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World File Search System指定
南海岸指定海上可再生能源海域规划草案
SC-DMAP 提案和本计划草案由 MECC 以指定主管当局 (D) 的身份制定。住房、地方政府和遗产部长 (MHLGH) 根据 2021 年 MAP 法案第 20(1)(c) 条指定 MECC 担任此角色，作为负责爱尔兰海域所有海上可再生能源计划（部门区域）的主管当局，如 MAP 法案第 3 条所定义。总统签署 2023 年《天然气（修正案）和杂项规定法案》第 4 部分后，第 23 条下的归属日令将完成，该法案第 27 条将规定，此主管当局 (D) 的指定将终止，MECC 将担任主管当局 (M) 的角色。 SC-DMAP 迄今为止所做的工作将保留，并将由 MECC 作为 2021 年 MAP 法案第 29 条下的主管当局 (M) 推进。图 2 概述了 SC-DMAP 的迭代过程。
将资金指定为紧急需求
国会将该法案 A、B 和 C 部分的所有资金指定为紧急要求，为截至 2024 年 9 月 30 日的财政年度提供紧急补充拨款，并用于其他目的（H.R.815；“法案”）。该法案 A 部分第 406 节、B 部分第 510 节和 C 部分第 405 节规定，根据 1985 年《平衡预算与紧急赤字控制法案》（BBEDCA）第 251(b)(2)(A) 条，国会指定为紧急要求的资金的可用性取决于总统随后指定所有此类金额并将此类指定传达给国会。这些要求是 2023 年《财政责任法案》通过的结果，该法案恢复了自由支配支出上限。
佐治亚州指定黄热病疫苗接种诊所
O Henry Wu，医学博士 Emory Healthcare - Emory Travel Well Clinic 550 Peachtree Street, Suite 7000 医疗办公大楼 - 7 楼 佐治亚州亚特兰大 30308
AER决策 - PowerLink指定网络资产访问策略-Macintyre DNA
进行评估时，我们最初认为缺少一些必需的信息。在NER下允许的情况下，我们要求PowerLink提交更新和完整的文件，这导致评估中的“时钟被停止”。PowerLink随后提供了更新的文档，以便我们可以完成评估过程。
指定：加速使用基于树的投机推理和验证的大型语言模型
由于其大量参数，复杂的架构和较高的计算要求。例如，最大的GPT-3体系结构具有1750亿个参数，该参数需要八个以上的NVIDIA 40GB A100 GPU才能存储在半精确的浮点中，并且需要几秒钟才能提供单个推断请求[3]。llm通常作为输入一个令牌序列，称为提示，并一次生成后续令牌一个，如图1a所示。序列中每个令牌的生成都在输入提示和先前生成的令牌上进行条件，并且不考虑将来的令牌。此方法也称为自回归解码，因为每个生成的令牌也被用作生成未来令牌的输入。令牌之间的这种依赖性对于许多NLP任务至关重要，这些任务需要保留生成的令牌的顺序和上下文，例如文本完成[55]。现有的LLM系统通常使用增量解码方法来服务请求，其中系统在单个步骤中计算所有提示令牌的激活，然后使用输入提示和所有先前生成的令牌进行迭代解码一个新的令牌[27]。这种方法在代币之间依赖于数据依赖性，但是实现了亚最佳运行时性能和有限的GPU利用率，因为在每个请求中的并行程度在增量阶段中受到极大的限制。此外，变压器的注意机制[48]要求访问所有前任令牌的键和值，以计算新令牌的注意力输出。为了避免重新计算所有上述令牌的键和值，当今的LLM系统使用缓存机制存储其键和值以在将来的迭代中重新使用。对于长期生成任务（例如，GPT-4在请求中最多支持32K令牌），缓存键和值引入了重要的内存开销，这防止了现有系统由于存储器的键和值的要求而并行提供大量的记忆。是出于在进程优化中进行投机执行的概念[13，42]，最近的工作引入了基于序列的投机推断，该推断利用了一个小的猜测模型（SSM）生成一个令牌序列，以生成一系列令牌并使用LLM在同时检查其正确性[5，22，22，22，22，22，22，22，22，444,44,44，51]。这些尝试仅考虑由单个SSM生成的令牌序列进行投机，因为它们之间的模型容量差距不能很好地与LLM保持一致，因为SSM通常比LLM小的数量级以保持低内存和运行时的空间开销。本文介绍了SpecInfer，该系统可以提高LLM的端到端潜伏期和计算效率，该系统具有基于树的投机推理和验证。图1b说明了现有的增量解码，基于序列的投机推断与基于树的投机推断之间的比较。一个关键的见解 - 指定者是同时考虑各种猜测候选者（而不是像现有的
当前指定教授和HOD的日期01/03/2024 ...
Professor and HoD 01/03/2024 Till Date Mechanical Engineering Principal –PG Studies, 27-10-2022 31-01-2024 GT & TC Mysuru Faculty PG Studies 06-06-2022 26-10-2022 GT & TC Mysuru Professor 22-10-2015 31-7-2021 E I T-Mekelle, Mekelle University,埃塞俄比亚Tigray地区Mekelle。教授01-05-2014 16-10-2015 Dept.AIT，AIT，CHIKMAGALUR副教授，2010年1月4日30-04-2014机械工程，AIT，Chikmagalur助理教授，01-04-2006 31-03-03-2010 Dept.机械工程，AIT，Chikmagalur讲师，26-09-1991 31-03-2006 Dept.机械工程，ait，chikmagalur
polynere：一种新颖的本体论和语料库，用于聚合物科学领域中指定的实体识别和关系提取
抽象聚合物被广泛用于不同的领域，并且对提取和组织信息的有效方法的需求正在增加。使用机器学习的自动化方法可以准确地从科学论文中提取相关信息，从而为使用带注释的培训数据提供了一种有希望的解决方案，以自动化信息提取。在本文中，我们引入了一个与聚合物相关的本体论，该本体论具有至关重要的实体和关系，以增强聚合物科学领域的信息提取。我们的本体论是可以自定义的，以适应特定的研究需求。我们提出了Polynere，一种高品质的命名实体识别（NER）和关系提取（RE）语料库，其中包括使用我们的本体学注释的750个聚合物摘要。Polynere的独特特征包括多种实体类型，关系类别，对各种NER设置的支持以及在不同层面上主张实体和关系的能力。Polynere还通过支持证据来促进RE任务中的推理。我们的最新高级方法实验取得了令人有希望的结果，但挑战持续将NER和RE从摘要调整为全文段落。这强调了在聚合物域中需要强大的信息提取系统的需求，这使我们的语料库成为未来发展的宝贵基准。
AETNA组指定疾病计划
三酰基甘油（TAG），积聚在脂质液滴（LD）中，主要被油蛋白（OLE）包围，可保护标签免受水解的影响。我们检验了以下假设：从OLE中识别和去除降解信号将促进其丰度，防止TAG降解并增强TAG积累。我们测试了先前报道的改善芝麻（SIO）变体中的潜在泛素 - 偶联位点，O3-3 cys-ole（SICO）在此是否会稳定并提高其脂肪势。sicov1是通过用精氨酸替换SICO中的所有五个赖氨酸来创建的。分别删除了SICO中的六个半胱氨酸残基以创建SICOV2。sicov1和sicov2突变合并以创建SICOV3。nicotiana本塔米亚纳（Nicotiana Benthamiana）中sicov3的瞬时表达增加了标签与SICO的两倍相对。sicov3或sicov5的本构表达，其中包含拟南芥中五个主要的标记增强突变，与小鼠DGAT2（MD）相比，与共表达SICO和MD相比，叶片中的TAG积累增加了54％，种子中的叶子中的标签积累增加了13％。脂质合成速率增加，与脂质水槽强度的增加一致，该脂质水槽强度的增加，从而使新合成的标签呈现，从而缓解了对WT拟南芥报道的ACACSIS的组成型BADC依赖性抑制作用。这些OLE变体代表了各种油作物中大量增加TAG积累的新因素。