基于文档的知识检索系统迅速发展,随着检索功能增强的生成(RAG)和大型语言模型(LLMS)的兴起,在传统的关键字驱动的检索方法中提供了以前无法获得的深度和准确性的水平。抹布架构将大语言模型(LLMS)的生成能力与信息检索的精确度相结合。这种方法有可能重新定义我们如何与生成模型中的结构化和非结构化知识相互作用,以提高响应的透明度,准确性和上下文性[1]。但是,当今的许多基于破布和LLM的应用程序都锁定在高使用成本的背后,这使得对广泛的受众无法接触,尤其是在教育和非商业环境中。
1.2从以前的项目中学到的经验教训。最初的GHNF计划设计借鉴了从其他项目中学到的教训,包括从前身热网络投资项目(HNIP)中学习。GHNF建立在HNIP的往绩记录上,该记录是部署赠款和贷款以加热网络项目,利用其强大的申请人管道,并采用,并(如果需要)完善其测试的工具和流程。HNIP的最终门户评论(门5)以绿色交付信心评估的破布额定值结束了该项目。GHNF的简化申请表可以由非工程师填写,从而自我评估申请人是否符合GHNF资格标准(而无需在HNIP下表达兴趣阶段)。通过构建数字解决方案来改善数据管理,以实时将项目级数据从交付合作伙伴转移到部门。
个人详细信息:申请人将提供数据 /信息父母 /监护人详细信息:申请人将提供数据 /信息为大学详细信息:西孟加拉邦 /工程 / NIT Durgapur / National of Durgapur(U- 0577)本科学位/<分配的分支>//110/4反破布的帮助线编号-1800-180-5522注意:在填写表格结束时,会有一条消息,说“将表格邮寄给招生研究所”。不需要。您需要打印表格,放置候选人和父母的签名,在入学期间进行扫描和上传(有关更多详细信息,请参见第12至14页)13。有效的护照 - 单个PDF中的相关页面 - 供候选人通过ICCR/DASA/SII/MEA
现代技术已引领了向低风险无人机器人的转变,以完成狙击手的核心任务。狙击手有时常常被视为昨日战争的遗物,他们用破布和植物在树林中伪装自己。然而,正如历史所证明的那样,在军事冲突中正确使用狙击手的重要性不容小觑,今天的狙击手继续不断寻找机会执行他们擅长的任务,以提高部队在战场上的杀伤力。现代狙击手遇到的困难由四个主要因素加剧:狙击手训练、狙击手经验、部队结构以及营级作战规划人员和指挥官的有效使用。这四个因素结合起来在阻碍下一代狙击手的发展进步方面发挥了很大的作用。如果不对机构力量进行改变以创造和培养狙击手,陆军可能会失去大规模作战行动 (LSCO) 所必需的最有效的力量倍增器之一。
对劳动力战略的审查感谢您在去年2月对理事会的劳动力战略讨论之后的要求。我们希望专注于为更好地评估该策略的成功所采取的行动所产生的影响和差异,尽管我们谨记该战略涵盖了2027年的时期。我们感谢您和人力资源与服务中心负责人Rachael Davies协助委员会,将我们带给我们您提交的书面报告和详细信息,以帮助委员会考虑结果。您的报告阐明了2024-25财政年度对17个劳动力战略目标的进展,包括未来的行动和当前的破布状态,跨越了4个关键主题:领导力和管理;适合未来的劳动力;选择的雇主;以及员工的福祉和包容。到目前为止所提供的劳动力战略目标的结果和利益也得到了详细介绍。
10 Reserved Category Certificate: SC/ST/OBC-NCL/GEN-EWS/PH/AF/FF/Rural weightage (EWS/OBC Certificate should be issued on or after 01/04/2024) Click here for Certificate Formats 11 Domicile Certificate for the candidates of UP, who have passed qualifying exam from other state 12 Income Certificate [If seat allotted in Fee Waiver ( FW ) quota] 13 Experience Certificate (for B.Tech-Working专业课程)14 AADHAAR卡的复印15在线反破布企业(候选人和父母),https://www.antiragging.in in Sight Shore以获取程序16 Passport Size-04 Photography-04 NOS注:1。分配了豁免费(FW)席位的候选人将仅支付卢比。6,000/ - 在报告时
50. 丝绸 51. 羊毛、动物细毛或粗毛、马毛纱线及机织物 52. 棉花 53. 其他植物纺织纤维;纸纱及纸纱机织物 54. 人造长丝;人造纺织材料制的扁条及类似品 55. 人造短纤维 56. 填料、毡及无纺布;特种纱线;绳、索、缆及其制品 57. 地毯和其他纺织物 58. 特种机织物;簇绒织物;花边;挂毯;饰物;刺绣品 59. 浸渍、涂层、包覆或层压纺织物;适用于工业用途的纺织品 60. 针织或钩编织物 61. 针织或钩编织物的服装及衣着附件 62. 非针织或非钩编织物的服装及衣着附件 63. 其他制成品;成套物品;旧衣服及旧纺织品;破布
简介03提供的程序摘要04费用结构05 I.提供的博士课程06-编号座位,持续时间和资格06-选择方法08-工资/津贴08 II。提供的研究生课程09-编号座位,持续时间和资格09-提供的课程详细信息09-入学过程09-选择方法09-薪金/津贴09邮政博士和PG计划的重要日期10 III III。提供的PDF计划11- PDF计划的详细信息12-工资/津贴12 iv。PG文凭/文凭/高级证书计划13-专业护理计划13-津贴13-选择方法14- PG文凭/文凭/高级证书计划的详细信息15-选择方法19 PDF/文凭计划的重要日期20特殊信息21 V. Phd Programs 24 VI 24 VI。公共卫生硕士计划30 VII。公共卫生计划中的文凭31赞助候选人33外国国民33 SCTIMST 35联合计划35 SCTIMST的附属计划37录取程序41反破布宣誓书44重要联系人44重要联系人46个部门主管/部门主管/部门47个学生保留和均等的居民居民48居民居民48居民48居民48居民
定性数据收集和分析方法,例如采用访谈和焦点小组的方法,为客户态度,情感和行为提供了丰富的见解。但是,手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战,通过利用基于Aug的Generative Auged Generation(RAG)大型语言模型(LLMS)来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型,以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法,以启用半结构化访谈数据的主题建模,展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明,与手动生成的主题相比,LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题,并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外,该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准,以确保其方法的严格性和可信度。最后,本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议,为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时,为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。