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微生物实验室
解决科学问题。现场实验室所需材料（每个实验室都需要携带，否则会扣分）：A. 永久性记号笔，例如 Sharpie（建议使用细头）。B. 一份实验室手册。C. 包头鞋。如果您不穿这些，您在实验室的分数会为零分并被要求离开。D. 裤子。不能穿短裤、连衣裙、短裙、七分裤、苏格兰短裙或裙裤。如果穿着不当，您在实验室的分数会为零分并被要求离开。E. 发带 – 如果您有长头发。一般实验室安全：学生必须阅读并签署实验室安全协议，并始终遵循讲师的指示。实验室内提供材料安全数据表（MSDS）。注意：尽管实验室中使用的所有微生物都是非致病性的，但应始终小心处理。大学 COVID-19 政策 CSUCI 遵循加州公共卫生部和文图拉县公共卫生局针对 COVID-19 疫情的指导方针和公共命令，具体如下：
Cockusbrain ++：知识密集型语言任务的连续生成培训框架
知识密集型语言任务（kilts）通常需要从可信赖的语料库中检索相关文档，例如Wikipedia，以产生特定的答案。最近，提出了一个名为Copusbrain的苏格兰语的预训练的生成检索模型，并提出了新的最先进的检索性能。然而，包括苏格兰短裙在内的大多数现有研究，包括科班班，主要集中在静态文档收集上，俯瞰了现实世界情景的动态性质，在这些情况下，将不断地将新文档纳入源语料库中。为了解决这一差距，探索检索模型有效处理苏格兰短裙中固有的动态检索方案的能力至关重要。在这项工作中，我们首先介绍了苏格兰短裙的持续文档学习（CDL）任务，并根据原始的kilt数据集构建一个名为Kilt ++的新颖基准数据集进行评估。然后，我们对在KILT ++上使用预训练的团体的使用进行了全面的研究。与固定场景中的有希望的结果不同，科体易于在动态场景中灾难性遗忘，因此阻碍了检索性能。为了减轻此问题，我们提出了Copusbrain ++，这是一个持续的生成预训练框架，在两个关键方面增强了原始模型：（i）我们采用骨干装置体系结构：通过任务特定的任务预训练的预先训练目标，为每个下游KILT学习了动态适配器；任务共享的骨干参数保持不变，以提供基础检索能力。（ii）我们利用基于类似于新文档的示例文档的经验重播策略，以防止灾难性忘记旧文档。经验结果证明了与传统和生成IR方法相比，Copusbrain ++的显着有效性和出色的效率。
2024定量营销和经济会议...
，我们邀请了即将举行的年度QME会议的纸质提交，该会议由芝加哥展位苏格兰短裙营销中心和斯坦福大学商学院共同赞助，将于2024年10月4日至5日在斯坦福大学商学院举行。请以PDF格式提交您的论文至：QME2024.HOTCRP.com，按照2024年6月3日的提交截止日期。会议寻求有关营销和经济学方面的经验和理论问题的论文。提交将由会议委员会评估。注册信息和会议详细信息要遵循。重要日期