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26 十二月 24 一般前线覆盖 01 26 十二月 24 26 十二月 24 前线覆盖 - 频率更正 01 回收 01 更新记录 02 26 十二月 24 检查清单 01-03 CL 26 十二月 24 26 十二月 24 图例 01 24 十二月 22 图例 02 10 八月 23 图例 03 05 十一月 20 缩写 01 AB 16 七月 20 缩写 02 AB 09 九月 21 缩写 03 AB 07 十二月 17 国际民航组织语音字母表 01 31 十月 24 警告 01 27 四月 17 机场运行最低标准 01 24 三月 22 降级设备 01 27 四月 17 ILS 接地区坐标 01 01 12 月 22 日 SIV 1 01 26 12 月 24 日 26 12 月 24 日 SIV 2 02 26 12 月 24 日 26 12 月 24 日 RWY 真航向 01 01 12 月 22 日 分钟至十进制转换 01 机场
主题 交货日期 交货地点 精米A 和其他351个物品 令和6...
日本陆上自卫队新发田警备队承包课第 382 会计大队 5. 投标地点和日期及时间 （1）投标地点：新发田警备队驻地职员食堂 （2）投标日期及时间：2024 年 6 月 18 日星期二上午 9 点开始 6. 押金等 （1）投标押金：免除 （2）合同押金：免除 7. 有关违约金的事项 （1）中标人未签订合同时，将收取中标价乘以相当于消费税的金额和计划数量计算出的总金额的 5/100 的违约金。 （2）承包商不履行合同的情况下，支付中标价乘以计划数量后的金额加上相当于消费税的金额（四舍五入到最接近的日元）。
关于美国人工智能权利法案
• 它迅速传遍整个美国社会，并带来了巨大的利益。它有可能重新定义社会的每个部分并让每个人的生活变得更好。 另一方面，它被用来威胁美国人的权利（例如，限制机会或拒绝获取重要服务）。 ⇒ 当今民主面临的一个重大挑战。 这些后果非常严重，但并非不可避免。
Tsubasa-kai/JAAGA 代表团访美，报告参加AFA总会等
Tsubasa Association/JAAGA Visiting the US AFA Report on participation in general meetings etc. 1 Changes between the US military and the 5th Air Force Commander in Japan ... 8 Lt. Gen. Schneider becomes an honorary member ... 9 Encourages members of the Red Flag Alaska ... 10 Chairman Sugiyama Attends the 18th Air Wing Commander Replacement Ceremony ... 13 Encourages and supports Japan-US mutual special skills training ... 15 SPORTEX '21 -A ... 18美国空军（太空部队）官员作为空中自卫队成员的新闻通讯... 20 Japan-SDF角落... 22
厄米和非厄米量子电动力学的比较
摘要：近年来，非厄米量子物理在量子光学和凝聚态物理领域获得了极大的欢迎，用于对具有不同对称性的量子系统进行建模。在本文中，我们确定了一个非标准内积，它意味着局部电场和磁场可观测量的玻色子交换子关系，并导致对量化电磁场的自然局部双正交描述。当将此描述与另一种局部厄米描述进行比较时，我们发现这两种方法之间存在等价性，在另一种局部厄米描述中，局部光子粒子的状态，即所谓的位置局部化的玻色子（光点），在传统的厄米内积下是正交的。需要仔细考虑不同描述的物理解释。厄米方法或非厄米方法是否更合适取决于我们想要建模的情况。
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
太空行动长办公室
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