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World File Search System奇妙
深入奇妙的人工智能世界
1.项目启动，学生和访客注册到twinspace； 2.教师网络研讨会，设定目标，对教师和学生进行预先调查； 3.老师制作的标志； 4.学生的海报活动； 5.标志和海报调查。6.头像是在 Pixton 中制作的，并上传到每个学生的个人资料中。
奇妙的量子纠错码及其用途...
摘要 量子计算机有可能对一系列科学技术领域的悬而未决的问题做出重大贡献，包括模拟复杂的凝聚态系统，以及帮助解决量子化学中的电子结构问题。然而，为了确保量子计算是值得信赖的——即对环境噪声和错误操作具有鲁棒性——我们需要能够在错误破坏信息之前检测并纠正错误。我们特别需要一种量子纠错码——一种量子信息的冗余编码以及一种检测和纠正错误的策略。理想情况下，这种代码应该考虑到底层硬件的限制，并以最低限度的额外资源成本为代价。
光的奇妙：机载激光雷达在考古调查中的应用
结论和总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 词汇表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ...
我的心力衰竭奇妙指南，保留了射血分数
•心律障碍（心律不齐）。最常见的心律障碍类型导致心脏顶部（中庭）的心脏腔，异常跳动。这些异常节奏之一称为心房颤动（AF）。如果您的心脏跳动太快或太慢，则可能导致或与心力衰竭恶化有关。您的心脏团队将确保您有适当的治疗方法来优化房颤中的心率，并与您一起降低与房颤相关的风险，例如中风；
甘蔗育种：技术和方法驱动的奇妙的过去和有希望的未来
甘蔗是世界上最重要的糖和能源作物。在甘蔗育种期间，技术是需求，方法是手段。我们知道，种子是甘蔗产业发展的基石。Over the past century, with the advancement of technology and the expansion of methods, sugarcane breeding has continued to improve, and sugarcane production has realized a leaping growth, providing a large amount of essential sugar and clean energy for the long-term mankind development, especially in the face of the future threats of world population explosion, reduction of available arable land, and various biotic and abiotic stresses.Moreover, due to narrow genetic foundation, serious varietal degradation, lack of breakthrough varieties, as well as long breeding cycle and low probability of gene polymerization, it is particularly important to realize the leapfrog development of sugarcane breeding by seizing the opportunity for the emerging Breeding 4.0, and making full use of modern biotechnology including but not limited to whole genome selection, transgene, gene editing, and synthetic生物学，结合遥感和深度学习等信息技术。鉴于此，我们从技术和方法的角度专注于甘蔗育种，回顾了主要历史，指出了当前的状态和挑战，并为智能育种前景提供了合理的前景。
antofact：通过本体驱动的强化学习揭示了LLM的奇妙事实 - 骨骼
大型语言模型（LLM）表现出了信息检索的熟练程度，而它们容易产生与现实冲突的不正确反应，这种现象被称为固有幻觉。关键挑战在于经过大量数据训练的LLM中不清楚和不可靠的事实分布。vreva-liment方法将事实检测任务视为一个问题 - 回答范式，在其中询问了LLMS有关FACTUAL知识并检查正确性的问题。但是，研究主要侧重于仅从几个特定领域（例如电影和运动）中得出测试用例，从而限制了对知识缺失的全面观察和对意外幻觉的分析。为了打扮这个问题，我们提出了构造，这是一个自适应框架，用于检测LLM的未知事实，致力于挖掘缺失知识的本体论级骨架。特定说明，我们认为LLM可以在缺失的事实中公开基于本体的相似性，并将五个代表知识图（kgs）作为基准。我们进一步设计了一种复杂的本体驱动的强化学习（ORL）机制，以自动与特定实体和关系产生易错的测试用例。Orl Mechamenism奖励KGS朝着可行的方向导航，以揭示事实错误。此外，经验努力表明，无论是否包括这些知识，主导的LLM都倾向于回答是的，而不是否定。使用32个代表性LLM的5个数据集上的实验结果表明，当前LLMS总体上缺乏事实。为了减轻LLM的过度自信，我们利用了无幻觉检测（HFD）策略来解决基线之间的不公平比较，从而提高了结果的稳健性。值得注意的是，CHATGPT在DBPEDIA上的事实错误率分别为51.6％，Yago的错误率分别为64.7％。另外，ORL机制显示出令人鼓舞的误差预测分数，大多数LLM的F1分数范围从70％到90％。与详尽的测试相比，ORL的平均召回率为80％，同时将评估时间降低35.29％至63.12％。
我们奇妙的大脑问：1. 阿鲁纳为何不高兴？答：阿鲁纳...
话题——我们奇妙的大脑 问：1. 为什么 Aruna 不高兴？ 答：Aruna 不高兴是因为 Vivek 说她没有大脑。 2. 人类的大脑与蟑螂和苍蝇的大脑有何不同？ 答：人类的大脑比蟑螂和苍蝇的大脑更大、更聪明。 3. 我们的大脑在哪些方面比计算机更好？ 答：计算机很像我们的大脑，它可以接收和记忆信息。它有记忆，可以学习做新的事情。但是它们之间有很大的不同。 4. 谁说你没有大脑？ 答：Vivek 说 Aruna。 5. 什么是神经？ 答：神经是相当长的特殊细胞。 6. 神经如何将身体的不同部位连接到大脑？ 答：它们让大脑接收和发送消息或信息到身体的不同部位。 7. 谁像计算机中的电线？ 答：神经。 8.成年人的大脑有多重？ 答：1.5公斤。 9.sorts out 是什么意思？ 答：In 的意思是分离和排列。 10.conscious 是什么意思？ 答：意思是清醒和有意识。