。除非另有规定，否则本文使用的所有大写术语且未明确定义应具有与 RHP 中赋予它们相同的含义。本删节版招股说明书包括四页投标及申请表以及说明和八页删节版招股说明书。请确保您已收到所有页面。请确保您已阅读 RHP、本精简版招股说明书（“精简版招股说明书”）以及在申请本要约（定义见下文）前通过账簿管理程序进行的公开发行投资一般信息文件（“GID”）。建议投资者保留一份 RHP/精简版招股说明书以供日后参考。您可从证券交易所（定义见下文）、辛迪加成员（定义见下文）、本要约登记处、登记处及股份过户代理（“RTA”）、代收存管参与人（“CDP”）、注册经纪人、本要约银行、投资者协会或自认证辛迪加银行（“SCSB”）处获取投标及申请表和 RHP 的纸质副本。您还可以从印度证券交易委员会（“SEBI”）的网站 www.sebi.gov.in、印度国家证券交易所有限公司（“NSE”）和孟买证券交易所有限公司（“BSE”，与 NSE 统称“证券交易所”）的网站分别 www.nseindia.com 和 www.bseindia.com 以及我们公司的网站 www.ixigo.com 和账簿管理人的网站 www.axiscapital.co.in、www.damcapital.in 和 www.jmfl.com 下载 RHP。
使用大型语言模型进行语音翻译细化
摘要 — 大型语言模型 (LLM) 的最新进展已在各种语言任务中展示了其卓越的能力。受文本到文本翻译细化成功的启发，本文研究了 LLM 如何通过引入联合细化过程来提高语音翻译的性能。通过 LLM 对语音翻译 (ST) 和自动语音识别 (ASR) 转录进行联合细化，ST 模型的性能在无需训练的上下文学习和参数高效的微调场景中都得到了显着提高。此外，我们还探讨了在上下文感知微调场景下文档级上下文对细化的影响。在包含七个翻译任务的 MuST-C 和 CoVoST 2 数据集上的实验结果证明了使用包括 GPT-3.5-turbo、LLaMA3-8B 和 Mistral-12B 在内的几种流行 LLM 所提出方法的有效性。进一步的分析进一步表明，与单独细化翻译相比，联合细化转录和翻译可获得更好的性能。同时，结合文档级上下文可显著提高细化性能。我们在 GitHub 1 上发布了我们的代码和数据集。