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World File Search System抹布
高级硅胶 2* 窗户和门密封胶
• 涂抹密封剂之前，表面必须清洁、干燥且完好。必须从要粘附密封剂的表面上清除所有污染物、杂质或其他粘附抑制剂（例如水分/霜冻、油、旧密封剂、肥皂和其他表面处理剂等）。 • 清洁时，通常使用浸有溶剂的干净抹布即可达到预期效果。异丙醇 (IPA) 是一种常用溶剂，已证明可用于大多数无孔基材。处理溶剂时，请参阅制造商的 SDS 以获取有关处理、安全和个人防护设备的信息。 • 应使用产品制造商批准的溶剂或不会损坏或改变表面的溶剂清洁建筑涂料、油漆和塑料。 • 由于多孔材料可以吸收和保留水分，因此在涂抹密封剂之前确认基材干燥非常重要。 • 应在涂抹密封剂后 1 到 2 小时内清洁表面。
气候技术“ Methan-Elektrolyse”：奥地利首个利用无二氧化碳排放的天然气的示范厂用于生产HYD
“气候保护是我们这一代的核心任务之一。我们的目标是雄心勃勃的：到2030年，奥地利和2040年在奥地利的气候中立性的100％可再生电力 - 领先欧盟十年。要实现这些气候目标，我们需要投资，创新和协作。我们不能仅专注于一些技术，而必须保持对技术的开放。抹布，奥地利的第一个示范厂使用没有二氧化碳排放的天然气来生产氢和固体，元素碳的生产，正是迫切需要这种技术开放性。氢为全年的供应安全做出了重大贡献 - 同时，获得的高质量碳是农业，电池，计算机芯片和碳纤维的宝贵原材料。气候和位置的双赢情况！”说，矿业部长马格努斯·布伦纳（Magnus Brunner）。
人工智能对教育的影响
摘要1人工智能（AI）技术的进步极大地影响了我们的日常生活。从文本描述中生成视频曾经很困难，即使不是不可能，但现在已经成为可能。在2022年12月首次正式发布后，Chatgpt开始了病毒率，AI的开发和使用迅速增加。作为当前生成AI（Genai）系统的骨干大型语言模型（LLMS）已成为开源，因此创建本地AI已成为一项简单的任务。本地AI可以解决个人隐私问题的一些问题。当我们接受这项技术时，我们在本报告中研究了最新的AI技术及其对教育的影响。在教育中使用AI时会产生积极和负面影响。我们将讨论如何使用最近的技术来减轻负面影响。我们还讨论了当今教育工作者面临的挑战。关键字：LLM，AI，教育，抹布，微调，Genai。
Alexey Naikov*，**，Anatoly Oreshkin*，**，Alexey Shvet
人工神经网络（ANN）和大语言模型的进展看起来很有希望的方法来应对上述挑战。实现这一目标的适当体系结构是检索增强的一代（RAG）[1,2]。rag将大语言模型（LLM）的优势与有关本地系统的特定知识相结合。此类服务在Internet上可用；但是，并非每个发展当局都可以允许将所有技术详细信息发送到远程互联网门户。本地抹布在安全环境中也很方便，在该环境中，对本地系统日志的实时访问，管理员体验记录和详细的组件描述对于准确的分析和决策至关重要。同时，在本地组织以外的任何系统都不得为这些数据提供。RAG包括几个组件：外部知识来源（本地文档），将查询和本地文档转换为向量的模型；检索器，搜索与用户查询最相关的文档中的数据；语言模型（生成器），该模型会考虑到最终答案
电信的生成AI底漆
摘要 - 生成人工智能（Genai）的兴起正在改变电信行业。Genai模型，尤其是大型语言模型（LLMS），已成为能够推动创新，提高效率并在电信中提供卓越客户服务的强大工具。本文提供了从理论到实践的电信的Genai的概述。我们回顾了Genai模型，并讨论了他们在电信中的实际应用。此外，我们描述了有效地将Genai应用于电信的关键技术推动因素和最佳实践。我们强调了将LLMS连接到电信域特定数据源以增强LLMS响应的准确性时，检索增强生成（RAG）的重要性。我们提出了一个基于抹布的聊天机器人的真实世界用例，该案例可以回答开放式广播访问网络（O-RAN）特定问题。聊天机器人向O-Ran联盟的演示引发了对该行业的巨大兴趣。我们已经在Github上公开访问O-Ran Rag Chatbot。
微型气象站 (MWS®) 用户指南 – 军用系列
2. 使用 MWS 数据和电源线将 MWS 连接到电源。设备将在电源开关处于“开”或“关”位置时充电。在户外充电时，开关可以保持在“开”位置，一旦有足够的电量运行，MWS 将在默认模式下开始报告。注意：如果设备以前使用过，请目视检查是否有灰尘或其他碎屑堆积。可以用浸水的软布或毛巾轻轻擦拭表面，以清除灰尘或其他碎屑。对于 M625 用户，请使用柔软的超细纤维镜头布轻轻擦拭云高仪的镜头和窗口，确保它们干净。为防止镜头上积聚水分，请用提供的 Rain-X ® 抹布以打圈的方式轻轻擦拭镜头周围，以均匀涂抹疏水溶液。特殊电池警告在快速报告模式或阳光照射较少和温度极低的地区，MWS 需要充电至至少 5 V 才能在这些条件下长时间全面运行。请注意，充电过程可能需要长达 24 小时，因此强烈建议在安装前进行操作检查。
数据科学代码的知识增强程序维修
摘要 - 本文介绍了DSREPAIR，这是一种知识增强的程序修复方法，旨在修复LLMS在数据科学领域中生成的错误代码。dsrepair使用基于知识图的抹布进行API知识检索以及错误知识丰富，以构建LLM的维修提示。具体来说，为了启用基于知识图的API检索，我们为广泛使用的数据科学库构建了DS-KG（数据科学知识图）。对于错误知识丰富，我们采用抽象语法树（AST）在AST节点级别定位错误。dsrepair的有效性。结果表明，DSREPAIR超过了所有五个基线。具体而言，与第二好的基线相比，DSREPAIR显示出显着改善，分别为四个评估的LLMS中的每个LLM中的每个固定了44.4％，14.2％，20.6％和32.1％的货物代码段。此外，它提高了更高的效率，将代码任务所需的令牌数量减少了17.49％，34.24％，24.71％和17.59％。索引术语 - 代码维修，大语言模型，知识图，数据科学
制定工作计划
现在列出准备每道菜谱所涉及的任务以及相关工作，比如摆桌子、收集食物和设备。在确定每一项任务时，寻找加快和简化工作的方法。问自己以下问题：任何器具或准备好的食物都可以节省时间或精力吗？不同的烹饪方法是否更有效率？任何食物都可以提前安全地准备好吗？例如，甜点可以提前一天烤制。任何步骤都可以作为预准备吗？预准备包括在开始准备菜谱之前可以完成的任务。你可以打开包装、切碎和称量配料以及给烤盘抹油。在需要时准备好配料和设备可以节省时间。列出所有预准备任务。有多少任务可以衔接？衔接意味着将不同的任务组合在一起以充分利用时间。并非每个准备步骤都需要你全神贯注。例如，清理任务通常可以与其他任务衔接。开始工作前，先在水槽或洗碗盆里装满热肥皂水。只要有几分钟的空闲时间，就清洗用完的设备。准备一块干净的湿抹布，随时擦掉溢出的食材。用完后将剩余的食材收起来。