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Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
俄亥俄州儿童与青少年事务部 提高质量的儿童个人活动计划样本 (SUTQ)
SE = 社会和情感发展 AL = 学习方法 S = 科学 CO = 认知发展 MA = 数学 SS = 社会研究 LL = 语言和读写能力 PW = 身体发育和健康 CR = 创造力发展
具有高质量的人IPSC控制线
来自SCTI003-A细胞系的代表性图像。（a）Stemcell的HIPSC可以与肠球形区分开，并使用STEMDIFF™肠类动物试剂盒（目录＃05140）嵌入Matrigel®Domes中，以使其成熟到人肠癌中。可以使用STEMDIFF™肠杆菌生长培养基（目录＃05145）来传递和扩展成熟的类器官（在第13天显示）。（b）使用STEMDIFF™背前桥式分化试剂盒（Catalog＃08620）（CatalDiff＃08620），可以与SCTI003-A区分开染色的DAPI（蓝色），MAP2（MAP2（MAGENTA），NEUN（黄色）和GFAP（CYAN）的神经器官，并与SCTI003-A区分开，并维持STEMDIFF™Neural Organid Organid Organid Organid Orancecodeandenceant（Catean）。（c）hipsc衍生的小胶质细胞具有可见过程和较小的细胞质与核比率，可以通过造血祖细胞中间人使用STEMDIFF™造血量™造血™造血™造血基因（使用Catalog＃05310），从而从Stemcell的HIPSC通过造血祖细胞中间产生（catalog＃05310），并使用Stemdiff™microgiriation（Catalog＃05310），并使用Stemdiff™MicrogliAD（catalog＃05310）（Catalog＃05310）。 ＃100-0019/100-0020）。（d）使用STEMDIFF™心室心肌细胞分化试剂盒（目录＃05010），可以从SCTI003-A产生心室心肌细胞的单层培养。
通过脉冲激光软沉积 TCO 以获得高质量的超薄多晶硅钝化接触
本文探讨了脉冲激光沉积 (PLD) 透明导电氧化物 (TCO) 在高质量超薄多晶硅基钝化接触上的适用性。通过减小多晶硅层厚度，可以最大限度地减少多晶硅层引起的寄生吸收。然而，多晶硅触点上的 TCO 沉积（通常通过溅射）会导致严重的沉积损伤，并进一步加剧较薄多晶硅层（<20 纳米）的表面钝化。虽然可以使用高温（约 350 摄氏度）热处理来部分修复表面钝化质量，但由于在多晶硅/ITO 界面形成了寄生氧化层，接触电阻率严重增加。或者，我们表明 PLD TCO 可用于减轻超薄（约 10 纳米）多晶硅层的损伤。通过增加沉积压力可以进一步改善多晶硅触点钝化，同时通过在高质量超薄多晶硅（n+）触点上使用 PLD 掺杂铟的氧化锡 (ITO) 层可实现低触点电阻率（约 45 m Ω cm 2）和良好的热稳定性（高达 350 °C）。通过将 PLD ITO 膜的出色光电特性与 10 nm 薄多晶硅触点相结合，可以实现高度透明的正面触点。
RSC应用聚合物 调节负热膨胀金属与有机框架中的发光热增强 可扩展合成高质量的，氧化石墨烯的氧化石墨烯比较大的C/O比及其在化学修饰的聚酰亚胺基质中的分散剂用于电磁干扰屏蔽应用 纳米级进步-RSC Publishing 纳米级-RSC Publishing
可以特定于特定场景（或用例），但每个场景都可能需要一个新的制造过程。最终用户从一组简单的构建块中构建传感器的能力为更大的多功能性，设计灵活性和快速实现这些传感器提供了机会。离子液体（IL）是在环境温度下液体的有机盐，这些功能性溶剂作为柔性应变传感器的组成部分具有吸引力。1 - 3,5 - 7,9 - 15,26 - 29 ILS可以膨胀聚合物网络以形成离子液体凝胶（离子凝胶），11,30,31，可以与水养水凝胶具有许多相似性。7,8,10,16 IL凝胶的优势包括它们的内在离子电导率和疏忽大液的蒸气压，从而限制了溶剂蒸发。 IL的化学结构是高度可调的，并且可以使其在升高的温度下保持稳定，从而使离子传感器具有较大的操作温度范围。 32,337,8,10,16 IL凝胶的优势包括它们的内在离子电导率和疏忽大液的蒸气压，从而限制了溶剂蒸发。IL的化学结构是高度可调的，并且可以使其在升高的温度下保持稳定，从而使离子传感器具有较大的操作温度范围。32,33
高质量的CMOS兼容N型SIGE抛物线量量子孔，用于2.5-5TNQX202F； THz
*Corpsontding作者：Michele Ortolani，生命中心Nano＆Neuro Science，意大利理工学院，Viale Regina Elena 291，00161，意大利罗马；和物理系“ Sapienza”罗马大学，Piazzale Aldo Moro 2，00185，意大利罗马，电子邮件：michele.ortolani@roma@roma1.infn.it。https://orcid.org/0000-0002-7203-5355 Elena运动，Enrico Talamas Simola，Gaspare的Luciana和大学科学系Monica de Seta；在罗马研究中，Viale G. Marconi 446，罗马00146，意大利，电子邮件：elena.campagna@uniroma3.it（E。竞选），Enrico.talamassimola@uniroma@uniroma@uniroma3.it（E。Talamas Simola）。https://orcid.org/0000-0001-7121-8806（E.广告系列）。 https://orcid.org/0000-0001-5468-6712（E. Talamas Simola）Tommaso Venanzi，意大利技术研究所，意大利技术研究所，Viale Regina Elena 291，00161 Rome，00161 ROME，00161 ROME，EMMAN，EMMAN：和莱昂内塔·巴尔达萨尔（Leonetta Baldassarre Technologiepark 25，Frankfurt，（Oder）15236，德国，电子邮件：Cedric.corley@esrf.fr Giuseppe Nicotra，微电子和微型系统研究所（CNR- IM）（CNR- IM），VIII STRADA 5，VIII STRADA 5，CATANIA 95121，ITALY GIOVAND GIOVANDIALY GIOVANCENT CAPINES，分校在罗马研究中，意大利罗马00146的Viale G. Marconi 446；和IHP-LeibnizInstitutFür创新的Mikroelelektronik，IM Technologiepark 25，Frankfurt（Oder）15236，德国Michele Michele Virgilio物理学部”，E。https://orcid.org/0000-0001-7121-8806（E.广告系列）。https://orcid.org/0000-0001-5468-6712（E. Talamas Simola）Tommaso Venanzi，意大利技术研究所，意大利技术研究所，Viale Regina Elena 291，00161 Rome，00161 ROME，00161 ROME，EMMAN，EMMAN：和莱昂内塔·巴尔达萨尔（Leonetta Baldassarre Technologiepark 25，Frankfurt，（Oder）15236，德国，电子邮件：Cedric.corley@esrf.fr Giuseppe Nicotra，微电子和微型系统研究所（CNR- IM）（CNR- IM），VIII STRADA 5，VIII STRADA 5，CATANIA 95121，ITALY GIOVAND GIOVANDIALY GIOVANCENT CAPINES，分校在罗马研究中，意大利罗马00146的Viale G. Marconi 446；和IHP-LeibnizInstitutFür创新的Mikroelelektronik，IM Technologiepark 25，Frankfurt（Oder）15236，德国Michele Michele Virgilio物理学部”，E。
是什么使高质量的森林碳信贷？
市场激励措施。Marissa Spence（气候行动储备）描述了注册机构如何与利益相关者合作以创建新的偏移协议。克里斯汀·卡迪根（Christine Cadigan）（美国森林基金会）引入了一种针对家庭森林所有者和多样化的管理行动的新方法。布莱恩·范·斯蒂普（Bryan van Stippen）（印度国家碳联盟）展示了碳偏移量可以使土著国家受益的多种方式，并描述了部落如何努力确保森林碳偏移的质量。Jim Hourdequin（Lyme Timber Company）分享了一个工业林地所有者的观点，并描述了森林碳抵消价格如何不足以激励工业收获行为的有意义的变化。Tracy Johns（Meta）概述了买家的观点，强调了社区参与，环境正义和市场增长的重要性。Jacqueline Patterson（Chisholm Legacy Project）将偏移称为虚假解决方案，描述了环境不公正现象，并突出了更多的替代方案。汤姆·霍奇曼（Tom Hodgman）（高盛 - 萨克斯（Goldman Sachs-Aims）烙印）描述了对基于自然解决方案进行投资的不同方法以及基于自然解决方案在气候影响组合中的重要性。Frances Seymour（世界资源研究所）结束了该系列，将美国森林碳融资与热带森林碳融资进行了比较，突出了对热带森林碳空间的关注和机会。
可扩展合成高质量的，氧化石墨烯的氧化石墨烯比较大的C/O比及其在化学修饰的聚酰亚胺基质中的分散剂用于电磁干扰屏蔽应用
在两个半导体之间具有不同类型的掺杂类型的半导体之间的静电仪，是P - N交界处的核心，这是几种电子和光电设备后面的基础，包括校正二极管，光电探测器，光载体 - 诸法索尔细胞以及光 - 发光二氧化碳。1超出了由外延半导体生长制造的传统设备，二维材料的出现（2D材料）引起了人们对范德华P - N交界原型的兴趣。2 - 5虽然这些设备尚未与传统的半导体进行典型应用的效率，但范德华（Van der Waals）具有简化的优势，并且在材料选择方面具有可观的实验性原型。取决于特定c成分的属性，p - n连接
更快的扩散模型具有提高质量的粒子云生成
在PC-Jedi的成功基础上构建了我们引入了PC-Droid，这是一种基本改进的射流颗粒云的扩散模型。通过利用新的扩散公式，对更近期的集成求解器进行研究，并同时对所有喷气类型进行培训，我们能够在所有评估指标中实现所有类型的JET的最新性能。我们通过比较两个基于注意力的架构以及一致性蒸馏以减少扩散步骤的数量来研究生成速度和质量之间的权衡。更快的架构和一致性模型都表现出超过许多竞争模型的性能，其发电时间比PC-Jedi快两个数量级，并且比Pythia快三个数量级。
gan和vaes的比较分析在产生高质量的
指标，例如网络大小，培训时间和生成数据的质量。此外，还研究了潜在的数学，并与gan和vaes的理论基础有关。2。相关的生成模型近年来一直是机器学习领域的重要研究的主题，具有生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE）是两种最广泛使用的技术。几项研究比较了gan和vaes在不同的数据集和应用程序上的性能，其中一些报道了gan的结果更好（Karras等，2019），而其他人则报告了VAE的更好结果（Bowman等，2019）。该领域最有影响力的论文包括Goodfellow等人。的（2014年）引入了GAN框架，以及Kingma and Welling（2014）的VAE框架的引入，这些框架已在随后的作品中广泛引用。Salimans等。的（2016）论文提出了稳定gan训练的技术，例如为发电机和歧视者使用不同的学习率，而Chen等人。（2016）提出了对GAN框架的修改，该修改允许学习可解释的表示形式。Mescheder等。的（2017）论文提出了一个结合了VAE和gans强度的混合模型，以及Arjovsky等。的（2017）论文提出了对GAN框架的修改，该框架将Wasserstein距离用作目标函数，从而进行了更稳定的训练。Kumar等。 3。 每个Kumar等。3。每个的（2019年）论文提出了对GAN框架的修改，该框架在歧视者中引入了瓶颈，从而提高了性能，而Shen等人则进行了改善。的（2020）论文提出了一种在gan的潜在空间中发现可解释方向的方法，从而可以控制生成的图像的特定属性。方法论3.1数据集我们从MNIST数据集中应用了60,000张培训照片和10,000个手写数字的测试图像。