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合成数据有多真实？
我们的发现表明，LLM等LLMS产生的合成数据虽然对于早期研究和假设产生很有价值，但在准确地代表现实世界社交媒体动态方面有局限性。主要限制在于它依赖语义相似性而不是实际的共发生数据，这可能会导致与现实世界趋势脱节。但是，CHATGPT确定的类别和手动编码之间的重叠表明，LLMS仍然对主题探索很有用。未来的研究应专注于通过整合实时社交媒体数据来改善LLM模型，从而更好地反映实际趋势和共处模式。通过实时数据刮擦或对主题标签使用的上下文理解增强AI可以使合成数据更可靠。此外，将AI生成的见解与手动验证相结合可以提高社交媒体研究中的准确性和生产力。混合方法，AI和人类专业知识共同起作用，提供了一种有效的方法来分析大型数据集，同时确保
与 SEA2P 板通信 - MyNavyHR
可以通过 ESSBD 上的 BOL 与 SEA2P 板进行通信。E8 SEA2P 板 ID 为 23706 E9 SEA2P 板 ID 为 23705
24-3 指挥官指挥板
XO/CO 海上军官指挥 CDR BENKO, RYAN SANTA BARBARA BLUE (LCS 32) CDR BABCOCK, DONALD MAHAN (DDG 72) LCDR ELLISON, LAUREN GERMANTOWN (LSD 42) LCDR HAYES, CHRISTOPHER PREBLE (DDG 88) CDR HOLT, PRESTON PORTER (DDG 78) CDR HUETER, AMELIA CANBERRA BLUE (LCS 30) LCDR LASHOMB, DAVID MOMSEN (DDG 92) LCDR LILEKS, WAYNE MOBILE (LCS 26) CDR LOVE, PATRICK ST LOUIS (LCS 19) LCDR MARSH, ANDREW FARRAGUT (DDG 99) LCDR MARTIN, PHILLIP MILIUS (DDG 69) LCDR PARK, JONATHAN霍华德 (DDG 83) 帕特森中校，安妮·苏利文 (DDG 68) 理查兹中校，斯科特·哈珀斯费里 (LSD 49) 西姆斯中校，布莱恩·马里内特 (LCS 25) 西斯勒中校，瑞安·保罗·伊格纳修斯 (DDG 117) 斯米罗斯中校，斯蒂芬妮·米切尔 (DDG 57) 斯塔顿中校，丹尼尔·拉梅奇 (DDG 61)
SAP 人工智能启动板
SAP AI Launchpad 是 SAP 业务技术平台 (SAP BTP) 上的多租户软件即服务 (SaaS) 应用程序。客户和合作伙伴可以使用 SAP AI Launchpad 跨多个 AI 运行时实例（例如 SAP AI Core）管理 AI 用例（场景）。SAP AI Launchpad 还通过 Generative AI Hub 提供生成式 AI 功能。
损坏的板2025：技术报告
方法论，我们与国际非营利性智囊团Questionmark Foundation合作，研究了哪种类型的食物作为多人和降价促销的一部分。在2024年3月4日至6日收集数据。我们研究了六家英国零售商的六家网站上可用的食品和饮料促销活动，占市场份额的77％； Aldi，Asda，Iceland，Morrisons，Sainsbury's和Tesco。问题标志总共确定了17,686个多人和降价促销。，如果检测到相同产品的多个促销活动，则选择降低价格促销。促进产品的每种产品都刮过了营养信息，我们使用政府的营养分析模型（NPM）来评估报价的健康性。使用这些标准食品得分为4个或以上，得分1或更多的饮料被归类为高糖，盐和/或脂肪（HFSS）。请注意，政府的NPM及其对HFSS的定义均适用于所有产品和类别，而不仅仅是政府对限制HFSS食品的限制和数量促进的定义，范围内的有限类别。产品在线缺少营养信息，这使得很难计算（准确）NPM分数并确定产品是否为HFSS，被归类为“未知”。这包括干草药，香料和腌料。维生素，药品和其他非食品产品被排除在外，酒精饮料和婴儿/幼儿食品也被排除在外。对于软饮料而言，即使成分陈述了水果，含有小于4.5克糖/100ml（0得分npm）的产品也被归类为非HFSS。我们计算了每个NPM类别的多阶段和降低价格促销的总数和比例。其他甜味剂和乳化剂分析：问题标志还确定了基于在英国批准的NHS和FSA列表的含有甜味剂的产品的促销活动，以及以下其他甜味剂：
航空航天应用的双层板
双层 (DD) 系列层压板的特点是参数化层压板描述 [± 𝜑, ± 𝜓 ] 𝑟𝑇 。DD 为航空航天层压板带来了显著优势，因为层压板构建块架构的独特组合简化了制造过程，尤其是层压板优化。DD 消除了传统层压板中复杂的排列问题，通过局部改变重复次数 𝑟 ，可以轻松调整刚度。本文提出了一种针对层压板强度的 DD 层压板优化方案，该方案侧重于安全层压板识别的稳健性。该方案适用于多载荷场景，每个载荷由五个单独的载荷组成。将主应变包裹的荨麻圈失效与 DD 特征相结合，可以得到一个相当简单的优化方案，并附上有意义的说明，本文将对此进行介绍。
