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采取更及时的劳动生产率增长
由于一系列的冲击，包括COVID-19的大流行，能源危机和地缘政治紧张局势升高，近年来，近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此，试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制，通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止，尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起，从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合，包括动态因子模型，惩罚回归（Lasso，Ridge，Elasticnet）和基于树的模型（梯度增强的树木，随机森林）以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35％。机器学习模型，特别是梯度增强的树木，在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比，发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字：现觉，机器学习，面板，劳动生产力。JEL代码：C4，C53，C23，E24。
基于及时的动画中的流量为流量
“解散过程是创造过程，” Sujin Kim的《溶解》（2023）的后记是通过实现神经风格转移的实现，这是一种基于机器学习 - 基于机器学习的技术，用于图像样式化的技术。1根据电影的摘要，其标题“是对个人的心理动荡与我们不守规矩时代的不可预测性之间相互联系的隐喻”。 2解散的概念也是对Short生产过程的合适典故。Kim的导演方法利用AI的扭曲，利用算法产生的图像的非惯性，任意波动来产生独特的变形效应。kim的作品在AI生成的动画的早期浪潮中很少见，其中大多数示例被认为是“夸张的拖鞋”。 3正如我在其他地方所说的那样，这种新兴的动画内容背后的生产方法不仅在道德上和法律上是值得质疑的，而且也容易发生
需要及时的患者进入关键实验室测试
许多付款人制定的事先授权政策越来越超出有限的努力，以确保对测试的适当利用，而是更广泛地应用，通常会阻止或延迟获得必要的护理。这些政策通过限制了对各种必要测试的机会，包括肝脏和代谢面板，对增加患癌症风险的突变，产前筛查测试，感染性疾病测试以及用于确定最有效癌症治疗的突变的突变，对患者的损害。对于临床实验室，积极的先前授权实践通常会导致拒绝已经执行的医学上必要测试服务的报销。这些实践还通过迫使实验室，订购提供商甚至付款人花费宝贵的时间和资源来获取和提交医疗文档以追溯为已经交付的测试结果，以提高医疗保健系统的效率低下。积极的事先授权实践使患者和实验室处于站不住脚的位置，并对患者的护理产生负面影响。如果实验室等待进行测试，通常会持续几天，直到批准事先授权请求，将延迟至关重要的结果，从而阻止患者的临床决策并可能造成真正的伤害。如果实验室进行未经授权的样品进行测试，则即使是最常规的测试也不会偿还。CMS法规是朝着正确方向迈出的一步，但需要更多的更改
年轻，青少年大脑的科学和及时的职业决定
中红外（mir）光电设备对于夜视，热感应，自动驾驶汽车，自由空间通信和光谱术等多种应用至关重要。为此，利用无处不在的基于硅的加工已经成为一种有力的策略，可以通过使用IV组葡萄球菌（GESN）合金来实现。的确，由于它们与硅的兼容性及其覆盖整个MWIR范围的可调带隙能量，GESN半导体是用于紧凑且可扩展的miR技术的领先者平台。然而，GESN大晶格参数一直是限制硅晶片上GESN外交质量的主要障碍。这些局限性进一步加剧了，因为GE 1 -X SN X层和SN内容的异质结构至少比MWIR应用相关的设备结构需要至少一个数量级。在此制度中，生长的层通常在显着的压缩应变下，这会影响带隙的直接性并在γ点增加其能量，从而阻碍了设备的性能并限制了miR光谱的覆盖范围。这种压缩应变的积累不仅会影响频带结构，而且还限制了SN原子在生长层中的结合，从而使SN含量的控制成为艰巨的任务。
生成AI-及时的工程课程，用于“ QA ...
社区“ I.课程概述本课程为QA社区的生成AI模型提供了有关及时工程的全面培训。参与者将获得深入的知识和实用技能，以创建有效的提示，优化模型输出并在软件测试过程的各个阶段应用生成的AI技术。II。 课程目标 - 了解生成AI和及时工程的基础。 - 开发技能以创建，测试和完善各种AI模型的提示。 - 学习优化及时性能的最佳实践。 - 探索在质量检查和测试中生成AI的现实应用。 - 在领先的AI工具和平台方面获得动手经验。 iii。 课程时间表当然！ 以下是QA和自动化测试人员的生成AI -AIR及时工程课程中每个主题的详细时间表。 此故障假设该课程总计40小时，通常以5周末（SAT-SUN）的密集计划或以兼职课程格式分布。 总持续时间：40小时，为5个密集的周末（星期六至8am至12pm，sun-上午8点至下午12点）第1章：QA 1.1中的生成AI介绍，什么是生成AI？ - 1小时 - 定义和概述（20分钟） - 历史上下文和进化（20分钟） - 质量检查测试人员的关键概念和术语（20分钟）1.2类型的生成AI模型 - 2小时 - 2小时的语言模型（40分钟）的语言模型（40分钟） - UI测试的图像生成模型（40分钟）II。课程目标 - 了解生成AI和及时工程的基础。- 开发技能以创建，测试和完善各种AI模型的提示。- 学习优化及时性能的最佳实践。- 探索在质量检查和测试中生成AI的现实应用。- 在领先的AI工具和平台方面获得动手经验。iii。课程时间表当然！以下是QA和自动化测试人员的生成AI -AIR及时工程课程中每个主题的详细时间表。此故障假设该课程总计40小时，通常以5周末（SAT-SUN）的密集计划或以兼职课程格式分布。总持续时间：40小时，为5个密集的周末（星期六至8am至12pm，sun-上午8点至下午12点）第1章：QA 1.1中的生成AI介绍，什么是生成AI？- 1小时 - 定义和概述（20分钟） - 历史上下文和进化（20分钟） - 质量检查测试人员的关键概念和术语（20分钟）1.2类型的生成AI模型 - 2小时 - 2小时的语言模型（40分钟）的语言模型（40分钟） - UI测试的图像生成模型（40分钟）
text2tracks：基于及时的音乐推荐的生成曲目检索
抽象音乐推荐系统传统上依靠用户的听力历史来提供个性化的轨道建议。但是，由大语言模型（LLMS）提供动力的对话界面的最新进展使用户能够根据语言提示提供高度特定的建议请求（例如“您能推荐一些老式的摇滚民谣放松吗？” ）。在这种情况下，轨道建议步骤以生成方式（即推荐音乐曲目的标题是通过简单地预测下一个文本令牌来生成的（例如“齐柏林飞艇 - 通往天堂的楼梯”）。此策略是音乐项目的亚最佳选择，因为：1）它依赖于针对单词而不是项目优化的通用文本令牌化，2）它需要一个额外的实体分辨率层才能找到实际的轨道标识符； 3）解码步骤的数量与艺术家名称和歌曲标题的长度线性缩放，速度降低了，慢速降低。在本文中，我们将基于及时的音乐推荐的任务构架为生成的检索任务，并提出了轨道标识符的新颖有效且有效的表示，这些标识符显着超过了常用的策略。我们介绍了Text2Tracks，这是一种生成的检索模型，可直接从用户的音乐推荐提示中学习映射到相关的轨道ID。Through an offline evaluation on three datasets of playlists with language inputs, we find that (1) the strategy to create IDs for music tracks is the most important factor for the effectiveness of Text2Tracks and that we can significantly outperform the artist name and track name strategy, (2) provided with the right choice of track identifiers, Text2Tracks outperforms sparse and dense retrieval for prompt-based track recommendation, and (3) several design decisions成功地应用于生成检索不会推广到音乐推荐域。
通过及时的工程优化移动边缘AI生成的一切（AIGX）服务：基本，框架和案例研究
检索增强发电（RAG）通过从外部数据来源中详细介绍广泛的上下文（又称A.知识基础）。当前的抹布增强的生成服务主要托管在云环境中，依靠静态知识库而没有实时信息，这可能会导致限制的可扩展性，响应性和整体服务质量。一个有前途的机会是将此类服务的部署扩展到网络边缘，利用6G网络的预期功能。在本文中，我们提出了一个在6G中的抹布增强生成服务的部署框架。我们解决了服务部署，6G网络和用户交互的融合方面的关键挑战。此外，我们还通过数据融合，动态知识基础部署，服务自定义和交互式用户体验来探索潜在的技术，以增强基于RAG的服务。最后，我们阐明了未来的道路，可以有效地部署和交付rag增强的代理服务。
自适应多智能体深度强化学习，实现及时的医疗干预
摘要 — 有效的患者监测对于及时干预和改善医疗结果至关重要。传统的监测系统通常难以处理生命体征波动的复杂动态环境，从而导致延迟识别危急情况。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用多智能体深度强化学习 (DRL) 的新型 AI 驱动患者监测框架。我们的方法部署了多个学习代理，每个代理都专用于监测特定的生理特征，例如心率、呼吸和体温。这些代理与通用医疗监测环境交互，学习患者的行为模式，并根据估计的紧急程度做出明智的决策以提醒相应的医疗应急小组 (MET)。在本研究中，我们使用来自两个数据集的真实生理和运动数据来评估所提出的多智能体 DRL 框架的性能：PPG-DaLiA 和 WESAD。我们将结果与几个基线模型进行了比较，包括 Q-Learning、PPO、Actor-Critic、Double DQN 和 DDPG，以及 WISEML 和 CA-MAQL 等监测框架。我们的实验表明，所提出的 DRL 方法优于所有其他基线模型，可以更准确地监测患者的生命体征。此外，我们进行超参数优化，以微调每个代理的学习过程。通过优化超参数，我们提高了学习率和折扣因子，从而提高了代理在监测患者健康状况方面的整体表现。与传统方法相比，我们的 AI 驱动的患者监测系统具有多种优势，包括能够处理复杂和不确定的环境、适应不同的患者状况以及在没有外部监督的情况下做出实时决策。然而，我们发现了与数据规模和未来生命体征预测相关的局限性，为未来的研究方向铺平了道路。
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。