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TH-1计算机系统体系结构
（CSE/IT）理论共有4个周期每周内部评估20分，总周期60个周期结束SEM考试80分考试3小时总数A.主题明智的时期分布。编号主题周期1计算机硬件的基本结构06 2指令和指令排序07 3处理器系统10 4内存系统10 5输入 - 输出系统10 6 I/o接口和总线体系结构10 7并行处理07 9总60 B.合理：现在，在教育，娱乐，商业，体育等各个领域，计算机的使用变得非常重要。此主题将使学习者了解计算机系统不同组件及其操作过程的架构。进一步学习者将了解不同组件如何集成以执行任务以获得结果。它还为如何提高处理能力提供了一个想法。
零射击学习的多模式基准和改进的体系结构
在这项工作中，我们证明，由于现有评估协议和数据集中的不足，因此有必要重新审视并全面研究Mul-timodal零射击学习（MZSL）问题问题。具体来说，我们解决了MZSL方法面临的两个主要挑战。 （1）既定基线的情况通常是无与伦比的，而且有时甚至是有缺陷的，因为现有的评估数据集通常与培训数据集有一些重叠，因此违反了零照片范式； （2）大多数现有的方法都偏向可见的类，这在对可见和看不见的类别进行评估时会大大降低性能。为了应对这些挑战，我们首先引入了一个新的多模式数据集，用于零照片评估，称为MZSL-50，其中有4462个视频来自50个广泛多元化的类别，并且与培训数据没有重叠。此外，我们提出了一种新型的多模式零射击变压器（MZST）体系结构，该体系结构利用了吸引瓶颈进行多模式融合。我们的模型可以直接预测语义表示，并且在将偏见降低到可见的类别方面表现出色。我们进行了广泛的消融研究，并在三个基准数据集和我们的新型MZSL-50数据集上实现最先进的结果。具体来说，我们提高了传统的MZSL绩效2。1％，9。81％和8。 vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。 最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。 181％和8。vgg-sound，UCF-101和ActivityNet的68％。最后，我们希望引入MZSL-50数据集将促进对社区中多模式零射击的深入研究。1
探索大语模型中生成精度的神经梯度体系结构
摘要 - 将神经梯度体系结构（NGA）集成到大语言模型（LLMS）中，导致了自然语言处理的明显进步，从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算，NGA根据上下文提示动态调整内部途径，从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下，诸如机器翻译，摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题（例如重复性或无关的产出），从而提高了生成内容的总体质量。此外，NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调，从而促进了其在专业领域的应用，而无需大量的重新培训。经验结果表明，NGA在完善LLM的生成过程中的功效，强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此，NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展，为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
经济体系为何重要 | 课程计划
1. 给每位学生发一张笔记纸，并解释今天的课程将探讨不同的经济体系及其如何影响我们的日常选择。解释当你介绍每个术语和概念时，他们会记笔记并跟着例子走。 2. 首先让学生想象他们走进一家杂货店，里面有许多不同种类的商品，包括各种各样的水果、蔬菜、零食、肉类和饮料。现在，让他们想象走进一个国家的杂货店，即使他们有钱买，能找到几件东西也算是幸运的。 3. 在黑板上写上经济体系。解释经济体系决定了生产什么、如何生产以及谁可以购买。当今世界有各种各样的经济体系，从严格到自由。 4. 在下面写两栏，并将它们标记为计划经济和自由市场。解释这是两种主要的经济体系。在每一栏写几个例子。例如：
企业服务管理体系结构
应用程序示例 - 市场应用程序 - 索赔管理 - 欺诈管理 - 编辑服务 - 文档和手册出版物 - 出版工作区 - 破坏分析应用程序 - 定制关税的咨询服务 - 财务流程（consiliation等）- 商店开放和促销管理 - 发票例外/批准 - 退款批准 - 库存和存储库 - 文件和手册出版物 - 出版工作区 - 承包商管理 - 工厂管理（任务，更改等）- 废料，废物，污染管理 - 数据分发服务 - 主数据管理 - 行业应用程序（无用产品可用）- 等等
人工智能对教育体系的影响
摘要：人工智能的快速发展对教育领域产生了巨大而深远的影响，人工智能与教育的深度融合推动了人工智能教育应用的出现和发展。如今的人工智能不仅仅是提升学习体验的工具，更是改变传统教学模式和教育管理方式的重要推手。本文探讨了不同文化背景下对人工智能的接受与看法，深入分析了人工智能在教育应用中可能出现的学术不端、算法偏见、数据隐私保护等伦理问题。研究表明，人工智能有助于提高教育的个性化和效率，但它的广泛使用可能会导致学生对技术的依赖，削弱批判性思维能力。此外，如果算法中的偏见得不到有效控制，可能会加剧教育的不平等。本文的意义在于为人工智能与教育的结合提供理论支撑，为未来平衡技术进步与人文教育要素提出建设性建议。
2. 澳大利亚金融体系 - 澳大利亚储备银行
流动性覆盖。在最近全球银行系统部分领域面临压力的时期，澳大利亚审慎监管局 (APRA) 加强了对澳大利亚银行的监管，并与金融监管委员会 (CFR) 的其他机构一起密切监控更广泛的金融系统。对在澳大利亚运营的银行的审慎要求相当于巴塞尔协议 III 的要求，在某些情况下甚至比巴塞尔协议 III 的要求更高；银行系统的资本和流动性水平远远超过这些要求。[1] 在未来一段时间内，银行预计不良贷款将（从历史低位）增加，以应对高利率和通货膨胀对家庭预算的压力。银行有能力管理这一问题，同时继续向家庭和企业放贷。