在当今数据驱动的环境中,将机器学习自动化为业务分析至关重要。首先,数据业务的庞大数量生成了压倒性的传统数据分析方法。机器学习通过自动化和增强分析过程来提供解决方案,从而使企业可以从庞大而复杂的数据集中提取可行的见解(Schmitt,2023)。此外,许多行业的竞争格局需要快速,准确的决策,机器学习模型可以通过提供预测性和规范性分析来显着改善(Moinuddin,Usman,&Khan,2024; Sarker,2021)。此外,客户的期望正在发展,企业必须利用先进的分析来更有效地理解和预测客户需求。机器学习通过启用个性化体验并根据历史数据和实时输入来优化客户互动(Adelakun,Nembe,Oguejiofor,Akpuokwe和&Bakare,2024; Adenekan,Solomon,Solomon,Sompa,Simpa,&obasi,2024; Kolasani,20223)。
但普京对乌克兰的攻击,以及该国非凡而英勇的抵抗,强化了我们政府最深的信念——贯穿本预算以及之前每一份预算的一条主线:一个国家的实力不仅仅来自于其中央银行储备的庞大,也不仅仅来自于其驻军的规模。
全球商业房地产资产规模庞大且不断扩大,这为公司未来的增长提供了机遇。我们专注于巩固我们在每项业务中的领导地位,并实施一项在四个维度上实现多元化和增长的战略:地域、客户、房地产类型和服务。我们致力于将我们的资源和资本部署在这四个维度上,将其部署在我们业务中具有长期顺风和/或周期性弹性的部分。这方面的例子包括我们最近对全球项目管理公司 Turner & Townsend 和灵活办公平台 Industrious 的投资,以及对日本等具有良好增长条件的地域和工业和多户型等资产类别的更多关注。因此,我们建立了一个规模庞大且更具弹性的服务产品组合。我们的平台——支持我们的专业人员并支撑我们增长的资源和基础设施,例如研究、营销、数据和技术——加上我们强大的资产负债表,使我们能够获得顶尖人才和引人注目的增长机会。
大型语言模型 (LLM) 是文本应用生成式 AI 的重要组成部分。它们经过大量文本数据、学习模式、语法和语言语义的训练。LLM 可以通过处理这些数据来生成连贯且相关的文本,从而构成 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等 AI 模型的基础。“大型”一词指的是神经网络的庞大规模和用于训练它们的庞大数据集,范围从数十亿到数万亿个参数。生成式 AI (GAI) 和大型语言模型 (LLM) 这两个术语经常互换使用,但严格来说,LLM 应该仅指特定类型的 AI 模型,该模型专注于根据从大量文本数据中学习到的模式处理和生成类似人类的文本。LLM 是许多生成式 AI 应用程序的关键组成部分,尤其是那些涉及文本生成的应用程序,但生成式 AI 涵盖了更广泛的 AI 系统,可以创建各种类型的内容,包括图像、音频和视频。
AI 用于训练精确模型的数据集可能非常庞大,训练 AI 系统所需的计算能力也可能非常强大。组织可以选择使用自己的数据(结构化数据,例如数据库,或半结构化/非结构化数据,例如文本、图形、音频或视频)来创建自定义模型。
观测和编目 GEO 带中的卫星对于空间卫星跟踪、避免碰撞和空间态势感知应用来说是一项至关重要的工作。然而,由于卫星数量庞大且需要精确的观测规划,因此对 GEO 区域内的卫星进行有效和全面的观测带来了巨大的后勤挑战。传统的卫星观测方法通常涉及静态望远镜定位或次优手动扫描技术,这些技术可能既耗时又低效。此外,鉴于卫星轨道的动态性质和 GEO 带中卫星的庞大数量,需要采用创新方法来优化观测策略。为了应对这些挑战,通过使用分析方法减少夜空中观测的位置数量来优化观测,为在 GEO 带内编目卫星提供了一种系统的方法。通过将旅行商问题 (TSP) 的原理与分析方法和望远镜技术相结合,我们旨在最大限度地缩短观测目标之间的过渡时间或摆动,同时最大限度地提高沿优化观测路径的数据采集效率。
在本文中,探索了大语言模型(LLM)对元启发式算法的自主设计和改进,以解决复杂优化问题。利用LLM的庞大知识和模式识别能力建立一个框架,使这些AI系统能够以结构化格式生成新颖的元神经策略,包括伪代码和算法逻辑。
毫无疑问,2018/19 又是一个充满挑战的野外季节,而这一季节的重点是西南极冰盖 (WAIS),以及它在过去是如何变化的,以及未来可能如何变化。三个项目在后勤上都规模庞大,分别是 BEAMISH、Thwaites 和 WACSWAIN。它们将加深我们对 WAIS 的脆弱性和复杂性的理解,以及冰盖如何应对环境变化,并导致全球海平面上升。