XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抽样
ESRL：序列生成的有效采样的增强学习
将增强学习（RL）应用于序列生成模型，可以直接优化长期校正（例如BLEU和人类反馈），但通常会在动作序列的空间序列上进行大规模抽样。这是序列产生问题（例如机器变速器）的实践所带来的计算挑战，在那里我们经常处理较大的动作空间（例如词汇表）和长长的动作序列（例如，翻译）。在这项工作中，我们引入了两阶段的采样和dy-namic抽样方法，以通过RL在训练序列产生模型期间提高采样效率。我们就传统的发电任务进行了尝试，包括机器翻译和抽象性摘要。此外，我们通过使用奖励模型训练大型语言模型来评估人类反馈（RLHF）中的RL的AP。实验结果表明，基于ASRL的有效采样的RL可以在训练效率和记忆消耗方面均超过所有基准。值得注意的是，ESRL在强大的增强，最低风险训练和近端政策优化方法上产生一致的性能。该代码可在https：// github上找到。com/wangclnlp/deepspeed-chat-extension/示例/esrl。
第2部分
在[12]中提出的研究的目的是，在四个省份（Avellino，Benevento，Campobasso和Potenza）在意大利南部的四个省份（Avellino，Benevento，Campobasso和Potenza）的四个农业和牲畜农场中生产的八种混合草料的表征，在环境条件下不同。营养价值包括包括甲烷的产生。 在抽样区域之间观察到的很小的差异强调，在化学成分，营养价值，体外特征和环境影响方面，在Avellino地区产生的草料是最有趣的。 获得的数据允许在研究区域中获得有关Hays生产的更多信息，对农民来说有助于制作平衡的口粮，维持动物健康并保证高质量的生产质量。营养价值包括包括甲烷的产生。在抽样区域之间观察到的很小的差异强调，在化学成分，营养价值，体外特征和环境影响方面，在Avellino地区产生的草料是最有趣的。获得的数据允许在研究区域中获得有关Hays生产的更多信息，对农民来说有助于制作平衡的口粮，维持动物健康并保证高质量的生产质量。
DT-ML：药物目标度量学习
摘要：现代药物发现的挑战激发了基于机器学习的方法的使用，例如预测药品目标相互作用或已批准的药物的新颖指示，以加快早期发现或重新定位过程。出版偏见导致大规模重新定位数据集中已知的负数据点短缺。但是，训练一个良好的预测因子需要正面和负样本。最近在机器学习的子场中也解决了负面抽样的问题，即最重要的是表示和度量学习。尽管这些新型的负面抽样方法被证明是从不平衡数据集中学习的有效解决方案，但它们尚未用于重新定位，以至于学到的相似性提供了预测的相互作用。在本文中，我们在成对的药物靶向/药物疾病的预测中适应了学习启发的方法，并提出了对其中一个损失函数之一的修改，以更好地管理负样本的不确定性。我们使用基准药物发现和重新定位数据集评估了这些方法。结果表明，与公制学习的相互作用预测在高度不平衡的情况下（例如药物重新定位）优于以前的方法。
2023 年人工智能、数据科学和机器学习市场研究
所有 Wisdom of Crowds® 市场研究报告中包含的信息均反映了选择回答我们在线问卷的个人在线回复中表达的观点，并不代表任何形式的科学抽样。Dresner Advisory Services, LLC 对报告内容、研究结果或报告中涉及的任何公司因报告内容而遭受或声称遭受的任何损失概不负责。
巴吞胭脂地区经济摘要
本摘要为该地区的经济信息进行了抽样；为地区和国家提供补充数据。主题包括失业，就业，工资，价格，支出和福利。所有数据均未季节性调整，有些数据可能会经过修订。区域定义可能会因受试者而异。有关更多区域摘要和地理定义，请参见https://www.bls.gov/regions/economic-summaries.htm。
UOSD微生物性能目录
adria：UO和戒断点每天除周六和预兆外。rovigo：UO和撤回点每天可执行。Trecenta：每天除周六和预兆外。应主体医师的要求以及由主治医生正确完成的UOSD微生物学的专用模块。用户必须在杯子上预订。领土抽样中心：不可执行。
什里夫波特地区经济摘要
本摘要为该地区的经济信息进行了抽样；为地区和国家提供补充数据。主题包括失业，就业，工资，价格，支出和福利。所有数据均未季节性调整，有些数据可能会经过修订。区域定义可能会因受试者而异。有关更多区域摘要和地理定义，请参见https://www.bls.gov/regions/economic-summaries.htm。
TI 太空产品 - TI E2E - 德州仪器
Space-EP 器件与标准目录产品相比具有以下优势：• 受控基线，一个晶圆厂、一个装配站点、一套材料。• 优化材料组，包括芯片连接、模塑化合物、引线框架和键合线，全部经过选择以最大程度提高可靠性。• 无高锡（>97% Sn）结构，包括端子（SnAgCu 焊球和 Matte-Sn 电镀）或内部封装组件（芯片凸块或基板电镀）。• 无铜键合线。产品采用倒装芯片安装（无键合线）或使用金键合线。• 额外的装配处理，包括 100% 温度循环或 100% 单程回流模拟代替温度循环。• 在目标温度范围（–55°C 至 +125°C）内进行特性分析。• 在室温和高温下均采用标准参数测试，并带有保护带以确保低温下的数据表限制。• 装配批次验收，包括 X 射线抽样和 CSAM 抽样。• 使用 MIL-PRF-38535 QML Class V 作为基线进行晶圆批次验收。
DO-228 飞机起动发电机案例研究
摘要 起动发电机用于启动发动机，并在可持续速度后为飞机系统产生电力。对相关文献的回顾揭示了 Do-228 飞机起动发电机大修之间的时间，但并未深入揭示造成这一问题的因素。采用调查研究方法来获取有关这些因素的信息。Raosoft 样本技术计算器：一种主要计算或生成研究或调查样本量的软件，用于从研究人群中获得最小样本量，以技术人员的名义名额为抽样框架。问卷经过专业焦点小组讨论团队的审查和验证。结果显示，影响起动发电机大修间隔时间的因素包括环境因素（10%）、机械因素（20%）、维护不当因素（17%）、到期时间（25%）、使用/生命周期（16%）和老化（12%）。75% 的大修是计划外的。建议飞机起动发电机的大修间隔为 900 而不是 1000 飞行小时，以减少计划外维护。关键词：DO-228 飞机、飞行小时、抽样框架、起动发电机、大修间隔时间 1.0 简介 飞机维护包括几个复杂的