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World File Search System长篇
长篇 COVID 诊所指南，神经系统
长期 COVID 是一种多系统疾病，据估计影响多达 5% 在美国退伍军人事务部 (VA) 寻求治疗的退伍军人。长期 COVID 没有单一的诊断测试，因此其诊断和治疗很复杂。此外，各种医疗保健实体对长期 COVID 的定义不同。VA 长期 COVID 诊所指南的范围与美国国家科学、工程和医学院 (NASEM) 共识定义的关键方面一致。预计这份长期 COVID 神经系统诊所指南将成为几份以症状为重点的临床指南中的第一份，涵盖疼痛、直立不耐受、认知障碍、疲劳和活动不耐受。即将发布的长期 COVID GI 指南将讨论嗅觉缺失和味觉障碍。该指南是使用基于证据的整体健康系统 (WHS) 方法开发的。该计划涉及 VHA 专科护理办公室、研发办公室、长期 COVID 实践社区、长期 COVID 护理领域咨询委员会 (FAB)、证据综合计划协调中心 (ESPCC) 和退伍军人体验办公室的利益相关者。本指南中基于证据的信息旨在支持临床决策，包括诊断、治疗和为患有长期 COVID 和神经系统症状的退伍军人制定个性化健康计划。
长篇报告和论文的模板文件
实证部分运用理论框架得出实用见解，同时采用定量调查和案例研究。调查收集了有关市场需求和理想产品特征的原始数据，揭示了多边平台和量身定制的业务软件是各个行业最受欢迎的解决方案。案例研究回顾了 Supernetwork 和客户之间的过去项目，分析了咨询实践及其与业务计划的相关性。案例中确定的成功关键因素包括协作、清晰的沟通、透明度以及组织之间的共同愿景。
LC-PLM：长篇文化蛋白质语言模型
对语言模型（LMS）的自我监督培训（LMS）在学习有意义的表述和生成药物设计方面已经取得了巨大的成功。大多数蛋白质LMS都基于对具有短上下文长度的独立蛋白质训练的变压器结构。这种蛋白质LMS不能很好地推断出更长的蛋白质和蛋白质复合物。他们也无法说明生物分子相互作用和动力学所实现的不明显的生物学机制，即蛋白经常与复杂生物系统中其他蛋白质，分子和途径相互作用。在这项工作中，我们提出了基于选择性的结构化状态空间模型的替代蛋白LM体系结构Bimamba-S的LC-PLM，以使用掩盖的语言模型来学习氨基酸级的高质量通用蛋白质表示。我们还介绍了其图形上下文变体LC-PLM-G，该变体将蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）图上下文进行了训练的第二阶段。LC-PLM表现出比较有利的神经缩放定律，更好的外推能力，而下游蛋白质任务的提高了7％至34％。LC-PLM-G在PPI图的背景下进一步训练了蛋白质结构和功能预测任务的有希望的结果。我们的研究证明了通过计算有效的LM体系结构增加上下文大小的好处（例如结构化状态空间模型）在学习通用蛋白质表示并结合了生物图中包含的分子相互作用环境中。
B2 First for Schools 口语第二部分（长篇）
1. 设定一个一分钟的计时器。（你可以使用厨房计时器、手机上的时钟应用程序，或者在线搜索“一分钟计时器”。） 2. 准备录音。（大多数手机和电脑都有免费且简单的软件，你可以用它来录制自己的声音。） 3. 看看下面人们试图赢得体育赛事的照片。谈谈他们彼此的相同之处和不同之处。 4. 启动计时器，开始录音，并谈论照片，直到计时器响起。 5. 这是一次练习，而不是测试。录下你的讲话几次，直到你对自己的讲话和录音感到满意为止。 6. 保存你最喜欢的录音。你稍后会回来查看它。
将 AI 融入网络防御
威胁报告、政策、标准、控制和行业框架通常表现为庞大的“长篇”文本文档，阅读和分析这些文档可能非常耗时。AI 的变革能力之一在于它能够帮助理解非结构化数据。生成式 AI (GenAI) 可以轻松解析和分类长篇文本，从而简化报告，这是技术复杂性和董事会决策之间的重要环节。GenAI 还可以提取结构化数据或特定字段，从而获得进一步的见解，例如将威胁报告中的信息转换为 SIEM 查询。该技术可应用于网络钓鱼模拟、审查和采取行动报告，并有可能减少误报（太多误报可能会使员工对实际的网络钓鱼威胁麻木）。
基于模型的系统工程方法...
特别感谢实验室里我敬佩的朋友 Andrew Jeyaraj、Ezhil Shakti、Hasti Jahanara、Florian Sanchez、Noah Sadaka、Abdul Malik 和其他许多人，他们在实验室会议上耐心地忍受我的长篇演讲，并在整个工作期间为我提供建设性的建议和想法。我还要感谢 Seyyede Shahrzad 和 Mahdi Riazat 给予我精神上的支持，使我完成了这篇论文。
信用风险管理的生成AI
演讲者将首先对四种主要的大语言模型进行比较分析：GPT-4O，Claude 3.5十四行诗，Gemini 1.5 Pro和Llama3。此外，扬声器还将引入几个广泛使用的AI用户界面，即Poe.com，副副词，笔记本电脑LM和困惑。本部分还将涵盖反向及时的工程，知识库，长篇文章写作和AI辅助监管研究。