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PSSA 8 年级科学试题样本 2017
简介.................... ... . . . . . 1 目的和用途. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 题目格式和评分指南. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 PSSA 的测试时间和测试方式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 3 科学开放式题目评分指南概述.................................................................................................................................................................... 4 多项选择题....................................................................................................................................................................................................... ................................................................................................................................................................. 6 开放式题目....................................................................................................................................................................... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
验证者或奖励模型通常用于增强大语言模型（LLM）的推理性能。一种常见的方法是最好的N方法，其中LLM生成的N候选解决方案由验证者排名，并且选择了最好的解决方案。基于LLM的验证者通常被培训为判别性分类器以评分解决方案，但它们并未利用验证的LLM的文本生成能力。为了克服这一限制，我们使用无处不在的下一步预测目标提出了培训验证仪，共同核对和解决方案生成。与标准验证符相比，这种生成验证符（GENRM）可以从LLM的几个优点中受益：它们与指导调整无缝集成，启用了经过思考的推理，并且可以通过多数投票利用额外的测试时间计算来获得更好的验证。我们证明GENRM的表现优于歧视性，DPO验证者和LLM-AS-A-a-gudge，导致了最佳N的性能增长，即5％→45。算法任务的3％和73％→93。GSM8K的4％。 在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。 数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。GSM8K的4％。在易于硬化的概括设置中，我们观察到28％→44的改善。数学的6％，37。 9％→53。 MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。数学的6％，37。9％→53。MMLU摘要代数为5％。 此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。 最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。MMLU摘要代数为5％。此外，我们发现具有合成验证原理的训练GENRM足以在数学问题上发现微妙的错误。最后，我们证明GENRM会以模型大小和测试时间计算来表现出色。
在水泥粉中的一些高Fe-Cr-C合金中磨损
固体金属材料中的磨损行为非常重要，因为它与生产成本有关。在这项工作中，磨损和磨损速率的行为显示在通过中频率感应炉中熔化而产生的高Fe-Cr-C合金产生的磨球，以及通过自动ϐ无孔成型机 - 脱落的造型机器的造型。总测试时间为（12小时）。磨料磨损速率，即耐磨性乘以mg/kg.hr的测试时间。通过用（50千克）（50 kg）旋转球，在圆形截面的柴油工作混合物内旋转球，倾斜45并旋转30 rpm，对三种合金中每种磨球：BC26，BC18和BC13进行测试。在文本中发现了加权和硬度测试结果，使用光谱分析ARL 34000 OE测试化学成分。获得的所有结果显示在表格中，文本中显示了图。因此，可以说，增加Cr％，增加硬度并降低磨损速率，并且其含有的Cr％和C％越高，磨损速率越低，并且耐磨损较高。
学术选择性入口测试（ASET）
1。没有向其他学生讲话或发信号。请注意自己的工作。2。仔细听并按照所有说明。3。在告诉您这样做之前，请勿触摸或阅读桌子上的测试纸。4。测试时间结束后，即使您还没有完成，请立即停止工作。5。如果您有疑问，请举手，安静地等待主管提供帮助。6。不要将任何测试纸或测试信息从测试室中取出。
研究文章 使用多级粒子群优化进行基于运动想象的 BCI 系统的通道和特征选择
脑机接口 (BCI) 是连接人脑和计算机或其他电子设备的通信和控制系统。然而，无关通道和与任务无关的误导性特征限制了分类性能。为了解决这些问题，我们提出了一种基于粒子群优化 (PSO) 的高效信号处理框架，用于通道和特征选择、通道选择和特征选择。改进的 Stockwell 变换用于特征提取，多级混合 PSO-贝叶斯线性判别分析用于优化和分类。这里使用 BCI 竞赛 III 数据集 I 来确认所提方案的优越性。与未优化方法（89%准确率）相比，基于PSO的方案在使用不到10.5%的原始特征时，最佳分类准确率达到99%，测试时间减少90%以上，Kappa值和F-score分别达到0.98和98.99%，信噪比更好，优于现有算法。结果表明，通道和特征选择方案可以加快收敛到全局最优的速度，减少训练时间。由于该框架可以显著提高分类性能，有效减少特征数量，大大缩短测试时间，可以为相关实时BCI应用系统研究提供参考。