XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互作用
提出正确的问题：在生成框架中利用隐藏的交互作用，以进行多语言，多任务分类
本研究探讨了利用其他培训数据作为在多语言，mul-titask食谱分类问题中生成模型的教学提示。通过将不同的任务分配为其他问题，仅在细调中可用的数据中得出，我们旨在提高所有涉及所有任务和语言的序列到序列模型的分类性能。更重要的是，我们调查了迅速工程对微调过程中其他问题的影响，从而在帮助模型学习任务之间的隐藏相互作用中揭示了其重要作用。所提出的方法在加权多限量准确性（在三个目标分类任务上）的绝对改善分别为2.3％，6.22％和10.7％。最有效的其他动作是从补充数据中得出的问题，而模型的规模以及我们是否执行内域预训练并不能显着改善最终绩效。Our find- ings also underline the importance of training data selection and questioning strategies, es- pecially in underrepresented languages, where we obtained an absolute increase in accuracy of 34.8% in the few-shot setting and 30.33% in the 0-shot setting for an underrepresented language in a difficult main task, together with an increase from 0% to 97% in F1-score for the most underrepresented class.
Charlie Knowles
•报告选项（21-CFR-PART 11符合11）以跟踪样品在商店中/外出来•冷冻关键功能，以确保样品保持尽可能安全和安全•更加一致的处理和较少的人类交互作用
特色课程说明（生物信息学讲座）
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利用 RSM 和意愿函数方法对大探针标记 IC 引线键合进行多响应优化
(2008) 指出，RSM 可以清楚地预测参数交互作用和平方项的显著性。RSM 技术可以根据显著参数、它们的交互作用和平方项对响应进行建模。因此，该方法是一种比田口方法更好的优化工具。田口方法的大多数应用都解决单响应问题，对多响应问题的关注有限 (Su, 2013)。在解决多响应问题时，应用传统的田口方法会导致在确定最佳参数设置时产生冲突。也就是说，当找到满足质量特性 A 的最佳参数组合时，可能无法满足质量特性 B。在实践中，工程师通常使用反复试验来调整引线键合参数。为了在不损失质量的情况下降低制造成本，铜线
量子场理论I - 118132（Shlomo S. Razamat）。
•目标： - 本课程的主要目标是介绍（扰动）量子场理论的一般技术。我们将详细讨论如何在QFT中使用各种类型的字段和交互作用进行计算。为此，重新归一化的想法将是至关重要的。最后，我们将应用一般思想，并详细讨论量子电动力学。
2024-25 B.Eng软件工程学生的选修名单（Beng-8p）
秋季2024 Comp 2108 - 应用的密码学和身份验证从Comp 3109重新列出。排除了Comp 3109和Comp 4109的额外信用。comp 3008 - 人类计算机交互作用Comp 3801 - 现代数据集算法Comp 3803 - 计算理论概论Comp 4114-量子计算和信息comp 4900 D（31339） - 特殊主题：几何学主题：几何学处理：几何处理冬季2025 Comp 2108 - 应用Cyptography and Pertagraphy and Compogrication Compography and Comprication 3109。排除了Comp 3109和Comp 4109的额外信用。comp 3002-编译器构造只有在2022年秋季之前服用SYSC 2100的学生才有资格参加此课程 - SYSC 2100不再等同于Comp 2402。comp 3008 - 人类计算机交互作用Comp 4102 - 计算机视觉COMP 4107 - 神经网络日历前comp 3105和（数学1104或1107）。我们将允许B.Eng学生使用SYSC 4415作为可接受的先决条件，而不是Comp 3105。SYSC 4415和Comp 3105互相排除以获得额外的信用。comp 4202 - 地理信息系统的计算方面comp 4203 - 无线网络和安全性（TBD-目前不提供）comp 4900 a（11263） - 特殊主题：量子通信和网络
通过沉浸式可视化中的相互作用和fnirs探索感官过程
摘要 - 认知理论在设计人类计算机界面和沉浸式系统时会为我们的决策提供信息，使我们能够研究这些理论。这项工作通过使用经典可视化问题研究内部和外部用户行为来探讨沉浸式环境中的感官过程：视觉比较和聚类任务。我们开发了一个沉浸式系统来执行用户研究，从不同的渠道收集用户行为数据：用于捕获外部用户互动的AR HMD，功能性近红外光谱（FNIRS）用于捕获内部神经序列以及用于参考的视频。为了检查感官，我们评估了界面的布局（平面2D与圆柱3D布局）以及任务的挑战水平（低认知负荷）的挑战水平如何影响用户的交互，这些交互作用如何随时间变化以及如何影响任务绩效。我们还开发了一个可视化系统，以探索所有数据通道之间的关节模式。我们发现，增加的相互作用和脑血液动力学反应与更准确的性能有关，尤其是在认知要求的试验上。布局类型没有可靠地影响交互作用或任务性能。我们讨论了这些发现如何为沉浸式系统的设计和评估提供信息，预测用户绩效和互动，并从体现和分布式认知的角度提供有关感官的理论见解。
虚拟现实运动认知训练对认知脆弱者的影响：多中心随机对照试验
背景：认知脆弱是指临床综合征，其中身体虚弱和轻度认知障碍并存。运动认知训练和虚拟现实（VR）已被用来推出各种治疗方式，以促进老年人的健康。文献主张的是，运动认知训练和VR有效地促进老年人的认知和身体功能。但是，对认知脆弱的老年人的影响尚不清楚。目的：本研究检查了VR运动认知训练（VRMCT）对全球认知功能，身体脆弱，步行速度，视觉短期记忆，认知干扰的抑制和执行功能的影响。方法：本研究使用了多中心的，评估者盲，2-平行组随机对照试验设计。参与者是在8个老年人社区中心面对面招募的。符合条件的参与者年龄≥60岁，社区住宅具有认知能力，没有痴呆症，并且没有受到限制。在干预小组中，参与者接受了由干预主义者领导的VRMCT，每周两次进行16个小时的培训课程，持续8周。在对照组中，参与者获得了老年人社区中心提供的通常的护理，调查人员没有干扰。主要结果是全球认知功能。次要结果包括身体上的脆弱，步行速度，言语短期记忆，认知干扰的抑制和执行功能。在基线（T0）和干预后的一周（T1）收集数据。广义估计方程用于检查组，时间和相互作用（时间×组）对结果的影响。结果：总共有293名合格的参与者参加了研究。参与者的平均年龄为74.5（SD 6.8）年。大多数参与者是女性（229/293，78.2％），已完成初等教育（152/293，52.1％），已婚（167/293，57.2％），与朋友一起生活（127/293，43.3％），没有VR经验（232/293，79.5％）。在干预组中，有81.6％（119/146）的参与者参加了会议总数的80％（13/16，81％）。一定数量的参与者经历了VR疾病症状（1/146，0.7％至5/146，3％）。vrmct可有效促进全球认知功能（交互作用：p = .03），略有促进执行功能（交互作用效果：p = .07）和降低脆弱性（交互作用效果：p = .03）。这些影响对其他结果没有统计学意义。