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World File Search System雨棒
雨碳评估 - 纯种伊达 - 伊达 -
“我们已经重新启动了Purvis植物，但是鉴于缺乏电力和洪水，可能需要几天的时间，直到我们可以安全地完成损害评估，制定计划重新启动的计划，并确定暂时关闭的设施，并确定飓风的运作能力，” Rain Carbon Carbon Gerry Gerry Gerry Sweeney说：”“这包括向客户提供产品以及购买原材料，因为我们了解到至少有两个主要的炼油厂供应商可能受到了重大影响。”
可证明的人工智能生成文本鲁棒水印
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。
一种鲁棒的隔离自动语音识别系统...
人类和机器都使用语音识别系统。各种研究人员已经开发了许多语音识别系统。例如语音识别、说话人验证和说话人识别。语音识别系统的基本阶段是预处理、特征提取、特征选择和分类。已经进行了大量工作来改进所有这些阶段以获得准确和更好的结果。本文主要关注在语音识别系统中添加机器学习。本文介绍了 ASR 的架构，有助于了解语音识别系统的基本阶段。然后重点介绍了机器学习在 ASR 中的应用。本文的一部分还介绍了各种研究人员使用支持向量机和人工神经网络所做的工作。除了这篇评论外，还介绍了使用 SVM、ELM、ANN、朴素贝叶斯和 kNN 分类器所做的工作。模拟结果表明，使用 ELM 分类器可实现最佳准确度。本文的最后一部分介绍了使用所提出的方法获得的结果，其中使用了 SVM、带有 Cuckoo 搜索算法的 ANN 和带有反向传播分类器的 ANN。重点还在于改进预处理和特征提取过程。
鲁棒量子计算的自动生成与训练...
摘要 — 我们提出了一种新的混合系统，使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发分类器。我们定义了一个动态适应度函数，以获得最小的电路和对看不见的数据的最高准确度，确保所提出的技术具有通用性和鲁棒性。我们通过惩罚它们的出现来最小化生成的电路在纠缠门数量方面的复杂性。我们使用两种降维方法来减小图像的大小：主成分分析 (PCA)，它在个体中编码以进行优化，以及一个小型卷积自动编码器 (CAE)。将这两种方法相互比较并与经典的非线性方法进行比较，以了解它们的行为并确保分类能力归因于量子电路而不是用于降维的预处理技术。
GFRP棒的Proxxima热固性聚集素 - Net
替代树脂系统的树脂系统，2023年6月，由Sphera Solutions，Inc。为Exxonmobil技术和工程公司编写。这项研究已根据独立的第三方关键审查小组确认根据ISO 14067：2018（温室气体 - 产品的碳足迹 - 要求和定量指南）进行确认。**在这项生命周期评估（LCA）研究中评估的所有树脂均涉及成型应用中使用的类型。具体来说，环氧树脂系统是VARTM风叶片生产中使用的类型。树脂系统代表配制的树脂系统，包括任何必需的固化硬化剂或催化剂。敏感性范围是聚氨酯，乙烯基酯和环氧系统的基于文献综述和Sphera Solutions，Inc。的数据。
阻止锂树形生长 - 固定状态 - 棒状 -
图3：li稳定性和Allzofim的短路电阻。（a）Allzo电解膜的电流响应在Li +从LI计数器电极到PT工作电极的电化学运输后，并反向相反。数字表示进行阻抗光谱测量的点。（b）在多个拼布和剥离的步骤后，AllzoFim部件与LI金属接触的阻抗响应的Nyquist图。插图显示了从阻抗光谱中提取的电解质电阻的演变。（c）对称LI/LI/LI细胞配置中Allzo电解质膜的电静脉反应。正向和反向电流密度范围为0。2 mA cm - 2最多3。2 mA cm -2以0的步骤施加。1 mA H CM - 2。
雨树发酵（萨曼萨曼）种子粉...
摘要。Anwar A，Zainuddin，Djawad Mi，AslamyahS.2023。使用混合微生物提高其营养质量的雨树（萨曼萨曼）粉粉的发酵。生物多样性24：5863-5872。雨树（萨曼萨曼）种子粉是蛋白质的来源；然而，由于存在抗营养剂，例如单宁蛋白作为蛋白质抑制剂，高粗纤维含量，溶解的蛋白质以及干燥和有机物的消化率低。使用混合微生物发酵可能会增强雨树粉的营养价值。这项研究旨在提高营养质量，并在体外使用混合微生物在体外使用混合微生物来减少雨树粉中的抗营养因素。这项研究中使用的微生物包括芽孢杆菌，酿酒酵母和根茎sp。这项研究是使用完全随机设计的阶乘设计的，即使用两个因素，即3剂混合微生物（0、1.5、3和4.5 ml/100 g雨树籽粉）和3个不同的孵育时间（42、72和96小时）。微生物剂量和孵育时间之间存在显着相互作用。The treatment of 4.5 mL of mixed microbes/100 g rain tree seed meal and a 72 hours incubation time reduced substantially crude fiber content (59.60%) and crude fat (73.20%), coupled with an increase in crude protein content (11.62%), NFE (6.52%), dry matter digestibility (DMD) (36.78%), organic matter digestibility (OMD) （50.42％）和溶解的蛋白质含量（20.27％）。单宁含量在处理4.5 ml混合微生物/100g雨树粉时显着降低（37.72％），孵育时间为96小时。这些发现表明，经受发酵72小时或更长时间的雨树粉可改善营养质量，DMD和OMD。
