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AA216/CME345：基于投影的模型订单还原LLM可以在沙漠中生存吗？评估生成代理在经典团队建设问题上的协作能力
提高LLM代理商的协作能力引起了人们的极大兴趣，因为LLM的潜力比任何一个LLM都能单独实现更好的性能和决策。从关于人类或人类计算机互动的先前讨论中脱颖而出，在本文中，我们研究了计算机计算机的互动及其社会协作行为的能力。我们在生成代理（香草，民主，一对一和独裁统治）之间实施了四种不同的协作方法，并尝试了两种不同的座席架构设计（直接提示和角色扮演）。我们在经典的团队建设问题上基准了这些方法的表现：沙漠生存问题（DSP）。我们发现，在某些协作条件下，生成代理人作为一个团队做出的决定要比任何一个代理人一个人都能做得更好。
《欧盟AI法案》对雇主意味着什么？
就业和工人管理是根据《欧盟AI法》被认为是高风险的领域之一。这包括旨在用于（i）招聘或选择目的的AI系统，或（ii）做出影响与工作相关关系的条款，促进或终止工作相关的合同关系，根据个人行为或个人特征或监测员工中个人的监控或评估工作的任务。与工作相关的合同关系原则上比“香草”就业关系更广泛，并且可以与通过就业机构提供的平台工人，自雇顾问和员工捕获安排。《欧盟AI法》规定了高风险AI系统的实质性义务，在工作场所中高风险AI系统的部署方面有其他要求。
泥状膳食计划：4 周
蛋白质：每天吃 3 顿蛋白质餐，每顿 1/4 - 1/3 杯 • 鸡肉或火鸡肉（制成泥状，不带皮） • 软鱼 - 黑线鳕、罗非鱼、鳕鱼、鲑鱼、比目鱼（制成泥状或用叉子捣碎） • 罐装金枪鱼或鸡肉（用叉子捣碎） • 豆腐（制成泥状） • 鸡蛋/鸡蛋替代品（炒） • 无脂油炸豆泥（制成泥状） • 用无脂牛奶制成的 98% 无脂奶油汤（过滤） • 1% 干酪 • 部分脱脂意大利乳清干酪 • 无糖布丁，用低脂牛奶自制 • 牛奶或乳糖不耐受（脱脂、无脂、1%） • 淡豆奶（原味或香草味） • 酸奶/希腊酸奶（原味、淡味、低脂 - 不含水果块）
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成立于2005年，商业公平的Afrique（CEA），以非洲公平贸易（FTA）交易，是一个独立的非营利组织组织，代表非洲和中东29个国家 /地区的697个公平贸易认证的生产商。fta归其成员所有，他们包括从事传统出口商品的生产者组织，例如咖啡，可可，鲜花，茶，棉花，葡萄酒，葡萄酒，香蕉，糖，糖，新鲜水果，香草和香料，以及非传统商品，例如乳木果油，蜂蜜和蜂蜜。fta共同代表1,450,000多个小农户和工人（www.fairtradeafrica.net）。fta受成员选举的CEA董事会的约束。该董事会通过各种永久和临时小组委员会监督组织事务。在高级领导团队的支持下，执行董事（首席执行官）在董事会的指导下管理日常运营。FTA秘书处设在肯尼亚内罗毕，设有四个地区办事处：
联系人：Maria Claudia Vicente
鳄鱼胡椒粉，五香粉，Annatto，黑胡椒，可可豆，豆蔻，肉桂，丁香，咖啡，咖啡，Cupuaçu豆，瓜拉纳果酱，瓜拉纳果酱，Kola Nut，Kola Nutmeg，Nutmeg，Nutmeg Macis，Nutmeg Macis，Vanilla Baiana，Vanilla Baiana，Vanilla Chamissonis，Vanilla Chamissonis，Vanilla Planifolia，Vanilla Pepper，White Pepper。nibs cacao（cabruca，sucupiras农场），nibs cacao（cabruca），cupuaçuNibs（cabruca），液类可可（Cabruca）（cabruca），cupuaçuliquorliquor（cabruca），100％cacao Chocolate（Cabruca），100％CACA cocuct (CABRUCA, SUCUPERS), 100% CACACA Chocolate (CABRUCA, WILL), 100% RAW CACTA Chocolate (MATER FLORA), 100% RAW CACATION Chocolate (Tiuá)), 85% CACATION Chocolate (Cabruca, 85% Dark Cacao (South Cruise Farm), 85% Cacao Chocolate (Cabruca, Tiuá), 85% RAW CACTA (Tiuá), 73% Cupucau (Organic and Biodynamic Cocoa and Cupuaçu Chocolate 73% Blend Theobromas (Southern Cruise Farm)), 70% Chocolate Cacao (Cabruca, Sucupiras Farm, 70% Dark Cacao (South Cruise), 70% Cacao Chocolate (Cabruca), 70% Cacao Chocolate (Cabruca, Tiuá), 70% Raw Cacao, 70%)可可巧克力配尖尖），70％Cupuaçu巧克力（Cabruca），70％可可巧克力与香草（Cabruca）（Cabruca），70％可可巧克力配豆蔻（Cabruca），60％可可巧克力（Cabruca），60％Caca Caca Caca Caca Cococonut）牛奶（Cabruca），67％可可巧克力配椰奶（Cabruca），60％的椰奶巧克力与香草（Cabruca），杯状60％可可和Cupuaçu巧克力（South Cruise Farm），57％ Vanilla，35％巧克力（可可和Cupuaçu巧克力）（Cabruca），Theobromas巧克力35％CACAU 35％Cupuaçu（sucupiras Farm），35％chocup cacao andcupuaçu和cupuaçu巧克力（cabruca），57％Coconut牛奶（Cabruca），Cabruca）可可黄油（cabruca）。
自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
使用电子因素对聚合物化学的可持续性评估
对聚合物生产过程的可持续性评估对于评估其环境，社会和经济影响至关重要，但研究仍然很差。本章旨在提高学术界，工业和民间社会对此问题的研究人员和读者的认识，以及评估聚合物绿色的一些简单明了的方法。到此为止，它始于减少聚合物废物的概述，然后是减少产生的废物的主要方法。然后，它在更多详细信息中描述了如何随时可用的绿色指标，例如环境因素（电子因素），可以帮助评估制造过程和聚合物产品，并确定可以进行改进的领域。然后，它描述了可以与E-因子一起使用的方法，以更好地评估生产过程的可持续性，同时还显示了与这些方法相关的局限性/挑战。提出了来自生物质的聚合物发育的主要方法，然后重点介绍了广泛使用的木质素衍生的单体和聚合物（例如香草蛋白）的示例的电子因素计算，以及左旋葡萄糖剂衍生的单体剂和聚合物的快速发展的领域。还提供了改善（可持续）聚合物化学领域的未来方向。
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出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。 为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。
免疫食谱儿童特辑
说明：1. 开始制作甜椒欧芹米饭食谱，在高压锅中，用中火加热油，加入大蒜炒 30 秒。2. 加入洋葱，继续炒至变透明。这需要大约 2-3 分钟。3. 除此之外，加入盐和干迷迭香、浸泡并沥干的米饭和 2 杯水，然后关上高压锅。4. 高压煮 2 声后关火。5. 让压力自然释放。释放压力后，打开锅，用叉子将米饭松散，然后将米饭铺在盘子中，让米粒分离并冷却至室温。6. 接下来，在煎锅中加热油，加入红辣椒片和三种彩色辣椒——红色、绿色和黄色。7. 撒上盐。 8. 炒 4-5 分钟，直到甜椒快熟，但仍然有嚼劲。 9. 加入混合香草，搅拌均匀。关火。 10. 最后，将这些煎好的甜椒和切碎的欧芹一起加入米饭中，用叉子和勺子搅拌均匀。 11. 盛入盘中即可食用。