随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问,至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力,从而改善用户响应。为了探讨这一点,我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验(N总计= 1,005)。我们计算了汇总数据分析,因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明,用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图,但不觉得享受。响应能力提高了可爱,温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明,教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究,而无需引起负面用户的响应。
Bertrand Arnulf,Tessa Kerre,Mounzer E. Agha,Michel Delforge,Ira Braunschweig,Nishi Shah,Nishi Shah,Shambavi Richard,Melissa Alsina,Hermann Einsele,Hermann Einsele,Pankaj J.歌曲,Mythili Koneru,Muhammad Akram,Ya'el C Cohen,Wilfried Roeloffzen;法国巴黎的巴黎大学APHP圣路易斯医院;根特大学医院,比利时根特;宾夕法尼亚州匹兹堡的UPMC Hillman癌症中心;比利时鲁汶大学鲁南大学;新泽西州罗格斯癌症研究所,新泽西州新不伦瑞克省;纽约州布朗克斯市蒙特菲奥尔医疗中心;纽约州西奈山的伊坎医学院; H. Lee Moffitt癌症中心和研究所,佛罗里达州坦帕;阿特斯克林库姆·沃兹堡大学,德国沃兹堡的Medizinische Klinik und Poliklinik II;约翰逊和约翰逊创新医学,英国高维科姆;约翰逊和约翰逊创新医学,新泽西州拉里坦; Legend Biotech USA Inc.,新泽西州萨默塞特郡;特拉维夫·苏拉斯基(Ichilov)医疗中心和以色列特拉维夫大学的萨克勒医学院;荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根
今天,随着大型生成语言模型(LLM)的出现,现在可以模拟对采访问题的免费回答,例如传统上使用定性研究方法进行分析的问题。定性方法包括一系列广泛的技术,涉及对开放式访谈或以自然语言自由进行的对话进行手动分析。在这里,我们考虑使用定性分析方法对LLM产生的人工“硅参与者”是否可以进行有效的研究,以产生可以推广到真实人类种群的见解。我们分析中的关键是算法忠诚度,这是一个有效性概念捕获LLM生成的输出反映人类亚人群的信念和态度的程度。从定义上讲,高算法的忠诚度表明,LLMS引起的潜在信念可能会概括为真实的人类,而低算法的忠诚度则使此类研究无效。在这里,我们使用LLM来与“硅参与者”进行访谈,以一对一的人口统计学与一组人的参与者相匹配。使用基于框架的定性分析,我们展示了从人类和硅参与者获得的关键主题非常相似。但是,当我们分析访谈的结构和语气时,我们发现了更明显的差异。我们还发现了超准确性分歧的证据。我们得出的结论是,我们测试的LLM(GPT-3.5)没有足够的算法忠诚度,可以期望对其进行计算机研究,无法将其推广到真实的人类人群中。然而,人工智能的快速进步增加了算法忠诚度可能会改善的可能性。因此,我们强调了现在需要建立认知规范,围绕如何评估基于LLM的定性研究的有效性,尤其是关于确保代表异质生活经验的有效性。
摘要。在设计国防基础设施和设施时,可用的著名资源,即 UFC 3-340- 02、TM 5-1300、ASCE/SEI 59-11 和 IS 4991,主要考虑球形炸药爆炸的试验结果,而战争和工业/常规行动中使用的大多数炸药都具有圆柱形/砖块的几何形状。文献中现有的研究工作考虑了圆柱形 TNT 的各种长宽比,圆柱形 TNT 的纵轴垂直于板,砖块 TNT 的长度平行于支撑物,其长度和宽度与单向板接触,结果表明,在相同质量的炸药的三种几何形状(圆柱形、球形和砖块)中,圆柱形炸药产生的压力最大,砖块炸药产生的压力最小。作者发现,砖块/圆柱形炸药相对于板边界条件的倾斜度会影响能量分布和相应的板损坏。本文使用 Abaqus 软件研究了倾斜砖块 TNT 炸药对接触爆炸下板坯响应的影响,重点比较了板坯损伤和其他响应,炸药倾斜度从 0 到 90 变化,增量为 22-1/2 度。砖块炸药的长度与板坯支撑对齐,其数值结果与实验结果具有很强的相关性。结果表明,最大反射压力随砖块炸药的倾斜度而变化,从而影响板坯损伤,包括穿孔尺寸和几何形状。
2最近的能源危机载有重要的教训,对欧盟和国家一级的能源决策者的影响。首先,在危机及其他地区,成员国从欧洲高度综合的电力市场受益匪浅。第二,当电力供应稀缺或处于危险之中时,转移和减少电力需求起着至关重要的作用。在这种情况下,欧洲有野心是到2050年的碳中和大陆,并且需要充分利用系统中可用的灵活性的需求显而易见。灵活性是指能源和消费者根据价格信号的响应或帮助系统操作员解决失衡或网络拥塞的能力。在欧盟电力系统中越来越需要灵活性的需求是消费者成为能源过渡的一部分的关键机会。
在聚合矩阵中掺入二维纳米结构的复合材料具有多种技术(包括气体分离)的功能成分。前瞻性地,使用金属有机框架(MOF)作为多功能纳米燃料,将显着扩大功能范围。但是,事实证明,以独立纳米片的形式合成MOF是具有挑战性的。我们提出了一种自下而上的合成策略,用于可分散的铜1,4-苯二甲基甲酸MOF MOF薄片,层层层和纳米尺寸。将MOF纳米片掺入聚合物矩阵中赋予所得的复合材料,具有与CO2/CH4气体混合物的出色二氧化碳分离性能,以及与压力分离选择性的异常和高度期望的提高。通过层压板浓缩的离子束扫描电子显微镜揭示,与各向同性晶体相比,MOF纳米片对膜横截面的优越占用源于膜横截面,从而提高了分子歧视的效率,并消除了无可生度的持续性途径。这种方法为各种应用打开了超薄MOF - 聚合物复合材料的门。
与大型语言模型(LLM)相关的碳足迹是一个非常关注的问题,包括其培训,推理,实验和存储过程中的排放,包括运营和体现的碳排放。一个重要方面是准确地估算出新兴LLM的碳影响,甚至在训练之前,这在很大程度上依赖于GPU使用。现有研究报告了LLM培训的碳足迹,但只有一种工具MLCO2可以预测进行体育锻炼之前新神经网络的碳足迹。但是,MLCO2有几个严重的局限性。它不能将其估计扩展到浓密或混合物(MOE)LLMS,无视关键的体系结构参数,仅关注GPU,并且无法建模固定的碳足迹。解决这些差距,我们引入了llmcarbon,这是一种端到端的碳足迹投影模型,均为密集和Moe LLMS设计。与MLCO2相比,LLMCarbon显着提高了各种LLM的碳足迹估计的准确性。源代码在https://github.com/sotarokaneda/mlcarbon上发布。
强烈的Tera-Hertz(Thz)脉冲的最新进展使得可以研究凝结物质中非线性光学现象的低频对应物,通常用可见光研究,因为这是Thz Kerr效应的情况[1-3]。DC Kerr ef-fect检测到与所施加的直流电场平方成正比的等同于各向同性的材料中的双折射,它是对介质的第三阶χ(3)非线性光学响应的标准测量[4]。基本上,AC探头E AC(ω)和直流泵E DC场之间的四波混合导致非线性极化P(3)〜χ(3)E 2 DC E AC(省略了空间索引)。p(3)依次调节ACFILD的相同频率ω的折射率,其空间各向异性由E DC的方向设置。在其光学对应物中,平方ACFER的零频率的光谱成分在DC组件的零频率上起着相同的作用。最近,THZ和光脉冲已在泵探针设置中合并,以测量所谓的Thz Kerr效应[2]。的主要优势比其全光率降级是,强烈的Thz泵脉冲可以通过在相同频率范围内匹配类似拉曼的低覆盖式激发,例如晶格振动[5-8],或者在破碎的态度状态下(对于9-13-13]或超级效果[14] [14] [14],可以强烈增强信号。这种共振反应通常加起来是电子的背景响应,并且可以用来识别不同自由度之间耦合的微观机制。作为一般规则,Thz Kerr响应(将其缩放为THZ电场平方)不受红外活性
本文件介绍了海事与海岸警卫署 (MCA) 的政策、指导、建议和具体要求(如有必要),以协助和实现搜索和救援以及其他紧急响应,例如反污染和打捞作业,针对海上可再生能源开发项目(ORED)及其内部和附近——风电场和利用波浪作用和/或水流发电的区域(位于表面、地下和海床)、浮动太阳能和潮汐泻湖等。ORED 是由多个海上可再生能源装置(OREI)组成的场地——风力发电机、气象桅杆、海上变电站(或同等设施)、潮汐和波浪发电设备等。本质上,OREI 是组成 ORED 的单独“结构”。