XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System建有
中尺度钙成像体内
钙成像通常用于可视化体内神经活动。特别是，中尺度钙成像提供了较大的视野，从而可以同时询问神经元的神经元素。在发育神经科学领域，介观像最近产生了有趣的结果，从生命的第一阶段开始了对神经回路的个体发生的新启示。我们在这里总结了技术方法，数据分析的基本概念以及该技术在过去几年中提供的主要发现，重点是小鼠模型中的脑发育。随着新工具开发以优化体内钙成像，应从中尺度的角度修改神经发育的基本原理，也就是说，考虑到整个大脑中神经元的集合的广泛激活。将来，将大脑背侧表面的中尺度成像与深度结构的成像相结合，将确保对电路的构建有更完整的了解。中尺度钙成像与其他工具（如电生理学或高分辨率显微镜）的组合将弥补该技术的空间和时间限制。
2023 年环境、社会和治理 (ESG) 报告
公司拥有2000万吨/年炼化一体化项目、500万吨/年现代化煤化工装置、全球单体装置最大的150万吨/年乙烯项目、行业单体装置最大的7套1660万吨/年PTA装置等四大全球标杆产能集群。公司成功打通上游“瓶颈”业务环节，化解原料供应制约，构建了“世界一流化工炼化一体化+现代化煤化工装备”一体化现代产业体系，实现了“石油与煤化工”深度融合的“大化工”战略支撑平台，并战略性地布局下游差别化纤维、功能性薄膜、工程塑料、可降解新材料等化工新材料，实现了“大化工平台”与“新材料延伸”相配套的产业格局。公司现有员工近4万人，建有“国家认定企业技术中心”。企业竞争力和产品品牌价值位居国际同行业前列。
爱马仕营销策略分析：演变、品牌定位和全球影响
摘要：本文对爱马仕品牌的营销策略进行了深入分析。首先概述了爱马仕作为著名奢侈品品牌的演变过程，然后分析了其独特的品牌定位和市场影响。研究重点关注爱马仕在全球市场的有效营销策略，包括其在高端奢侈品中的定位、差异化策略、分销机制和宣传策略。研究采用文献综述法和案例分析法来审视爱马仕的市场定位和消费者策略。研究发现，爱马仕凭借高品质的产品在奢侈品市场中建立了独特的地位，从而有效地吸引和维持了富裕消费者的忠诚度。爱马仕的营销策略主要侧重于维护品牌的奢华形象和独特性，并通过限量分销和高价策略维持市场需求。在数字营销方面，爱马仕采取了精细化的策略，包括使用社交媒体展示品牌故事和产品、创建有针对性的内容以及通过在线平台与消费者互动，同时保持品牌的高端形象。
预防人工智能医疗工具中的偏见和不公平现象
人工智能 (AI) 已在社会各个领域展现出巨大潜力，包括医疗保健系统。人工智能可用于分析放射学图像、评估患者以向医疗服务提供者提供决策支持，以及标记病情恶化风险高的患者。尽管人工智能可能是一种有用的工具，但它是由人类构建的，数据也是人类收集的。因此，它很容易复制并可能扩大社会普遍存在的偏见和不公平的影响。因此，毫不奇怪，有许多记录在案的案例表明，医疗人工智能在不同患者亚群中表现出不同的表现，并已被证明会加剧健康不平等。但如果经过精心构建和测试，人工智能有可能减少有偏见的医疗服务并改善健康公平，例如通过增加可及性、推动医疗保健专业人员克服潜意识偏见以及提供更加个性化的医疗服务。本文探讨了偏见如何在开发和实施过程的各个阶段进入人工智能健康工具，确定了可以降低构建有偏见或不公平的工具的可能性的缓解和测试实践，并描述了需要进行更多研究的差距。
33. 发展中国家计算机软件硬件及网络技术培训班.doc
贵州省科学院（贵州省应用技术研究所）是贵州省唯一的综合性自然科学研究机构和唯一的综合性工业技术研究机构，始建于1935年，原为省建设厅实验室。后历经多次更名、资源整合、隶属关系变动，1958年成立中国科学院贵州分院，1978年组建贵州省科学院，2012年更名为贵州省科学院（贵州省应用技术研究所），为省直属正厅级事业单位。下辖16个研究机构，其中公益类一类5个、公益类二类1个、企业转制单位10个。现有职工1173人，其中专业技术人员940人，高级职称266人（占技术人员的28.3%）。建有科技创新平台47个，其中国家工程研究中心1个，国家地方联合工程中心2个。“十四五”以来，获科技成果奖12项，授权专利231项，主持起草各类标准247项。拥有国家“千人计划”入选者、省级核心专家、省级管理专家、政府特殊津贴等各类高层次人才，百千万人才工程创新人才33人，创新人才37人。
第一阶段环境场地评估
执行摘要 CCG Ontario, LLC 聘请 RPS Group, Inc. (RPS) 对位于加利福尼亚州圣贝纳迪诺县丰塔纳圣贝纳迪诺大道 13557 号的前凯撒钢铁污水处理厂 (Kaiser) 设施 (该地点) 进行第一阶段环境场地评估 (ESA)。RPS 进行了第一阶段 ESA，以确定公认的环境条件 (REC)，如 ASTM 国际环境场地评估标准实践 - E 1527-13 所定义。RPS 执行了第一阶段 ESA，以构成符合良好商业和惯例的所有适当调查。根据从圣贝纳迪诺县物业信息管理系统 (PIMS) 获得的信息，Catellus West LLC 和/或 Catellus Commercial Group LLC (CCG Ontario, LLC) 于 2000 年从 Kaiser Ventures, Inc. 购买了该地块。Prologis 于 2005 年收购了 Catellus。最近，该地块归 Palmtree Acquisitions Corporation (PAC) 运营有限合伙公司所有。该 10.13 英亩的地块由圣贝纳迪诺大道南侧的五个连续地块组成，位于 Commerce Drive（西边）和 Calabash Avenue（东边）之间。最东边（也是最大的）地块上建有一座废弃的污水处理厂。东部地块上建有大约 20 个不同大小的部分埋地收集和处理池。在 RPS 进行现场勘察时，所有储罐中均无液体。此外，在东部地块的南部边界上有一个约 120 万加仑的土制均衡盆，以前是用于储存来自加州钢铁和加州赛车场设施（位于场地北部）的流入废水的囊体。在最东边的地块中央观察到一座运营大楼（由一辆移动办公拖车组成，以前用作工厂的控制室）。观察到各种管道和电线管穿过现场。四个西部地块由一个用铁丝网围起来的沥青铺成的地块组成，没有其他改进。最东边的地块于 1942 年开发，作为北边相邻的凯撒钢铁公司 (KSC) 综合钢厂的污水处理厂运营。据报道，污水处理厂于 2016 年关闭，在现场访问时未运行。该场地及其毗邻的地产以前是一个更大的、约 1,000 英亩的设施的一部分，该设施从 1942 年运营到 1983 年 KSC 申请破产。在破产期间，原 KSC 财产的部分被出售或以其他方式转让。在破产程序中，加州环境保护局 (CalEPA) 提交了一份同意令，以调查和缓解包含该地点的大型设施的影响。随后，CalEPA 和 Kaiser 于 1988 年 8 月签署了一份同意令。
基于CRISPR-CAS9的重复耗竭
串联重复是基因组的频繁结构变化，并且在遗传疾病和CER中起重要作用。然而，解释串联重复的表型后果仍然具有挑战性，部分原因是缺乏建模这种变化的遗传工具。在这里，我们通过Prime Editing（TD-PE）制定了一种策略重复，以在哺乳动物基因组中创建有针对性，可编程和精确的串联重复。在此策略中，我们针对每个有针对性的串联复制设计了一对trans Prime编辑指南RNA（PEGRNA），该重复编码相同的编辑，但在相反的方向上介绍了单链DNA（SSDNA）扩展。每个扩展的逆转录酶（RT）模板设计与其他单个指南RNA（SGRNA）的目标区域同源，以促进编辑的DNA链的重新进行重复，并在中间的片段重复。我们表明，TD-PE产生了从约50 bp到约10 kb的基因组片段的鲁棒和精确的原位串联重复，最大效率高达28.33％。通过微调pegrnas，我们同时实现了目标重复和碎片插入。最后，我们成功地产生了多种疾病的串联重复，显示了TD-PE在遗传研究中的一般效用。
针对三井的新业务策略
（（1）促进与社区集成的邻里创造型物流设施的发展有助于创建有吸引力的，充满活力的邻里，Mitsui Fudosan正在促进邻里创造物流设施的发展，例如MFLP Funabashi，包括MFLP Funabashi，其中包括向公共和童车设施开放的空间，该设施均可及其育儿设施，以及A Housed Anoditiation An and Mip and Mip and a a a a a a。 设施。2024年9月底将标志着MFLP/Logifront Tokyo Itabashi的完成，这是一个新的旗舰网站和东京最大的物流设施，该设施是通过与Nippon Steel Kowa Real Estate Co.，Ltd.发生灾难时，该设施将作为最多1,000个当地居民的紧急撤离现场，位于地面上的高架广场也可以用作紧急降落的直升机。此外，该站点将配备无人机飞行场和一部分空间作为研发区，为操作员提供了一个地方，以进行无人机和其他灾难支持活动进行救济供应的演示测试。Mitsui Fudosan还在我们设施的员工和卡车司机之间进行客户满意度调查，以帮助解决劳动力短缺和员工保留问题。通过在物流设施的计划，管理和运营中反映这些调查的结果，我们正在努力创建工人想要选择的设施。
![arXiv:2501.04661v1 [cs.CL] 2025 年 1 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9fe58559bff64e656410c92855b2f5594d1bede8.png)
arXiv:2501.04661v1 [cs.CL] 2025 年 1 月 8 日
大型语言模型尽管功能强大，但往往会以令人惊讶和难以预测的方式失败。由于它们是基于大量网络规模的数据进行训练的，因此评估它们对语言的真正“理解”尤其具有挑战性。因此，我们利用构造语法 (CxG) 构建了一个评估系统，以系统地评估 LLM 中的自然语言理解 (NLU)，该评估系统可以洞悉语言元素（称为构造 (Cxns)）所捕获的含义。CxG 非常适合此目的，因为它为构建有针对性的评估集提供了理论基础。这些数据集经过精心构建，包含不太可能出现在预训练数据中的示例，但直观且易于人类理解，从而实现更有针对性和更可靠的评估。我们的实验重点关注下游自然语言推理和推理任务，通过将 LLM 对通过 8 个独特 Cxns 传达的底层含义的理解与人类的理解进行比较。结果表明，虽然 LLM 展示了一些结构信息知识，但即使是包括 GPT-o1 在内的最新模型也难以理解这些结构信息所传达的抽象含义，正如测试句子与其预训练数据不同的情况下所证明的那样。我们认为，这种情况可以更准确地测试真正的语言理解能力，凸显了 LLM 语义能力的关键局限性。我们将我们的新数据集和相关实验数据（包括提示和模型响应）公开。
监测行为不当的推理模型和促进混淆的风险
减轻奖励黑客攻击 - 由于其学习目标中的缺陷或错误的特征，AI系统的表现不佳 - 在构建有能力且一致的模型方面面临着一个关键的挑战。我们表明，我们可以通过使用另一个观察模型的经验链（COT）推理的LLM来监视诸如OpenAI O3-Mini之类的前沿推理模型，例如OpenAI O3-Mini。COT监视可以比单独监视剂的动作和输出更有效，我们进一步发现，比O3-Mini（即GPT-4O）弱的LLM可以有效地监视更强大的模型。因为COT监视器可以有效地检测漏洞，因此自然要问是否可以通过将COT监视器直接纳入代理商的训练目标来抑制这些漏洞。我们表明，将COT监测器集成到强化学习奖励中确实可以在低优化制度中产生更有能力，更一致的代理，但我们发现，通过过多优化，代理商学习了混淆的奖励黑客攻击，将其隐藏在COT中，同时仍然表现出很大的奖励奖励率。由于很难分辨出COTS何时变得混淆，因此可能有必要通过不直接将强大的优化压力直接施加到经营链上来缴纳可监视性税，从而确保COTS保持可监视且可用于检测未对准的行为。