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注2使用Microsoft设备LCA方法论v2.1（可与我们的EcoProfiles一起使用），根据ISO 14040和ISO 14044计算产品碳足迹和其他环境影响，并且与使用方法论v1.0-2.0或其他公司计算的结果计算的结果不可直接可比。我们的新方法使我们能够以更高的准确性，透明度和供应链代表性对复杂的电子产品进行建模。生命周期库存（LCI）数据基于我们自己的测量，从供应商那里收集，以及由Makersite和Ecoinvent提供的内容以及其他国际可用的LCI数据库。不确定性是所有LCA方法中固有的。我们不断努力改善数据和模型，我们的结果可能会更新以反映这些改进。
185公斤Co eq。 樱桃MW 2200-紧凑型笔记本电脑鼠标与纳米... BTI笔记本电池 保护DLI-ION 生命周期评估纬度5350 业务的表面笔记本电脑6 13.5“ BTI笔记本电池
樱桃MW 2200的符合人体工程学设计，该设计适合于手的自然曲率，使您可以舒适地工作更长的时间。紧凑型和无线计算机鼠标足够小，可以放在提供的袋中，并随身携带。其对称形状使其非常适合左手或右手用户。多亏了1,300-DPI光学传感器，樱桃MW 2200几乎可以在任何表面上进行精确的导航和流体光标控制。樱桃的名称一直代表键盘和鼠标的最高质量，而MW 2200也不例外，是您可以依靠的鼠标。其自动节能模式可允许使用随附的单个AA电池使用12个月的使用情况。将USB接收器插入计算机或笔记本电脑后，就可以归功于Plug＆Play。额外的小纳米接收器提供可靠的连接，范围最多10米。Cherry MW 2200无绳鼠标将是您旅行和旅行时的忠实伴侣。
b'多伦多大学和您作为一名学生，分享了对学术诚信的承诺。提醒您，您可能因在考试撰写期间拥有任何未经授权的艾滋病而被指控犯有学术罪。已经为所有具有存储空间的电子设备提供了清晰，可密封的塑料袋，包括但不限于：手机，智能手表，智能设备，平板电脑，笔记本电脑和计算器。请关闭所有设备，将它们密封在提供的袋子中，然后在检查期间将袋子放在桌子下面。在考试结束之前，您将无法触摸袋子或其内容。如果在考试期间，除了在清晰，可密封的塑料袋中以外的其他人或桌子区域中发现了这些物品，则可能会被指控犯有学术罪。学术犯罪的典型罚款可能会导致您失败。”
b'多伦多大学和您作为一名学生，分享了对学术诚信的承诺。提醒您，您可能因在考试书写期间拥有任何未经授权的艾滋病而被指控犯有学术罪。已为所有具有存储空间的电子设备提供了清晰，可密封的塑料袋，包括但不限于：手机，智能手表，智能设备，平板电脑，笔记本电脑和计算器。请关闭所有设备，将其密封在提供的袋子中，然后在检查期间将袋子放在桌子下。在考试结束之前，您将无法触摸袋子或其内容。，在考试中，除了在清晰，可密封的塑料袋中以外的其他人或桌子区域都发现这些物品，您可能会被指控犯有学术罪。对学术犯罪的典型罚款可能会导致您失败。”
维护和服务指南HP EliteBook 645 14英寸G11笔记本PC
并非所有功能都可以在Windows的所有版本或版本中提供。系统可能需要升级和/或单独购买硬件，驱动程序，软件或BIOS更新，以充分利用Windows功能。Windows将自动更新，始终启用。需要高速互联网和Microsoft帐户。ISP费用可能会适用，并且随着时间的推移可能会适用其他要求。 请参阅http://www.windows.com。 如果您的产品使用Windows以S模式发货：Windows处于S模式，专门与Windows中Microsoft Store的应用程序一起使用。 无法更改某些默认设置，功能和应用程序。 与Windows兼容的某些配件和应用程序可能行不通（包括某些防病毒，PDF作者，驱动程序实用程序和可访问性应用程序），并且性能可能会有所不同，即使您切换了S模式。 如果您切换到Windows，则无法切换回S模式。 在Windows.com/smodefaq上了解更多信息。ISP费用可能会适用，并且随着时间的推移可能会适用其他要求。请参阅http://www.windows.com。如果您的产品使用Windows以S模式发货：Windows处于S模式，专门与Windows中Microsoft Store的应用程序一起使用。无法更改某些默认设置，功能和应用程序。与Windows兼容的某些配件和应用程序可能行不通（包括某些防病毒，PDF作者，驱动程序实用程序和可访问性应用程序），并且性能可能会有所不同，即使您切换了S模式。如果您切换到Windows，则无法切换回S模式。在Windows.com/smodefaq上了解更多信息。
笔记本电脑的长期前景： - 出版物
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光施工降低了施工过程的环境影响，优化了资源消耗并提供了卓越的性能。虽然这种方法在某些市场中是传统的，例如美国和斯堪的纳维亚半岛的单户住宅，但由于其提供的关键优势，尤其是在建筑速度方面，它将在世界范围内迅速扩展。不仅在新兴国家 - 动态人口统计学产生对新住房的强劲需求 - 而且在许多发达国家的情况下 - 在许多发达国家的情况下，这是真的，在这里 - 在房屋短缺的地方，以及在熟练劳动力短缺的所有地方。轻型建筑技术在易于构造，转换和解构方面具有显着优势；目的是建立更快，更好，更便宜。Saint-Gobain在木材建筑方面具有广泛的专业知识，该专业知识在许多市场和所有建筑领域都具有巨大的增长潜力。
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
RoBERTa 和 Bi-LSTM 用于 CLEF 2024 PAN 的人类与人工智能生成文本检测笔记本 Panagiotis Petropoulos 1, †, Vasilis Petropoulos 2, †
摘要 我们生活在一个人工智能快速发展的新时代，现有模型的新版本和越来越强大的版本，甚至是新模型，不断被创造出来。人类和工业界正在越来越多地投资于这些进步。现实生活中有很多例子表明，这些模型被人类用来方便自己或欺骗。学生和学者不再深入研究知识和制造虚假新闻是经常发生的两个主要现象。因此，需要创建一个能够检测和区分人工智能生成的文本和人类编写的文本的分类器。已经采取了几种非常好的方法，但它们必须随着法学硕士的发展而不断发展。今年，CLEF [1] [2] 的 PAN 共享任务阐明了上述需求。为了解决该任务，本文提出了一种 RoBERTa[3] 和 Bi-LSTM 相结合的架构。关键词 RoBERTa、Bi-LSTM、NLP、AI 生成文本检测、作者分析
PAN LAB的笔记本2024
LLM的最新进展，尤其是随着GPT-3.5和GPT-4等复杂系统的开发，从广告和新闻写作到教育和医学研究的各个领域的内容创建彻底改变了跨各个领域的内容。这些模型现在能够生成紧密模仿人写作的文本，并在众多专业工作流程中提高生产力。但是，这种快速的整合面临着重大挑战，包括错误信息[1]，伦理困境[2]和学术完整性问题[3,4,5]。LLM产生高度令人信服但可能具有误导性或不准确的内容的能力引起了人们对滥用假新闻，欺骗性社交媒体帖子的滥用的担忧，甚至促进了学术不诚实[6]。因此，开发可靠的方法来区分人类作品和机器生成的文本以减轻这些风险并确保负责使用LLMS变得越来越重要。应对这些挑战，PAN@CLEF 2024引入了Voight-Kampff Generative AI作者身份验证任务。对AI生成的文本的检测已成为研究的关键领域，这是由于需要维护跨数字平台的信息的完整性。传统的文本验证方法在很大程度上依赖于风格和语言特征，当面对现代LLM的精致时，通常不足。这些模型可以生成内容，不仅反映了人类写作，还可以适应各种上下文和样式，从而使手动甚至某些自动检测方法过时。因此，需要更先进的技术来有效地区分人类作者和机器生成的文本。在这项研究中，最初，我们使用培训数据集微调了变压器模型。此过程涉及调整模型参数以更好地符合数据集的特定特征，从而改善模型在我们特定任务上的性能。然后，我们将其准确性与累积学习模型的准确性进行了比较。结果表明合并累积学习模型
blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024
命名实体识别是一项信息提取任务，旨在识别文本中的命名实体并将其分类为预定义的类别。嵌套的命名实体识别涉及检测外部实体和内部实体。Bionne竞争[1]是CLEF 2024 Bioasq Lab [2]的一部分，重点是从生物医学文本中提取嵌套的实体。嵌套命名实体类型包括解剖（解剖学），化学物质（化学），疾病（DISO），生理学（物理），科学发现（发现），受伤或中毒损害（伤害_poisoning），实验室程序（LABPROC）和医疗设备（设备）[3]。挑战提供俄罗斯，英语和双语曲目。对于英语曲目，组织者提供了一个带有50个记录和一个带有50个记录的验证的培训集。每个记录都包含一个文本，即PubMed摘要，以及以Brat格式注释的实体列表，其本文中实体的起始和结束位置。在测试阶段，组织者发布了一个带有154个摘要和346个额外文件的测试集，总共有500个记录。我们的团队专注于Bionne English Track。我们的系统使用大型语言模型（特别是Mixtral 8x7b指示模型[4]）和一个生物医学模型来查找文章中的实体。然后，系统使用统一的医学语言系统（UMLS）语义类型来过滤和汇总实体。实现可以在GitHub 1上找到。