发表时间：2023(NeurIPS2023)文章要点：文章提出一个evolvableLLM-basedagent框架REMEMBERER，主要思路是给大模型加一个experiencememory存储过去的经验，然后用Q-learning的方式计算Q值，再根据任务相似度采样轨迹和对应的Q值作为prompt指导LLM进一步选取动作和环境交互。这里的S

acl论文汇总原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_52171642/article/details/131763613顺序摘要结论导言相关工作模型实验评论ACL  WhenNottoTrustLanguageModels:InvestigatingEffectivenessofParametricandNon-ParametricMemories 自适应选择少见实体

根据无源汇上下界可行流的经典求法，令\(f(t)=\sum\limits_{d_i>0}d_i-\text{maxflow}\ge0\)，则\(f(t)=0\)的时候有解。根据最大流等于最小割，\(f(t)=\sum\limits_{d_i>0}d_i-\text{mincut}\)。我们考虑\(\sum\limits_{d_i>0}d_i=\sum\limits_{d_i<0}(-d_i)\)，所以\(\sum\l

1.背景介绍激活函数是深度学习中的一个关键概念，它在神经网络中的主要作用是为了解决模型的非线性问题。在神经网络中，每个神经元的输出是通过一个激活函数进行处理的，这个激活函数将输入的线性组合映射到一个非线性空间中。因此，选择合适的激活函数对于模型的性能至关重要。在这篇文章

为了便于解题，先对\(a\)数组从小到大进行排序。首先，根据定义可以得出总价值的表达式：\[\begin{aligned}W&=\sum\limits_{(u,v)\inE}[a_ua_v+t(a_u+a_v)]\\&=\sum\limits_{(u,v)\inE}a_ua_v+t\sum\limits_{(u,v)\inE}(a_u+a_v)\end{aligned}\]接着，我们需要发现一个比较

CreoParametric就是PTC核心产品ProE的升级版本，是新一代Creo产品系列的参数化建模软件。通过灵活的工作流和顺畅的用户界面，允许直接建模、提供特征处理和智能捕捉，并使用几何预览，从而使用户能在实施变更之前看到变更的效果。%64%6f%63%73%2e%71%71%2e%63%6f%6d/%73%68%65%65%74/%44%

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给定一张\(n\)个点的无向完全图\(K_n(t)\)，点\(i\)和点\(j\)之间的边的边权\(w_{i,j}(t)\)为\(a_i\timesa_j+t\times(a_i+a_j)\)，其中\(t\)为任意实数。定

 单据头Z_QM_TASKLLISTSELECTx.*,x.ROWIDFROMWIPDBA.Z_QM_TASKLLISTxWHERE(HANDLE='QmTaskLListBO:1130,SJ,11300303S221015033')AND(SHOP_ORDER_BOLIKE'