XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System掌握
只需 5 分钟即可掌握澳大利亚新型 DEW
由于与传统的“硬杀伤”方法（如导弹）相比，Fractl 具有关键优势，因此它迅速成为任何国家对抗 UAS 武器库中的必备组成部分。最显著的优势是成本，因为在某些情况下，向成本仅为几千英镑的无人机发射成本高达 100 万英镑的导弹根本无法长期维持，而 Fractl 可以以比烧开水壶所需的能量还小的功率击落无人机。
峡谷 - 乡村 - 能源存储量大型项目掌握案例...
为该设施提出了建议；和12。提供与地震安全有关的基础设计的详细信息；会议结束后，工作人员向申请人提供了全面的清单，其中包括计划委员会要求其他信息的项目。在会议上，计划委员会继续将该项目延长到2021年9月21日的定期会议，然后在该会议上，计划委员会继续将项目延长到2021年10月19日定期安排的会议，当时该项目继续进行日期不确定，以允许申请人额外准备有关计划委员会的信息响应的时间。项目说明申请人要求批准有条件使用许可证，建筑设计审查和开发审查，以允许在峡谷国家储能项目的构建和运行，这是一家锂离子电池电池储能设施，该设施在3.5英亩的土地上由临时包裹地图83414创建，并于7月6日在7月6日，20221年7月6日，20221.
使用零信任模型掌握MITER ATT＆CK的ICS
“零信任（ZT）是不断发展的网络安全范式的术语，这些网络安全范式将防御措施从静态的，基于网络的周围转移到专注于用户，资产和资源上…零信任假设没有授予资产或用户帐户的隐性信任，仅基于其本地网络或本地网络（即互联网）或Enterny forsive（即iNSPRISE）extry（即iNSPRINES）evelly（即iNSPRINES） 身份验证和授权（主题和设备）是在与企业资源的会话之前执行的离散功能。” -NIST 800-207零信任体系结构身份验证和授权（主题和设备）是在与企业资源的会话之前执行的离散功能。” -NIST 800-207零信任体系结构
多范围：多方面的评估，以探测掌握医学知识的LLMS
大型语言模型（LLM）在跨领域表现出色，在医学评估基准（例如MEDQA）上也提供了显着的表现。但是，在现实世界中医学场景中，报告的性能与实际有效性之间仍然存在显着差距。在本文中，我们旨在通过采用多方面的检查模式来系统地探索当前LLM的实际掌握医学知识的掌握，以探讨这一差距的原因。具体而言，我们开发了一种新颖的评估框架多叶序，以检查LLM在多个方面的编码和掌握医学知识中的范围和覆盖范围。基于多叶术框架，我们构建了两个多方面的评估数据集：Multidisek（通过从临床疾病知识库中产生问题）和MultiMEDQA（通过将Medical Benchmark MedQA从Medical Benchmark MedQa重新提出每个问题，以进行多方面的问题）。这些模拟数据集的实验结果表明，掌握医学知识的当前LLM的程度远低于其在现有医疗基准上的表现，这表明它们缺乏深度，预见和在掌握知识中的全面性。因此，当前的LLM尚未准备好在现实世界中的任务中应用。代码和数据集可在https://github.com/thumlp/multifaceteval上找到。
通过语言模型通过外部和内部计划掌握棋盘游戏
虽然大型语言模型在一系列复杂的任务（例如文本生成，问答，摘要）上表现良好，但强大的多步计划和推理仍然对他们来说是一个巨大的挑战。在本文中，我们表明，基于搜索的计划可以显着提高LLM在多个棋盘游戏中的表现力量（国际棋盘，Fischer Random / Chess960，Connect Four和Hex）。我们介绍，比较和对比两种主要方法：在外部搜索中，该模型指导蒙特卡洛树搜索（MCTS）的推出和评估，而无需呼叫外部引擎，并且在内部搜索中，该模型直接生成了潜在的潜在期货的线性化树，并产生了最终选择。两者都建立在相关领域知识上预先训练的语言模型上，从而捕获这些游戏中的过渡和价值功能。我们发现，我们的预训练方法可以最大程度地减少幻觉，因为我们的模型在国家预测和法律行动方面非常准确。此外，内部和外部搜索确实改善了针对最先进的机器人的胜利率，甚至在国际象棋中达到了大师级的表现，同时按类似的举动计数搜索预算与人类大师的搜索预算相似。我们将搜索与域知识相结合的方式并非特定于棋盘游戏，这表明将直接扩展为更通用的语言模型推论和培训技术。
掌握斐波那契 - 市场运动中的隐藏顺序
决定购买，出售，持有或交易证券，商品和其他投资的决定涉及风险，并且最好根据合格的金融专业人员的建议做出风险。任何证券或其他投资的交易都涉及大量损失的风险。“日间交易”的做法涉及特别高风险，可能会导致您损失大量资金。在进行任何交易计划之前，您应咨询合格的金融专业人员。请仔细考虑根据您的财务状况和承担财务风险的能力，这种交易是否适合您。在任何情况下，由于您或其他任何人通过Barchart.com或我们的服务收到的任何信息或材料所从事的任何交易或投资活动，您或其他任何人都不承担任何损失或损害。
AI 技术与学术写作：认识和掌握“工艺技巧”
证据表明，人工智能 (AI) 已成为学术界的重要课题，约占所有科学出版物的 2.2%。由于人工智能生成的内容（如文本和图像）的增加，博士课程担心人工智能在博士论文写作中的未来作用。有人担心使用人工智能可能会对博士生的批判性和创造性思维能力产生负面影响。相反，其他人则认为使用人工智能工具可以带来各种好处，从而进行严谨的研究。这篇概念性文章首先讨论了人工智能与论文写作技巧之间不断发展的关系。其次，本文探讨了传统论文的起源，并概述了反映背景需求和人工智能利用的 21 世纪论文选项。第三，在深入研究完成传统论文五个章节所需的人工智能生成的工具和写作技巧之前，本文重点介绍了已发现的写作挑战。
使用深增强的学习辅助远程掌握机器人
摘要：由于对肩膀，手臂和前臂中肌肉和感觉的神经网络的损害，臂丛神经损伤（BPI）可显着降低受影响者的生活功能和质量。根据世界卫生组织（WHO）的说法，全球残疾调整的生命年（DALYS）的相当一部分可归因于包括BPI在内的上肢伤害。远程医疗可以改善BPI患者的访问问题，尤其是在中低收入的国家。这项研究使用了深入的加固学习（DRL）辅助的远程机器人，特别是深层确定性策略梯度（DDPG）算法，为BPI患者提供肘部弯曲运动，为肘部恢复。使用远程机器人在六个月的部署期间使用，DDPG驱动了DRL体系结构，以使用其机器人臂最大程度地以患者为中心的运动。与常规的康复技术相比，在远程掌握机器人ARM的辅助下，患者的力量劳累平均增加了4.7％，运动范围（ROM）提高了5.2％。根据这项研究的发现，远程敏感机器人是BPI患者在家康复的宝贵且实用的方法。这项技术为远程居民的进一步研究和发展铺平了道路，对于应对更广泛的身体康复挑战至关重要。
网络空间安全学院0839 网络空间安全学术学位硕士研究生培养 ...
硕士生论文写作的时间应不少于1 年半。 1.选题与综述的要求 本学科硕士生的科学研究和学位 论文，可以是基础研究、应用基础研究，也可以是工程应用研究，鼓励对学科前沿和学科交叉渗 透领域的研究。本学科的硕士生应尽可能参与指导教师和所在单位承担的重要科研课题，为加速 国民经济建设做贡献。硕士生在学期间应广泛阅读本学科及相关学科专业文献，其中应有部分外 文文献。综述应阐述清楚相关研究背景、意义、最新研究成果和发展动态。 2.规范性要求(论文 形式、内容要求) 硕士学位论文应是硕士生在某个具体研究领域进行系统研究工作的总结。学位 论文是衡量硕士生培养质量和学术水平的重要标志。开展系统的研究工作并撰写合格的学位论文 是对硕士生进行本学科科学研究或承担专门技术工作的全面训练，是培养硕士生科学素养和从事 本学科及相关学科研究工作能力的主要环节。学位论文应反映作者在本学科已具有坚实的基础理 论并掌握系统的专门知识，体现作者初步掌握本研究方向的科学研究方法和实验技术，并具有独 立从事科学研究工作的能力。学位论文应包括标题、中英文摘要、引言(或绪论)、正文、结论、 参考文献等内容。 3.质量要求 硕土生学位论文应在下列四个方面满足质量要求： (1)研究成果 应具有一定的理论意义或应用价值，了解国内外研究动态，对文献资料的评述得当； (2)学位论 文具有新的见解，基本观点正确，论据充分，数据可靠，研究开发或实验工作充足； (3)学位论 文反映出作者已掌握本学科，特别是本研究方向上的基础理论和专门知识，初步掌握本学科特定 方向上的科学研究方法和实验技能，具有独立进行科研或承担工程技术工作的能力； (4)学位论 文行文流畅，逻辑性强，符合科技写作规范，表明作者已具备学术论文写作的能力。 4.学位（毕 业）论文预答辩与答辩要求 硕士研究生需按要求完成预答辩。预答辩至少在论文正式答辩前2 个 月进行。预答辩和学位（毕业）答辩要求和流程按暨南大学有关规定执行。 ⼗、在学期间科研成果要求