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在对 Cloud 控制台使用不同参数值时，或通过直接调用 Vertex AI API，您可以直接查询模型，并测试返回的结果。

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除了我们自己的产品外，我们还认为，在我们出色模型的基础上构建而进步，从而让其他人能够轻松、安全和可伸缩地从这些进步中受益也很重要。从下个月开始，我们将开始帮助个人开发者、创建者和企业试用我们的 Generative Language API，该 API 最初由 LaMDA 提供，遵循一系列模型。随着时间的推移，我们打算创建一套工具和 API，以便其他人使用 AI 轻松构建更多创新应用。拥有必要的计算能力来构建可靠且可信赖的 AI 系统对于初创公司来说也至关重要，我们很高兴与上周宣布的 Cohere、C3.ai 和 Anthropic 合作加强 Google Cloud 合作伙伴关系。敬请关注更多开发者详细信息。 Google 很快将允许个人开发者、创建者和企业访问其由 LaMDA 提供支持的 Generative Language API，以构建创新的 AI 应用。Google Cloud 还与 Cohere、C3.ai 和 Anthropic 合作，为初创公司提供必要的计算能力，以构建可靠且可信赖的 AI 系统。
电气厨房的优势远不止于气候影响，首先是速度。我第一次用电磁（电气）设备做饭时，最惊讶的是速度太快了。事实上，电磁炉烧水的速度是传统燃气设备的两倍，效率也高得多，因为与火焰不同，电热无处可逃。在 Bay View，我们的培训计划帮助 Google 厨师欣赏并适应电磁的新步伐。速度可以带来全新的烹饪方式。 电气厨房比燃气厨房更快、更高效，并且对环境更有利。这种速度开启了全新的烹饪方式。Google 厨师接受过培训，能够适应 Bay View 电磁烹饪。
我们还使用 AI 来预测洪水，这是另一种因气候变化而加剧的极端天气模式。2021 年，我们已帮助社区预测洪水发生的时间，以及洪水将达到的深度，我们通过 Google 搜索和地图向 2300 万人发送了 1.15 亿条洪水提醒通知，帮助拯救大量人的生命。今天，我们要宣布，我们正将覆盖范围扩大到南美洲（巴西和哥伦比亚）、撒哈拉以南非洲地区（布基纳法索、喀麦隆、乍得、刚果民主共和国、科特迪瓦、加纳、几内亚、马拉维、尼日利亚、塞拉利昂、安哥拉、南苏丹、纳米比亚、利比里亚和南非），以及南亚（斯里兰卡）。我们使用了一种名为迁移学习的 AI 技术，以便在可用数据较少的地区工作。我们还推出了 Google FloodHub 全球平台，这是一个显示洪水可能发生的时间及地点的新平台。未来，我们还会将此信息提供给 Google 搜索和地图，以帮助更多人在发生洪水的情况下做好安全保障。 Google 正在将其 AI 赋能的洪水预测和警报系统扩展到南美洲、撒哈拉以南非洲地区以及南亚的更多国家/地区。系统会使用迁移学习在数据较少的领域工作。Google 还将推出 FloodHub 平台，这是一个显示洪水信息的平台，将集成到 Google 搜索和 Google 地图中。
若要学习滑雪，首先必须学习如何正确使用装备。这包括如何正确地将靴子穿在脚上，了解滑雪板的不同功能，以及手套、护目镜等。教练会从单足滑雪器开始教起。左右移动、前后移动，在保持滑雪板与地面持平的同时形成雪天使，并在脚不固定在滑雪板上的情况下滑行几秒钟。然后，就可以同时穿着两只滑雪板，并习惯用两只滑雪板同时玩。接下来，在下山之前，必须先学会如何在平地上行走，并通过两种方法上小山，即侧步和人字步。现在可以滑雪了！第一次尝试滑雪时，您将使用刚刚学到的上山技巧，向下进行一小段五英尺的垂直直线滑行，这一过程中您将自然地停在平地上。这可让您了解保持平衡的运动姿势，并让您在安全可控的环境中下山。您下一步需要做什么？是要能够自行停下来。在这里，您的教练会教您如何将滑雪板转换为犁式刹车（通常也称作披萨）。学会后，您就可以练习用犁式直线滑滑下一座小山，在犁式直线滑的帮助下，您会逐渐停在平地上。最后，您要学会跌倒后爬起来的必要技能，这比看起来容易得多，学会了便是小菜一碟。 滑雪是户外生活和进行锻炼的好办法。乍一看，这可能有点令人生畏，但只要稍作练习，您就会很快成为滑雪专家。
黄石国家公园是地处美国西部的美国国家公园，主要位于怀俄明州西北角，并一直延伸至蒙大拿州和爱达荷州。该公园由第 42 届美国国会通过《黄石国家公园保护法》而建立，并由尤里西斯·辛普森·格兰特总统于 1872 年 3 月 1 日签署而形成法律。黄石公园是美国首个国家公园，也被广泛认为是全球首个国家公园。该公园以野生动植物和许多地质特征而闻名，尤其是老忠实间歇泉，十分受欢迎。虽然该公园代表了许多类型的生物群系，但亚高山森林区最为丰富。这属于落基山脉中南部森林生态系统的一部分。 黄石公园是美国乃至全球的首个国家公园。该公园地处美国西部，主要位于怀俄明州西北角，并一直延伸到蒙大拿州和爱达荷州。该公园以野生动植物和许多地质特征而闻名，尤其是老忠实间歇泉。

测试

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有效市场假说 (EMH) 是一种金融经济学假说，它认为资产价格反映了所有可用信息。直接的含义是，不可能在风险调整的基础上始终“击败市场”，因为市场价格应该只对新信息做出反应。由于 EMH 是根据风险调整制定的，因此只有与特定的风险模型相结合才能做出可检验的预测。因此，至少自 20 世纪 90 年代以来，金融经济学研究一直集中在市场异象，也就是与特定风险模型的偏差上。金融市场回报难以预测的观点可以追溯到巴舍利耶、曼德尔布罗特和萨缪尔森，但与尤金·法玛密切相关，部分原因是他 1970 年对理论和实证研究的评论很有影响力。EMH 提供了基于风险的现代资产价格理论的基本逻辑，可以认为基于消费的资产定价和中间资产定价等框架是风险模型和 EMH 的结合。几十年来，关于回报可预测性的实证研究已发现证据不一。20 世纪 50 年代和 60 年代的研究经常发现缺乏可预测性（例如 Ball 和 Brown，1968 年；Fama、Fisher、Jensen 和 Roll，1969 年）。然而，在 1980 年代至 2000 年代，发现的回报预测因子呈爆炸式增长（例如 Rosenberg、Reid、Lanstein，1985 年；Campbell 和 Shiller，1988 年；Jegadeesh 和 Titman，1993 年）。自 2010 年代以来，研究经常发现回报可预测性变得更难以捉摸，要么是因为可预测性在样本之外不起作用（Goyal 和 Welch，2008 年），要么是因为交易技术进步和投资者学识的增长削弱了回报的可预测性（Chordia、Subrahmanyam、Tong，2014 年；McLean 和 Pontiff，2016 年；Martineau，2021 年）。 有效市场假说 (EMH) 指出，资产价格反映了所有可用信息，因此不可能以风险调整为基础始终击败市场。尽管已有数十年的实证研究，EMH 仍然是基于风险的现代资产价格理论中的基本原则，尽管其预测能力面临着回报预测器的发现和样本外可预测的难度的挑战。
型号： gemini-1.0-pro-001
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