编辑方针 除了提供财务信息(例如业绩和销售概况以及管理战略)之外,DENSO 综合报告 2020 还以综合报告的形式进行编辑,以易于理解的方式报告 DENSO 为社会提供的价值以及提高企业价值的过程。我们通过以综合方式引入有关无形资产的非财务性质信息来实现这一目标,包括有关环境、社会和治理 (ESG) 的信息,这些信息被视为支撑增长的基础。DENSO 为包括股东和其他投资者在内的所有利益相关者创造长期企业价值,并希望他们理解公司为实现可持续社会所做的努力。本报告书的编撰参考了国际综合报告委员会(IIRC)提出的“国际综合报告框架”以及经济产业省制定的“企业综合信息披露及企业-投资者对话协同价值创造指南”。此外,关于社会报告和环境,请参阅本公司网站的“可持续性”部分。
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音,即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型(LLM)可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张,也是关于LLM驱动的聊天机器人(例如Chatgpt)的当前浪潮的。如果确认,由于广泛使用类似模型,该主张将在自然语言处理(NLP)社区中产生严重的影响。但是,在这里,我们认为这样的大语言模型无法意识到,尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何,我们认为这是一个合适的时机,可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助,我们还提出了语言建模的必要背景。
地质灾害存在灾变孕育过程和致灾模式复杂、早期识别和监测预警难度大、风险防范技术支撑不足等问题,因此国家防灾减灾战略对地质灾害监测技术装备的需求很大。三维空间监测关键技术可以集成降雨、土壤含水量、倾斜、孔隙水压力、应力等滑坡因素监测技术,实现专业监测技术体系的一体化。在该技术体系中,将各监测点的多种信息处理转化为时间序列问题,利用数据融合技术,综合成一组综合信息,由点到面对滑坡进行直接监测预报[1]。滑坡监测的主要任务是结合变形监测与诱发因素监测,掌握滑坡变形破坏的特征信息,分析其动态规律,实现监测在空间、时间和尺度上的信度与效度[2]。
摘要 – 刺绣作为民族服饰的装饰,是服装整体构成的一个组成部分。它是当代研究人员了解祖先的审美和道德规范、他们古老的神灵、信仰和传统的信息来源,而这些传统如今已不再受欢迎。随着时间的推移,刺绣已经失去了神圣元素的意义,其中许多已经被修改、几何化和风格化,但它们无限多样,代表着极其宝贵的历史遗产。尽管民族刺绣具有独特性和多样性,但它们都带有一些强制性元素,在创建包含有关它们的信息的知识库时,可以对这些元素进行总结和要求。本文介绍了保加利亚民族刺绣所携带的语义信息的形式化模型,并详细描述了其具体内容。除了普遍接受的标准化形式外,还存储了编码为正、负或隐藏元素的字符。这样选择的特征使得可以基于元素的主观语义构建知识库,例如语义网络。目的是提供一个机会来搜索和展示有关单个文物的综合信息,在这些纪念碑的背景下对其进行研究,并创建一个进一步社会化的收藏品。
编辑方针 除了提供财务信息(例如业绩和销售概况以及管理战略)之外,DENSO 综合报告 2019 还以综合报告的形式进行编辑,以易于理解的方式报告 DENSO 为社会提供的价值以及提高企业价值的过程。我们通过以综合方式引入非财务性质的无形资产信息(包括环境、社会和治理 (ESG) 信息)来实现这一目标,这些信息被视为支撑增长的基础。DENSO 为所有利益相关者(包括股东和其他投资者)创造长期企业价值,并希望他们理解公司为实现可持续社会所做的努力。本报告书的编撰参考了国际综合报告委员会(IIRC)提出的“国际综合报告框架”以及经济产业省制定的“企业综合信息披露及企业与投资者对话协同价值创造指南”。此外,关于社会报告和环境,请参阅本公司网站的“可持续性”部分。
ASMPT(香港交易所股票代码:0522)是全球领先的半导体和电子产品制造硬件和软件解决方案供应商。ASMPT 总部位于新加坡,其产品涵盖半导体组装和封装以及 SMT(表面贴装技术)行业,从晶圆沉积到将精密电子元件组织、组装和封装到各种终端用户设备(包括电子、移动通信、计算、汽车、工业和 LED(显示器))的各种解决方案。ASMPT 与客户密切合作,持续投资研发,帮助提供具有成本效益、塑造行业的解决方案,从而实现更高的生产率、更高的可靠性和更高的质量。ASMPT 是恒生综合规模指数下的恒生综合中型股指数、恒生综合行业指数下的恒生综合信息科技行业指数和恒生香港 35 指数的成分股之一。如需了解有关 ASMPT 的更多信息,请访问我们的网站 www.asmpt.com。媒体联系人:
科学问题解决涉及在应用专家知识的同时综合信息。我们引入了 CURIE,这是一个科学的长上下文理解、推理和信息提取基准,用于衡量大型语言模型 (LLM) 在协助科学家进行现实实验和理论工作流程方面的潜力。该基准引入了由六个学科的专家策划的十项具有挑战性的任务:材料科学、凝聚态物理、量子计算、地理空间分析、生物多样性和蛋白质。我们在 CURIE 中的任务上评估了一系列封闭和开放的 LLM,这些任务需要领域专业知识、对长上下文信息的理解和多步骤推理。虽然 Claude-3 在各个领域都表现出一致的高理解力,但流行的 GPT-4o 和 command-R + 在蛋白质测序任务上表现不佳。总的来说,所有模型都有很大改进空间。我们希望这项工作能够指导未来科学领域 LLM 的发展。
与大麻衍生的致醉大麻素相关的健康风险 密苏里州卫生和老年服务部 (DHSS) 使用四种类型的文件向医疗和公共卫生专业人员以及其他相关人员提供重要信息: 健康警报传达最高重要性的信息,需要密苏里州医疗服务提供者、急救人员、公共卫生机构和/或公众立即采取行动或关注。 健康咨询为特定事件或情况提供重要信息,包括影响邻近州的事件或情况;可能不需要立即采取行动。 健康指南包含与特定疾病或状况有关的综合信息,包括 DHSS 认可的建议、指南等。 健康更新提供有关事件或情况的新信息或更新信息;还可以提供信息来更新之前发送的健康警报、健康咨询或健康指南;不太可能需要立即采取行动。 电话:800-392-0272 传真:573-751-6041 网站:health.mo.gov
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音,即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型(LLM)可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张,也是关于LLM驱动的聊天机器人(例如Chatgpt)的当前浪潮的。如果确认,由于广泛使用类似模型,该主张将在自然语言处理(NLP)社区中产生严重的影响。但是,在这里,我们认为这样的大语言模型无法意识到,尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何,我们认为这是一个合适的时机,可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助,我们还提出了语言建模的必要背景。
经过人类或“自然”语言训练的 LLM 及其应用程序(例如 OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 LLaMA Chat、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Bard)因其能够综合信息并根据用户提示生成新文本的能力而受到广泛关注。LLM 还可以处理其他类型的数据,例如音频、视觉和生物数据,并且正在努力创建包含多种类型数据的模型。虽然大多数自然语言 LLM 并非专门为提高对生物系统的理解而设计的,但它们实际上通过有效地总结有关生命科学、生物工程以及实验室工具和方法的广泛公开信息来发挥这一作用。这些工具旨在易于使用,并可能通过提供信息、有前途的方法、培训和指导来促进某些类型的生物工程,包括向科学专业知识很少的用户提供信息、有前途的方法、培训和指导。但是,由于 LLM 利用广泛可用的信息,因此它们可能对描述良好且与以前使用过的方法相似的方法最有帮助和最准确。此外,法学硕士可能会以令人信服的方式“产生幻觉”虚假信息,这使得那些对某个主题不太了解的人很难分辨事实和虚构。