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World File Search System角色
lamdis 在棒球运动中扮演重要角色 - 康宁历史
代表 Myeral Uioeo 辩护。“我不知道那个男孩的死因。晚上 20 点左右，他告诉我发生在 Nat 的事情，那是 Bay 的钱，他曾在审判过程中赦免了 Liman。
人物角色 (冠军版)
▪ 审查并批准 COA 变更请求 ▪ 指定其他交叉验证规则或安全规则 ▪ 审查/批准日记帐分录 ▪ 批准调整并关闭期间 ▪ 批准期间关闭和打开活动 ▪ 监督总帐会计师 ▪ 监督政策变更以及 GASB、FASB 会计准则变更 ▪ 业务流程文档管理员 ▪ 促进透明度 ▪ 对于 SBF：管理外部审计和多个实体 990 和 990T；相关州税申报 ▪ 负责 1042 和 1099 报告 ▪ 培养团队中的领导者
征求意见 - LDES 上限和下限制度：我们的角色、计划以及对 DESNZ 出版物的回应
3.1 可交付性 ................................................................................ 7 3.2 电网连接 ...................................................................................... 8 3.3 规划许可 ...................................................................................... 9 3.4 容量和持续时间限制 ...................................................................... 9 3.5 技术就绪水平要求 ...................................................................... 10 3.6 现有 LDES 资产的扩建和翻新 ...................................................... 10
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。
角色：服务转型协调员
与此同时，我们资助的研究人员确实将科幻小说变成了拯救生命的现实。从我们的 CureHeart 项目（该项目首次为全球 3000 万患有遗传性心肌病的人带来了治愈的希望）到使用数据科学和人工智能 (AI) 在心脏病发作前进行预测，我们很自豪能够支持改变世界的变革性研究。
结构化教学提示表明具有增强镜视频显示器的生成-AI角色体现
将立即通过增强的镜像视频显示，并与他们的学生一起视觉实现。以这种方式，我们的方法赋予了教学的能力，其概念的内在形式被称为角色实施例[Keevallik 2010]，在该概念上，学生可以通过视觉吸引学生作为历史人物，科学专业人士或文化偶像，从而创造出更丰富，更沉浸式的学习经验，以实现的角色扮演[CarniceroerPérezet al al and。2023]。要以更高的精确度来完善和直接产生图像，这项研究特别结合了ControlNet，这是一种稳定扩散的开发，旨在增强对生成的输出的控制，从而确保视觉转换与文本提示的教育目标和提供的相机输入图像Snapshot [Zhang等人[Zhang et al》中均符合。2023]。上游，我们整合了语音识别，以将自然的口语接口与受控的导向图像生成相关。生成的AI模型，例如DALL-E或GPT4，可以从文本描述中综合高保真视觉内容。尽管它们的实用性，这些模型从根本上受到其对文本的依赖的限制，因为它们是唯一的条件输入。此约束限制了其将生成的输出调整为结构化空间输入的能力，例如深度图，语义分割掩码或姿势配置。因此，此类模型不适合需要与实时背景（例如交互式环境和实时个人化）进行精确对齐的应用。2021]。2020]。2020]与ControlNet结合[Zhang等。相比之下，ControlNet通过启用多模式输入模式（包括深度图）的整合到生成过程中来解决这一差距。深度调节是将视觉输出与参与者的物理概况（例如身体形状和空间布置）进行实时设定的关键。此功能将生成模型的适用性扩展到需要上下文和参与者特定输出的域。通过利用基于深度的调节，ControlNet促进了视觉效果的产生，这些视觉效果不仅在语义上是准确的，而且在空间上是连贯的，从而支持了新颖的应用，例如具有体现的角色扮演和沉浸式，上下文感知的教育体验。通过生成AI的角色体现与沉浸式学习的研究保持一致，当学生在教育场景中扮演角色或角色时，学生更加深入地参与。研究表明，体现历史人物的体现会发展出同理心并增强记忆力保留，因为学生与材料有着共同的联系[Miguel-Revilla等。类似地，在STEM领域，学生可以通过诸如科学家，工程师或宇航员等原型横向探索角色，这些原型将其转化为对主题的更强识别并支持持续的参与[Singer等人。更详细地探索了各种文化舞蹈风格，作为教学场景，以更直接的舞蹈学生与视觉体现的教学环境联系起来。本文采用了稳定扩散的机制引入了一个框架[Ho等。2023]实现适用于教学环境中的有针对性的特定角色转换。这种集成使受控的视觉自定义符合教室内成像的人类形式，从而使教育工作者可以设计具有与各种主题的教育目标相吻合的沉浸式，上下文准确的体验。本文的主要技术贡献是：
人工智能解释如何适应用户角色
效率的提高是以不透明性和偏见为代价的 [1, 21, 29]。人们越来越关注透明度和解释，以发现和减轻机器学习算法引入的偏见和错误。在这些解释方法中，基于代理的模型解释（现在称为代理解释）是最常用的 [16]。代理方法训练代理来模仿分类器的结果。选择此代理是因为其设计简单、高度透明且易于理解。在他们的调查中，Bodria 等人 [6] 将代理解释分为三类：（a）特征归因，（b）规则和（c）基于示例的解释。每个解释都有不同的目的（本文首先提出），最终影响解释的生成方式和呈现给用户的方式。
药物营养：技术人员的新兴角色和
药物营养是一个跨学科的领域，将药物科学与营养结合起来，以优化患者护理，尤其是在需要由于慢性疾病，营养不良或代谢性疾病引起的专门饮食干预措施的个人中。随着医疗保健景观的发展，技术人员和药品专家在营养疗法的管理中起着越来越重要的作用。本文探讨了药物技术人员和药房专业人员在不断增长的药物营养领域的新兴作用，强调了它们对个性化营养方案，药物 - 营养相互作用的贡献以及治疗营养策略的进步。营养学家，药剂师和技术人员之间的合作对于改善患者预后，尤其是在临床环境中变得越来越重要。
jpmorganchase的气候角色：支持我们的客户，帮助资助过渡并管理风险
欢迎。感谢您今天加入我们。我是克里斯塔·麦格鲁德（Krista McGruder），我在摩根大通（JPMorgan）投资者关系团队中任职。投资者关系团队非常高兴为投资者，客户，同事和其他利益相关者举办这项活动。此事件是在昨天发布摩根大通2024年气候报告和能源供应融资率之后，以及其随附的方法论白皮书。我们打算在讨论中解决每个内容的内容。我们感谢摩根大通首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）的开幕词，这强调了该公司最大的贡献是支持我们的客户在低碳过渡方面实现目标，即使我们支持对全球经济和能源安全至关重要的部门。这些主题帮助构建了2024年的气候报告，我们热衷于今天与我们的小组成员讨论它们。我们将此事件视为增加摩根大通的持续参与策略的机会，并征求持有人对各种环境，社会和治理主题的反馈。今天，这包括我们观众向小组成员提出问题的机会。如果您尚未这样做，请通过缩放问题功能发送问题。我们将花时间提问，然后再向摩根大通全球可持续发展负责人希瑟·齐恰尔（Heather Zichal）进行结束评论。
