XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本模型
大脑动力学生成模型
自 20 世纪中叶以来，基于生物学和物理学的神经动力学模型的原理设计和发现一直在不断推进。人工智能 (AI) 的最新发展加速了这一进程。这篇评论文章从高层次概述了不同组织规模和抽象层次的方法。本文涵盖的研究包括计算神经科学、非线性动力学、数据驱动方法以及新兴实践中的基本模型。虽然并非所有这些模型都涵盖神经科学、人工智能和系统动力学的交叉领域，但它们都可以作为生成模型协同工作，正如我们所认为的，它们为神经科学数据的分析提供了优越的特性。我们讨论了大脑数据的局限性和独特的动力学特征，以及对假设和数据驱动建模的互补需求。最后，我们从科学机器学习的最新文献中介绍了几种混合生成模型，这些模型可以有效地部署以产生可解释的神经动力学模型。
XSL•fo
图1提供了研究设计的示意图。这项研究包括3个组成部分：数据，模型和评估。模型根据数据类型而变化，而评估方法在整个过程中保持一致。数据分为两种类型：PubMedQA，源自医学研究摘要，以及从Quora [41-43]中提取的问答数据，这是一个社交平台，用户提出和回答问题。实验中使用的模型包括两种类型：经过预处理的基本模型和一个对医学数据进行微调的模型。为了评估每个模型的生成答案，我们检查了与输入问题有关的响应的数量和质量。随后，我们评估了正确答案的生成答案的相似性。bert的相似性[36]和Spacy相似性[37]用于测量每个与抑郁症相关问题的人提供的原始答案与LLM生成的答案之间的上下文相似性。
荷马专业学生培训指南的基础
欢迎来到荷马专业人士的基础。本课程旨在使您熟悉荷马的用户界面和仿真 - 优度 - 敏感性分析范式，以允许您开始独立使用Homer用于小型系统。在基金会课程结束时，您将模拟带有和没有电池的柴油发电机系统，用于隔离网格应用程序，通过添加太阳能电池板来优化系统设计，探索了最佳系统设计对利率和柴油燃料成本假设的敏感性，并探索了100％可续新可续航系统的含义。您还将设计分布式的太阳能+存储系统与实用程序网格互连。您将不仅学习如何分析这些系统，还会学习与他人传达发现的工具。本指南并非旨在成为独立的课程指南，而是为我们在课堂上介绍的样本以及这些样本涵盖的主题提供了参考。课程A1目标：构建基本模型
血液蛋白水平预测英国生物库的主要事件疾病和死亡率
图1。对23种入射疾病和死亡率的蛋白质组学评估（n = 49,234）。 首先，单个COX比例危害（pH）模型用于概述基线蛋白分析物与入射疾病或死亡之间的关系。 在基本和完全调整的模型中都保留了P Bonferroni <5.4x10 -6的关联。 确定了与多种病因相关的蛋白质。 接下来，使用COX pH弹性净回归培训了蛋白质组学预测因子（蛋白质库），其中20个最少150例的事件结果。 使用随机列车和测试样品分配和情况：每个性状的对照比为1：3。 在测试集中选择了蛋白库，该蛋白库在5年或10年的发病率（根据特征的时间分布的适用性）中产生了中位数差异。 在基本模型中显着改善了AUC（p Bonferroni <0.0025）的11个蛋白质被前进，以进行更详细的协变量集进行分析。 HBA1C（一种临床使用的生物标志物）和多基因风险评分（PG）进一步检查了2型糖尿病蛋白库。对23种入射疾病和死亡率的蛋白质组学评估（n = 49,234）。首先，单个COX比例危害（pH）模型用于概述基线蛋白分析物与入射疾病或死亡之间的关系。在基本和完全调整的模型中都保留了P Bonferroni <5.4x10 -6的关联。蛋白质。接下来，使用COX pH弹性净回归培训了蛋白质组学预测因子（蛋白质库），其中20个最少150例的事件结果。使用随机列车和测试样品分配和情况：每个性状的对照比为1：3。蛋白库，该蛋白库在5年或10年的发病率（根据特征的时间分布的适用性）中产生了中位数差异。在基本模型中显着改善了AUC（p Bonferroni <0.0025）的11个蛋白质被前进，以进行更详细的协变量集进行分析。HBA1C（一种临床使用的生物标志物）和多基因风险评分（PG）进一步检查了2型糖尿病蛋白库。
用于调度截止日期敏感的可延展任务的算法
摘要由于批处理数据处理的无处不在，计划可延展的批处理任务的相关问题受到了极大的关注。我们考虑了一个基本模型，其中一组任务要在多个相同的机器上处理，并且每个任务均由值，一个工作负载，截止日期和并行性约束。在平行性界限内，分配给任务的机器数量会随着时间而变化而不会影响其工作负载。在本文中，我们确定了边界条件，并通过构造证明一组具有截止日期的可延展任务可以通过其截止日期来完成，并且仅当它满足边界条件时。该核心结果在调度算法的设计和分析中起关键作用：（i）考虑到几个典型的目标，例如社交福利最大化，机器最小化和最小化最大加权完成时间，以及（ii）当算法和动态编程等算法技术技术时，会适用于社交范围。结果，我们为上述问题提供了四种新的或改进的算法。
多少共识
计算理论诞生并随着信息技术的发展而发展：从第一台计算机，到晶体管，再到今天的超级计算机以及每天产生的大量数据 [4]。尽管我们如今设备的计算能力高得令人难以置信，但与几年前的设备相比，传统计算机似乎无法解决几乎所有领域的下一代问题：化学、生物、医疗技术、密码学、优化、金融等。[5] 由于这些和其他应用，在过去的四十年里，基于量子力学构建计算机的可能性引起了研究人员、政府和公司的关注和努力。量子计算的历史始于 1980 年，当时 Paul Benioff 提出了第一个计算机量子力学模型 [6]。第二年，理查德·费曼在第一届计算物理学大会上发表演讲，指出量子力学现象无法在经典计算机上有效模拟，并提出了量子计算机的基本模型 [7]。
可编程量子计算机的凸优化
量子计算的一个基本模型是可编程量子门阵列。这是一种量子处理器，由程序状态提供信息，该程序状态会在输入状态上引发相应的量子操作。虽然可编程，但已知该模型的任何有限维设计都是非通用的，这意味着处理器无法完美模拟输入上的任意量子通道。表征模拟的接近程度并找到最佳程序状态在过去 20 年里一直是悬而未决的问题。在这里，我们通过展示寻找最佳程序状态是一个凸优化问题来回答这些问题，该问题可以通过机器学习中常用的半有限规划和基于梯度的方法来解决。我们将这个一般结果应用于不同类型的处理器，从基于量子隐形传态的浅层设计到依赖于基于端口的隐形传态和参数量子电路的更深层方案。
定量股权研究报告
截至2024年11月30日，Morningstar肯定了Think Smart的三星级定量评级。我们使用公司的基本模型驱动估值和不确定性得分来计算此结果。股票的最后一次收盘价为1.50，其定量公允价值估计值为1.69的折扣为11.42％。在过去一年中，该股票的交易量之间的折扣价为21.72％至15.74％的溢价。股票的价格比率在我们的全球股票覆盖范围内，在我们的全球股票覆盖范围内，相对于技术领域的同行，这是第72个百分位数。认为Smart此外，具有极端的不确定性等级。在过去的一年中，公司的定量星评级仍未改变。公司的不确定性等级从09/03/2024之后的极端变为极端。我们检查了思想智能的财务和市场统计数据，以确定这些评级。其销售收益率为198.72％，其落后的12个月最大值降低为0.00％。这些分别落在股票宇宙中的第82个和第5个百分位数和技术领域的第84和第五位。
可行性研究：行为科学教师教育计划。最终报告。密歇根州立大学，东兰辛。华盛顿州教育办公室 (DHEW)
1968 年，密歇根州立大学为行为科学教师教育计划 (ED 027 285-ED 027 287) 制定了基本模型和初始课程，强调了教学初期的发展经历。这项可行性研究旨在分析实施 BSTEP 所需的人力、物力和财政资源，研究相关问题，指定替代解决方案，探索各种替代方案，并推荐可行的运营模式。引言概述了该项目；第二部分详细介绍了计划开发的性质和范围。其他章节涉及计划开发设计和五个主要课程领域，概述了初始开发、原型测试、重新开发和持续评估所需的人员和材料。第三部分探讨了该计划的相关性，考虑了社会变化对该计划和学生态度的影响，并分析了教师的定位和在职需求。第四部分涉及行政和管理结构，包括学生选拔和留任、评分实践和建议。第五部分预测五年期的预算。
T15P04-在网络安全策略（Light）
大型模型正在迅速渗入我们生活的所有方面：他们是在YouTube上提供内容，建议在亚马逊上购买，甚至在LLMS（例如GPT和Claude）上购买 - 取代搜索引擎作为我们的主要信息来源。虽然基本模型仅仅是统计过程，但面向消费者的元素经过精心调整并进行了护栏，以呈现世界的特定愿景。DeepSeek避免回答中国政治上敏感的问题，而双子座则插入了以美国为中心的多样性，公平和包容性（DEI）的愿景。我们已经看到了关于Tiktok美国内容推荐算法的潜在亲中国操纵的争议，以及有关政府如何规范美国，欧盟和中国的模型发展和实施的激烈辩论。增加了这一难度是围绕技术的固有不确定性：AI输出的新兴本质意味着预测模型行为和数据编码总是非常困难的，并且每个新的基础模型实际上都是一个需要探索的新的平行世界。