本文探讨了强化学习技术与大语言模型(LLMS)的变革性整合,以增强采购智能和决策过程。本文提出了一个综合框架,该框架应对传统采购系统的挑战,同时利用先进的AI功能。通过对建筑基础,实施方法和绩效指标的详细分析,本文演示了LLM与强化学习的结合如何彻底改变供应商的选择,价格谈判,合同分析和采购运营中的系统整合。本文研究了理论的基础和实际应用,强调了人类在循环工作流程中的重要性和在AI驱动的采购系统中的安全限制。本文结合了复杂的数据预处理技术,多阶段模型体系结构和动态反馈机制,以确保最佳性能和适应不断变化的市场条件。本文还评估了保护隐私技术和未来发展路线图的含义,为寻求在采购过程中实施AI解决方案的组织提供了宝贵的见解。
隐私的机器学习是一类密码方法,旨在分析私人和敏感数据的同时保留隐私,例如在大型加密数据上使用同型逻辑回归培训。在本文中,我们提出了一种有效的算法,用于使用同态加密(HE)对大加密数据进行逻辑回归训练,这是使用更快的渐变变体称为Quadratic梯度的最新方法的迷你批量版本。据称,二次梯度可以将曲线信息(Hessian矩阵)集成到梯度中,因此可以有效地加速一阶梯度(下降)算法。当加密的数据集如此之大,以至于必须以迷你批次方式加密时,我们还实现了其方法的全批量版本。我们将迷你批次算法与我们的全批量实施方法进行了比较,这些方法由422,108个带有200粒的样本组成的真实财务数据进行了比较。鉴于HES的效率低下,我们的结果令人鼓舞,并证明了大型加密数据集的Logistic回归培训具有可行性,这标志着我们理解的重要里程碑。
这个非专业单位的目的是发展对基于机器学习的概念及其实施方法的理解。它提供了一个实用的介绍,该介绍将在培训和评估常见的机器学习模型方面发展基本技能。实施机器学习工作流将提供数据预处理,功能选择,模型培训和模型拟合评估的经验。进入本单元是由您的中心酌情决定的。对于学习者来说,对数据科学概念有基本的了解并熟悉计算机操作和软件使用将是有利的。在SCQF 5级或更高级别的数据科学中拥有一个或多个单位可以证明这可以证明这一点。完成本单元后,学习者将对机器学习的基本概念,其收益和挑战有了了解的了解,并能够独立地实施机器学习工作流程以解决结构化数据的问题。学习者可能希望进步以在J0J9 34机器学习中进一步学习(SCQF 7级)。他们也可以将知识和技能应用于数据科学项目,例如J2GT 46数据科学项目(SCQF 6级)。
注册战略与实施顾问 (CSIC) 项目 课程概述 作者:Jeroen Kraaijenbrink 和 Timothy Tiryaki CSIC 项目为志同道合的战略顾问、内部战略官员以及想要进入战略和实施支持领域的人提供支持,提供一种非传统、实用且有效的方式来实现战略。该项目围绕四个战略和实施驱动因素展开。 模块 1 涵盖 S&I 咨询的内容和流程部分,并帮助您了解要使用的步骤和工具。模块 2 涵盖 S&I 咨询的思维方式和行为部分,重点介绍如何在整个过程中指导个人和团队。 模块 1:战略与实施内容和流程 在第一个模块中,您将了解整体的全人战略和实施方法,并深入了解这种方法的流程方面。您将学习如何有效地加入团队,与该团队一起设计和制定战略,并将该战略转变为路线图和实施行动计划。这包括发展强大的促进、整合和制定技能,使您能够制定和实施被理解、接受和制定的战略。
摘要 - 量词计算是有效解决大型和高复杂性问题的有希望的范式。为了保护量子计算隐私,开创性的研究工作为重新定义差异隐私(DP)(即量子差异隐私(QDP)(QDP))以及量子计算产生的固有的噪声而采取的差异性隐私(DP)。但是,这种实施方法受到固有噪声量的限制,这使得QDP机制的隐私预算固定和无法控制。为了解决这个问题,在本文中,我们建议利用量子误差校正(QEC)技术来减少量子计算错误,同时调整QDP中的隐私保护水平。简而言之,我们通过决定是否在多个单个量子门电路的门上应用QEC操作来逐渐降低量子噪声错误率。我们为QEC操作后的一般错误率和相应的隐私预算提供了一个新的计算公式。然后,我们使用多级串联QEC操作来扩展以实现进一步的降噪。通过大量的数值模拟,我们证明QEC是调节量子计算中隐私保护程度的可行方法。索引术语 - Quantum Computing,量子噪声,不同的隐私,量子错误校正
- 其成员应进一步确保必要的协调,以便在执行新工具时适当考虑ICCAT管理的渔业,并应探讨委员会在讨论中发挥积极作用的所有可能方式,以实施这些工具; - 其成员应进一步促进与其他区域渔业管理组织(RFMO),尤其是金枪鱼RFMOS的合作,以期,RFMO通过RFMOS实施新工具的实施方法; - 秘书处应与SCRS合作,以评估SCR为实施工具提供专业知识和建议的可能性,并探索SCRS工作量可以容纳这项新任务的方式; - SCRS应调查可行的例子,说明如何以与负责任和可持续的渔业兼容的方式来保存海洋生物多样性,包括其他有效的基于区域的保护措施(OECM),无论是与其他基于区域的方法的互补或替代措施; -CPC,SCRS和秘书处应定期向上述进度委员会报告。在2024年会议上,委员会应讨论如何最好地确保ICCAT在导致实施这些工具的讨论中发挥积极作用,包括通过在委员会和SCR的年度会议上添加常规议程项目。
自动化的兴起为实现制造过程的效率提供了更高的效率,但它经常损害迅速响应不断发展的市场需求并满足自定义需求所需的灵活性。人机合作试图通过将机器的力量和精度与人类创造力和感知理解相结合,以应对这些挑战。在本文中,我们概念化并提出了一个基于机器学习的机械手机的实施框架,该框架结合了人类的原则和杠杆范围,以促进现实(XR),以促进Humans和机器人之间的直观沟通和编程。此外,概念框架可以直接参与机器人学习过程中的人类参与,从而导致更高的适应性和任务概括。本文强调了可以实现拟议框架的关键技术,并强调了开发整个数字生态系统的重要性。此外,我们回顾了XR在人类机器人协作中的现有实施方法,展示了各种观点和方法。讨论了挑战和未来的前景,并深入研究了XR的主要障碍和潜在的研究途径,以实现更自然的人类机器人互动和工业景观中的整合。
摘要 本研究旨在从网络营销和销售的角度研究食品行业分销策略的有效因素。本研究在目的上具有应用发展性,在数据收集方法上具有定性,在研究实施方法上具有元合成方法。本研究的统计人群包括 12 名在营销管理和分销渠道领域具有专业知识并拥有该领域书籍或文章的大学教授,以及在该领域有专门研究的理论家和研究人员。本研究采用综合合成的科学方法,通过回顾已发表的文章进行分析;并根据 23 篇选定的文章提取了 85 个指标。最终对16个组成部分进行了评估和确定,并最终通过应用专家对人的因素、为客户创造价值、关注管理者的能力、内部因素、外部因素、管理因素、意见挖掘、数字营销、环境因素、内容营销、商业策略、对内外部环境的完整了解、直接营销、视觉特征、优化、竞争绩效等组成部分的总体意见,确认和确定了最终的框架。
摘要:在文献中已经讨论了量子进化算法的不同形式。这些努力中的一个分支研究方法是用量子比例来表示遗传信息的表示,即问题信息。该表示的典型缺点是在算法的评估和选择步骤中丢失了量子信息。即,在混合古典设置中实现算法,并且需要在每次迭代中进行测量。这不可避免地会破坏基因组表示中的叠加和纠缠结构。在这项工作中,我们提出了一种用于遗传信息和评估和选择阶段的新实施方法,该方法实现了量子电路中的这些步骤。为了实现这一目标,我们利用Qudits代表不断发展的实体。此外,我们还利用模式来设计量子亚电路来组成从经典领域已知的控制结构。结果,我们显示了任何时间算法的量子电路设计,该算法不必在每次迭代中测量,并且不取决于经典的控制。仅需要在旗帜标志上检查进化过程的整体进展。该方法当前具有某些局限性,例如在目标函数中。此处是针对玩具问题的领导者。
威胁行为者使用恶意软件来损害个人和公司。由于其适应性,恶意软件是最普遍的网络攻击形式。例如,网络攻击可以从简单的病毒到复杂的勒索软件操作。在这场永无止境的猫捉老鼠游戏中,恶意软件作者设计出越来越复杂的策略来绕过系统防御,而网络安全专业人员、防御系统设计人员和端点保护开发人员则设计出改进的方法来识别这些新策略。本论文的目的是帮助个人和企业了解恶意软件目前和将来的样子,如何逃避系统保护措施并隐藏自己不被分析。由于混淆技术是逃避和隐藏分析的重要方法之一,理论研究着眼于各种混淆技术、系统防御这些技术的能力以及未来创新的可能性。论文的研究结果强调,需要理解现有恶意软件技术的实施方法,以了解当前安全措施的局限性以及研究恶意软件代码和预测其未来发展的挑战。由于恶意软件作者总是领先于安全开发人员一步,因此实现全面保护并预测新威胁具有挑战性,甚至是不可能的。