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World File Search System王超
简历 - 王鑫
刘志平（2023/02-2023/05，现为南京大学博士生）、陈逸飞（2023/01-2023/04，剑桥大学研究生）、张蕾（2021/12-2023/04，现为香港科技大学广州分校博士生）、刘霞（2021/08-2023/04，中科院博士生）、张浩凯（2021/10-2023/04，清华大学博士生）、朱成宏（2021/12-2023/04，现为香港科技大学广州分校博士生）、荆明睿（2022/05-2023/04，现为香港科技大学广州分校博士生）、余湛（2021/11-2023/05，现为新加坡国立大学博士生）、宋志新（2020/04-2021/07，现于佐治亚理工学院攻读博士学位）、赵选强（202008-202208，现于香港大学攻读博士学位）、赵本池（2020/10-2022/03，现于大阪大学攻读博士学位）、陈然柳（2020/08-2021/08，现于哥本哈根大学攻读博士学位）、蒋佳庆（2020/07-2021/04，现于加州理工学院攻读博士学位）、曹晨峰（2020/07-2020/10，现于香港科技大学攻读博士学位）、余思卓（2021/01-2021/10，现于巴黎-萨克雷大学攻读博士学位）、夏子涵（2021/04-2022/03，现于南加州大学学生）、王庆河（2020/09-2021/09，现于加州大学洛杉矶分校学生）、王子河(2020/07-2021/07，现百度软件工程师)、莫印(2021/09-2021/12，百度→香港科技大学广州)、李罗珍(2022/08-2022/11，现荷兰代尔夫特理工大学研究生)、朱成凯(2021/08-2023/04，现香港科技大学广州)博士生)、耿刘（2021/08-2023/04，现为香港中文大学（深圳）博士生）、姚宏顺（2021/08-2023/04，研究生）、王振铎（2022/07-2022/09）、施凯彦（2021/04-2021/07）、叶瑞林（2021/09-） 2022/01), 黄嘉欣(2021/09-2022/01)、王家辉(2021/06-2021/08)、宋艺轩(2021/06-2021/08)、李茂然(2021/02-2021/07)、刘迎建(2021/01-2021/07)、严子贤(2020/09-2021/09)、席韩哲(2021/05-2021/09)、陈一方(2020/03-2020/06)、孟泽林(2020/04-2021/07)。
1 亚历山大·王的声明...
我叫 Alexandr Wang，是 Scale AI（Scale）的创始人兼首席执行官。Scale 成立于 2016 年，其使命是加速 AI 的发展。我很自豪地说，Scale 致力于支持美国国家安全，我们的技术和平台为世界上最雄心勃勃的 AI 项目提供动力。从我们最初为通用汽车和丰田的自动驾驶汽车项目注释 AI 数据，到与 OpenAI、Meta 和微软等领先技术公司以及美国政府（包括国防部首席数字和人工智能办公室 (CDAO)、美国陆军和美国空军）的合作，Scale 一直是 AI 基础设施开发的领导者。作为七年多来一直处于 AI 开发前沿的人，看到这项技术终于迎来分水岭，我感到很兴奋。人工智能已经主导了我们今天看到的每一个对话、每一个头条新闻和几乎每一项技术发展。在这个关键时刻，美国必须认识到驾驭这一新形势的紧迫性，因为我们有可能将我们的全球影响力、国家安全和民主拱手让给独裁政权。支持美国政府和国家安全使命对我来说是非常私人的事情。我在新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯长大，我的父母是洛斯阿拉莫斯国家实验室的物理学家，那里诞生了一项定义上一个战争时代的技术——原子弹。我敏锐地意识到，像人工智能这样的新兴技术可能会彻底改变全球政治和战争的性质。这不是一个新的认识或未来的猜测。
毒王的宝藏
夏洛克·福尔摩斯：毒王的宝藏 .................................. 1 1： 本都国王.................................................................................................................................................. 2 2： 三个誓言.................................................................................................................................................. 8 3： 拉比.................................................................................................................................................................. 26 4： 历史学家.................................................................................................................................................. 26 34 5：死亡之潮....................................................................................................................................................................42 6：警告....................................................................................................................................................................................54 7：达摩克利斯之剑....................................................................................................................................................................61 8：丹比·格雷的文件....................................................................................................................................................66 9：人质....................................................................................................................................................................................66 . ...
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
基于金茨堡 - 兰道和埃利亚斯贝格方程的超导率...
发表的论文，演讲结果：（国际会议的论文）•Kouki Otuka，Shingo Haruna，Yasumasa hasegawa，Hirono Kaneeyasu，“自旋敏感性和野外诱导的非独立超级负责性手性稳定性”，JPS。proc。：第29届低温物理国际会议论文集（LT29）38（1）011058-1-6（2023）。（由国内研究协会等发表的论文等）•iWamoto mutsuo，Isai Kouki，Haruna Shingo，Haruna Shingo，Kaneyasu Hirono，“连接系统中不均匀超导性的磁场引起的磁场引起的历史现象，”，由日本物理学学会提出，”•Haruna Shingo，Ogita Saiki，Nomura Takuji，Kaneyasu Hirono，“通过顶点校正UTE2扰动的超级传导稳定，UTE2中的现场排斥，”，日本物理学学会的收听摘要78（2）（2023）（2023）。（其他）•Koki Doi，Mutsuki Iwamoto，Shingo Haruna，Hirono Kaneeyasu，“超导体交界处的野外诱导的手性状态的滞后”，第10个国际f-召开的国际工场，关于F-Electrons的双重性质（Percter Rectorns off-Electrons tector）。
引用王Q，郑
在过去的几十年中，糖尿病性肾病（DN）的全球患病率已大大增加，主要是由于2型糖尿病患病率的增加而驱动。糖尿病患者的DN发病率为35-40％（1，2），糖尿病和DN代表终结阶段肾脏疾病（ESRD）的主要原因（3）。DN的早期症状并不容易检测，但是总蛋白尿可以确定有进展到ESRD的风险的患者（4）。许多患者最终需要维持透析或肾脏移植，导致临床和经济负担很大（5）。糖尿病性视网膜病（DR）和DN是糖尿病的主要微血管并发症。DR和DN都有阴险的发作，并且逐渐发展为不可逆转的损害。糖尿病患者的DR发生率为34.6％，增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）的发生率为7％。在全球范围内，PDR是新的失明病例的最常见原因（6）。早期诊断和治疗可以延迟DN和DR的发生和进展，并改善糖尿病患者的预后。当前用于诊断DN的黄金标准是肾脏病理；但是，该方法是侵入性的，它限制了其应用。可以使用非侵入性成像观察到视网膜血管。此程序可能会导致包括DN在内的糖尿病的其他微血管并发症的发展。因此，一些证据表明，视网膜血管分形维度是糖尿病微血管病性的共享生物标志物，表明可能是常见的致病途径（7）。在1型糖尿病（T1DM）的患者中，视网膜血管直径与肾脏结构变化有关。特定于基线中央视网膜小动脉直径与肾小球病指数的变化相关，并且中央视网膜直径与中键基体积体积分数的变化相关（8）。无蛋白尿的T1DM的病理表现，包括肾小球基底膜（GBM）厚度和肾小球矩阵体积分数，随着DR的严重程度的增加而增加（9）。