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利用置信度分数的一个关键挑战是，当提示提供置信度分数时，LLM 会表现出过度自信。Wei 等人(2024) 在他们的 SimpleQA 基准中证明了这种现象，观察到各种前沿 LLM（包括 GPT-4 和 Claude）都存在一致的过度自信。这种固有的局限性强调了仔细解释 LLM 生成的置信度分数的必要性。直接使用原始置信度分数作为人工审查的阈值可能不是最佳选择。Wei 等人(2024) 还发现，利用 LLM 的随机性来确定置信度作为答案频率的衡量标准可以改善校准，特别是对于较大的前沿模型，但除了 01-preview 之外，仍然表现出过度自信。值得注意的是，两种方法都表现出近似单调的关系，这可能表明重新校准是产生校准概率的潜在途径。
基于3D打印树脂的表面刻度聚合物，用于选择性细菌检测
摘要表面刻度聚合物（SIPS）是模仿抗体的分子识别能力但具有增强稳定性的仿生受体。传统的接触印记，用于sip fabripation是劳动力密集的，由于手动聚合物合成，可能会产生不一致的结果。为未来的SIP奠定基础，并用三维（3D）打印机印刷，我们的研究先驱者使用FormLabs清除3D打印树脂来创建针对细菌检测的SIP，从而消除了手册的综合步骤。我们使用大肠杆菌作为基准模板细菌生产SIP，分析其结构，并通过荧光显微镜评估其重新固定能力。为了测试交叉选择性，产生了五个其他细菌菌株的SIP，随后暴露于每种细菌菌株，突显了SIPS的特定属性针对其原始细菌模具。鉴于其3D打印适用性和材料的商业可用性，我们设想在复杂的表面上使用bacte-ria结合烙印，从而加强了生物技术，工业和环境单调的生物传感。
科学哲学作为发展的基础......
摘要 在科学哲学中，人类被视为有思想的生物，通过人类哲学，他们可以对原本是农业经济体系转变为工业经济体系做出重大改变。这一变化发生在英国，并引发了工业革命。基于上述陈述，本文旨在解释理解科学哲学对于人类，尤其是真正的思想家的重要性，努力使科学哲学成为科学发展的基础和生命支撑，尤其是计算机视觉。它具有极高的速度、内存、容量和其他设施，被广泛应用于包括工业在内的各个领域，以处理危险、高精度和单调的工作。此外，由于技术发展和人类活动日益密集，对机动性要求高，汽车行业开发了自动驾驶汽车。为了支持这种自动驾驶汽车，与计算机视觉相关的研究课题是使用数码相机进行物体检测和测距。希望基于科学哲学进行使用数码相机进行测距研究，可以获得最佳结果。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
使用人工智能的虚拟助手...
过去，人类依靠其他人的帮助或服务。数字化的世界确保人类无需联系其他人寻求帮助，他们可以依靠更高效、更可靠的设备来满足他们的日常需求。电脑、手机、笔记本电脑等已成为我们日常生活的一部分，它可以执行从简单计算到复杂程序的计算，以减少单调的工作和人力浪费。虚拟个人助理几乎已成为所有电子设备的基本必需品，以便轻松执行所需的问题。虚拟个人助理不仅仅是一个机器人，它还可以通过各种方式让用户的生活更轻松。语音识别是虚拟个人助理中相对较新的集成之一。但是，尽管它效率适中，但帮助不大，而且由于错误率高，用户不会使用它。尽管即将推出的虚拟个人助理的错误率约为 5%，但它仍未达到成为用户生活基本组成部分的标准。因此，该项目的目标是构建一个具有语音识别功能的 VPA，其错误率极低。
人工智能在项目管理中的作用和影响 Muhammad Tayyab Zia*、Muhammad Nadim、Muzammil Ahmad Khan、Nijah Akram、Furqan Atta
人工智能 (AI) 已成为项目管理中的一股强大力量，它改变了传统做法并扩展了人类的能力。本研究探讨了 (AI) 人工智能在项目管理中发挥的各种作用，并评估了其对项目成功率的影响。通过对写作和实际数据研究的广泛调查，本研究发现，人工智能在项目管理中的应用已导致项目成功率显著提高。总体而言，人工智能实施已使不同行业的项目成功率显著提高约 20%。通过自动化单调的任务、优化资产配置和优化动态周期，人工智能已显示出简化项目工作流程和降低风险的能力。然而，除了其有希望的优势之外，人工智能实施也带来了一些挑战，例如数据安全问题、道德问题和劳动力再培训要求。这概括了在项目管理中采用人工智能技术以实现更高效率、充分性和增长的基本意义。展望未来，预计需要进一步研究以调查新兴模式并解决在控制人工智能以实现项目成功方面日益严峻的挑战。
一项关于大规模空气中细胞间距的影响的研究 -
最近的研究表明，有效的热管理系统对于维持锂电池系统的性能，寿命和安全性是必要的。在这项工作中提出了一种独特而新颖的建模方法，其目的是估算用于大规模锂电池套件的空气冷却系统的热性能。总体模型由子模型组成，包括电池电池的分析模型和电池模块的数值热和流模型，分别针对实验数据和经验相关性进行了验证。所选方法意味着子模型可以独立运行，从而允许精确的瞬态仿真，并减少了处理时间。该模型用于评估细胞间距对专为混合动力汽车设计的气冷电池系统的热性能的影响。结果表明，细胞内的最高温度与横向和纵向俯仰比正相关。但是，模块的最大温度差与这些音高比率为负相关。相比之下，温度均匀性显示非单调的行为，使其成为平衡温度升高和热梯度之间的适用标准。此外，在早期行中注意到了相当大的温度不均匀性，随着俯仰比的降低，这变得不那么显着。
中微子振荡的量子性量化
摘要 中微子振荡是基本粒子物理中的一个重要物理现象，它的非经典特性可以用Leggett–Garg不等式来揭示，表明它的量子相干性可以在天体物理长度尺度上维持。在本文中，我们通过量子相干性的非局域优势（NAQC）、量子导引和Bell非局域性来研究实验观测到的中微子振荡的量子性度量。从不同的中微子源，分析了不同能量的反应堆和加速器中微子集合，例如大亚湾（0.5 km和1.6 km）和MINOS（735 km）合作。与理论预测相比，用实验表征了两味中微子振荡的NAQC。它随着能量的增加表现出非单调的演化现象。此外，研究发现，NAQC 的量子关联性比量子操纵和贝尔非局域性更强，甚至达到公里量级。因此，对于实现 NAQC 的任意二分中微子味态，它也必须是一个可操纵的贝尔非局域态。该结果可能为中微子振荡在量子信息处理中的进一步应用提供新的见解。
研究策略2021 - 2025
结构转型包括一组经济在经济增长和发展过程中经济的相互联系的过渡。并非所有经济体都遵循相同的途径，但是随着时间的流逝，某些模式会播放。第一个关键过渡是经济活动部门组成的变化（在产出或就业中衡量）。大多数经济体从农业转移到制造业和/或服务。第二个及相关的过渡是从农村地区到城市地区的人口运动。转型的第三维度是家庭和市场之间经济活动源的复杂而非单调的转变，对妇女劳动力市场的参与以及经济活动的性别结构具有重要意义。第四个过渡一直是公司规模和结构的系统变化，经济活动偏离了自雇和家庭企业，并转变为更大的公司和工资劳动。第五相关的过渡是从非正式的生产活动到正式生产的税收付费，公司更相互联系和依赖于公共和私人基础设施，以及与政府服务相关的工人。其他变化也值得注意，但也许是系统的：进口和进口的组成的变化；政治结构和机构的变化；并改变对劳动和环境的法律保护，仅举几例。
中微子振荡的量子性量化
摘要 中微子振荡是基本粒子物理中的一个重要物理现象，它的非经典特性可以用Leggett–Garg不等式来揭示，表明它的量子相干性可以在天体物理长度尺度上维持。在本文中，我们通过量子相干性的非局域优势（NAQC）、量子导引和Bell非局域性来研究实验观测到的中微子振荡的量子性度量。从不同的中微子源，分析了不同能量的反应堆和加速器中微子集合，例如大亚湾（0.5 km和1.6 km）和MINOS（735 km）合作。与理论预测相比，用实验表征了两味中微子振荡的NAQC。它随着能量的增加表现出非单调的演化现象。此外，研究发现，NAQC 的量子关联性比量子操纵和贝尔非局域性更强，甚至达到公里量级。因此，对于实现 NAQC 的任意二分中微子味态，它也必须是一个可操纵的贝尔非局域态。该结果可能为中微子振荡在量子信息处理中的进一步应用提供新的见解。