扩大既有成果,共同塑造未来——联邦部长皮斯托利斯在韦斯特施泰德签署延长合作协议 阿默兰德诊所与韦斯特施泰德联邦武装部队医院之间的合作自 2008 年以来一直非常成功,目前正进一步延长。星期五,1.2024年3月,合作协议将在联邦国防部长鲍里斯·皮斯托留斯的见证下举行延长仪式。韦斯特施泰德联邦国防军医院是德国西北部最大的军事治疗机构,并牢牢融入了阿默兰地区的民间医疗网络。Westerstede 诊所中心与 Ammerland-Klinik GmbH 建立了合作关系,这种形式的合作关系对于德国武装部队来说是独一无二的。这为设计和推广德国联邦国防军人员的培训创造了理想的条件。合作协议的延长也为基础设施扩张铺平了道路。结果是一个利用协同效应并与当前医院改革的考虑相符的模型。感兴趣的媒体代表受邀出席合作协议的签署仪式,国防部长将出席并参观重症监护运输车,以深入了解这一独特的军民合作。随后,部长将发表新闻声明。程序:
2使用加密协议的安全程序分区6 2.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.1标签推理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.1.2协议选择。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.1.3运行时。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.1.4威胁模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2信息流控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.2.1用标签捕获攻击。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.2.2委托。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3源语言。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 2.3.1标签检查。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.4标签推断。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.4.1:标签connstraints。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.4.2主约束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.4.3解决主约束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5协议选择。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.1协议分配的有效性。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.5.2协议分配的成本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 2.5.3计算最佳协议分配。。。。。。。。。35 2.6运行时系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.6.1协议组成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 2.7实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 2.8评估。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43 2.8.1表现力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 2.8.2汇编的可伸缩性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 2.8.3编译程序的性能。。。。。。。。。。。。。。。47 2.8.4安全标签的注释负担。。。。。。。。。。。。。。47 2.8.5运行时系统的开销。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 2.9相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
随着人工智能生成的文本越来越像人类书写的内容,检测机器生成文本的能力变得至关重要。为了应对这一挑战,我们提出了 GPTWatermark,这是一种强大而高质量的解决方案,旨在确定一段文本是否源自特定模型。我们的方法扩展了现有的水印策略,并采用固定组设计来增强对编辑和释义攻击的鲁棒性。我们表明,我们的带水印的语言模型在生成质量、检测正确性和针对规避攻击的安全性方面享有强有力的可证明保证。在各种大型语言模型 (LLM) 和不同数据集上的实验结果表明,我们的方法实现了卓越的检测准确率和可比的复杂度生成质量,从而促进了 LLM 的负责任使用。代码可在 https://github. com/XuandongZhao/GPTWatermark 获得。
在一项涉及 91 名 2 至 6 岁儿童的研究中,研究人员发现,每日服用益生菌 DE111® 可积极调节“肠道微生物组特征,而不会改变整体微生物组平衡”。在每天服用 10 亿菌落形成单位 (CFU) 8 周后,研究人员观察到与安慰剂组儿童相比,“门级的 α 多样性增加,表明微生物组的功能多样性扩大”。具体而言,研究作者报告称,益生菌组在属级发现了九种差异丰富的分类群,其中六种(拟杆菌门)大量增长,而三种(厚壁菌门)减少。服用枯草芽孢杆菌 DE111® 的儿童的微生物组中厚壁菌门/拟杆菌门比例的这种调节可能是健康肠道功能的积极指征。8
证明是学生发展数学成熟度的关键指标。然而,在学习证明的过程中,学生很难用好的论据来解释已经编纂的证明。所以我们需要一种可以让学生更好地参与阐明证明过程的策略。自我解释策略是一种可以探索学生解释几何证明思维过程的策略。本研究旨在通过在基础几何课中实施自我解释策略,分析未来师范学生理解几何证明的能力。本研究采用非等价对照组设计的准实验研究类型。本研究的参与者是三宝垄一所私立大学的 75 名数学教育学习专业的学生。本研究使用了四种几何证明工具测试。在用于研究之前,使用积差和 Cronbach's alpha 测试了这些工具的有效性和可靠性。本研究中的数据分析采用了双向方差分析。结果表明:使用自我解释策略的学生理解几何证明的能力比直接学习的学生更好;初始数学能力高、中水平学生群体的数学证明能力提升存在显著差异;初始数学能力(高、中、低)并不直接影响几何证明理解能力的学习过程,因此可以得出自我解释策略对于提高几何证明理解能力是有效的。
美国空军启动了两项 C-5 现代化改造计划,GE 的 F138(CF6-80C2 涡扇发动机的军用型号)被选为新指定的 C-5M 超级银河的动力。F138 不负众望,预计可节省 200 亿美元的运营成本,可进入两倍多的机场,并且不加油航程增加 27%,从而避免了许多任务中的空中加油。该发动机的推力也增加了 22%,起飞滑跑距离缩短了 30%,爬升率提高了 58%;并且它使 C-5M 能够携带更重的有效载荷飞行更远的距离。