Tianyu 等 [24] 报道了一种基于金属液滴的毫米级热开 关 , 如图 7(a) 所示 , 热开关填充热导率相对较高的液
AI 提示工程证书是一项专门的认证,旨在让联邦雇员掌握有效利用 AI 模型(尤其是像 ChatGPT 这样的大型语言模型)的知识和技能。该证书包括两门 Coursera 课程——ChatGPT 提示工程和人人都适用的高级提示工程——让学员深入了解提示工程的基本和高级技术。学员将学习如何制作精确、有效的提示,以指导 AI 系统实现预期结果、自动执行任务并简化决策流程。高级技能包括优化复杂 AI 任务的提示、确保合乎道德的使用以及根据联邦法规管理 AI 驱动的解决方案。该证书通过授权员工领导 AI 创新,同时遵守道德标准,提高了联邦机构的运营效率。
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1位艾格纳(Ognaj)Akar物理治疗学院的助理教授。2副校长兼高级讲师在艾哈迈达巴德Ranip的Shree Swaminarayan物理治疗学院。摘要背景:帕金森氏病(PD)是中枢神经系统的进行性疾病。步态障碍是PD的常见和早期特征,是功能依赖,跌倒和死亡的主要原因。约有50%的帕金森患者患有步态(FOG)。替代步态康复技术,包括视觉,听觉和触觉刺激的这种外部感觉提示最近受到了很多关注。研究的目的:研究视觉提示和听觉线索对帕金森氏病个体步态参数的有效性。方法论:选择了30名受试者进行研究。受试者被随机分配为两组。组1:听觉提示第2组:视觉提示,1次/天,5天/周,4周和20-30分钟步态训练。两组接受传统的物理疗法20-30分钟。动态脚印,速度,节奏和tinetti性能的迁移率评估测试(POMA-G)作为结果指标,并在干预前和4周结束前进行检查。结果:结果表明,在小组分析中,步骤长,步长,速度和POMA -G的统计学显着差异,但两组的节奏均无差异(P值<0.05)。关键字:帕金森氏病,步态疾病,步态障碍,步态训练,步态康复,听觉提示,视觉提示。显示POMA -G的统计学显着改善(P值<0.05),但在步长,步长长度,节奏和速度(p -value˃0.05)中不显示。结论:结果显示出听觉提示和视觉提示组的改善,但是在组分析的步态参数之间没有显着差异,即步长,步幅长度,节奏,速度和POMA-G。这表明这两种干预措施都是有益的,可以轻松地用于临床实践中,对于那些在治疗师和患者最低成本方面遇到困难的患者。引言中枢神经系统的进行性神经退行性疾病称为帕金森氏病(PD)。(1)通常在病理上通过Lewy身体和Nigra中的神经元丧失以及运动表型在临床上鉴定。(2)在60岁以上的每100个人中影响2个,
表格数据占企业数据资产的80%以上,在各个领域至关重要。随着对隐私保护和数据共享限制的越来越关注,产生高质量的合成表格数据已经变得至关重要。最近的进步表明,大型语言模型(LLMS)可以通过利用半度信息并克服由一个热编码引起的高维数据的挑战来有效地产生现实的表格数据。但是,当前方法并未完全利用表中可用的丰富信息。为了解决这个问题,我们基于迅速的效能引入了能力(AIGT),这是一种利用元数据信息(例如表描述和模式)的新颖方法,以生成超高质量合成数据的提示。为了克服LLMS的令牌限制限制,我们提出了长令牌分区算法,使AIGT能够对任何规模的表进行建模。AIGT在20个公共数据集中的14个和两个真实行业数据集中达到了最新的性能。
N.V. Borzova,L.D。 varbanets分布,性质和α-半乳糖苷酶的实际意义。 微生物学期。 2024,N.V. Borzova,L.D。varbanets分布,性质和α-半乳糖苷酶的实际意义。微生物学期。2024,