机器学习,尤其是深度学习对分子和材料设计的影响越来越大。,鉴于越来越多地获得了用于药物降低的生成建模的高质量小分子数据,因此有望进行药物发现的结果。然而,对于许多重要的材料类别,例如催化剂,抗氧化剂和金属有机框架 - 不可用。这些样品有限和结构相似性的分子家族在工业应用中尤其普遍。众所周知,在如此小的数据集中进行了重新培训甚至微调。新颖的,实际上适用的分子通常是众所周知的分子的衍生物,提出了解决数据稀缺性的方法。为了解决这个问题,我们引入了大步,这是一种生成分子的工作流程,它以无条件的生成模型产生了新的分子,该模型由已知分子而没有任何重新培训。我们从一组高度专业的抗氧化剂分子中生成训练数据之外的分子。我们的发电分子平均降低了合成可及性评分的21.7%,并且通过指南将电离潜力降低了5.9%的产生分子。
GENERAL PROCUREMENT NOTICE The University of the West Indies (UWI) Mona has received financing from the Caribbean Development Bank (CDB) in an amount equivalent to nine hundred and eighty-three thousand, eight hundred and eighty-six United States Dollars (US$983,886) towards the cost of the implementation of the Climate Systems, Techniques and Resources for Improved Decision- Making, Education and Sustainability (Climate STRIDES) Project and intends将本融资收益的一部分应用于根据本项目订立的合同的合格付款。CDB的付款将仅应UWI MONA的要求并得到CDB的批准,并在各个方面都遵守融资协议的条款和条件。《融资协议》禁止从融资帐户退出,以付给人或实体的任何付款,或者是由联合国安理会根据《联合国宪章》第七章所做的一项决定,禁止付款或进口CDB的任何进口货物。除了UWI MONA以外,任何一方均不得从融资协议中获得任何权利,或者对融资的收益有任何要求。
我们仅强调了许多令人兴奋的创新进步和癌症护理和研究中的一些挑战中的10个。IQVIA的团队在所有这些团队中都发挥了关键作用。现实世界的证据是从确定感兴趣的目标来辅助临床试验,确保获得权益并将患者的声音带入端到端药物输送的所有阶段的重要性。iqvia是现实证据的领先提供商,并且仍致力于提供以数据为导向的加速医疗保健的方法。
大型语言模型(LLMS)之类的GPT-4已彻底改变了自然语言处理,表现出了显着的语言水平和推理能力。然而,它们在战略多代理决策环境中的应用受到严重限制的阻碍,包括数学推理不佳,遵循说明的困难以及产生错误信息的趋势。这些缺陷阻碍了他们在战略和互动任务中的表现,这些任务需要遵守细微的游戏规则,长期计划,未知环境中的探索以及对对手的举动的预期。为了克服这些障碍,本文介绍了一个新型的LLM代理框架,该框架配备了内存和专业工具,以增强其战略决策能力。我们将工具部署在许多经济上重要的环境中,尤其是双边谈判和多机构和动态机制设计。我们采用定量指标来评估框架在各种策略决策问题中的表现。我们的发现表明,我们的增强框架显着提高了LLM的战略决策能力。当我们强调当前LLM模型的固有限制时,我们通过有针对性的增强功能来证明改进的进步,这表明在LLM应用程序中,在LLM应用程序中,互动式环境的未来发展有前途的方向。
威胁模型,例如大步,没有考虑攻击者行动的现实后果。本文试图解决具有威胁情景的动作的缺失后果。威胁情景是一个简短的叙述,描述了演员的行为,被剥削的脆弱性和结果。使用上一个示例,威胁情况可能是:“未发现的攻击者闯入用户帐户的尝试允许攻击者最终访问用户帐户,这允许攻击者在授权用户的幌子下执行额外的恶意活动”(Kohnfelder&Garg,1999年),在其中效果或对组织的影响,该组织的效果是对组织的影响。生态系统。在大步示例中没有斜体文本,因为大步没有考虑由于被剥削的漏洞而考虑的后果。
2024 年 3 月 13 日 — 通过制定小型企业战略来“大步前进”。该战略的目的是促进小型企业参与作为首选,并创造一个...