数据集的理论在哪里？将数据集拆分为训练数据和测试数据的典型模型允许统计有效性来评估模型性能。然而，在现实世界中，通常不仅要考虑一个数据源，还要考虑许多不同的数据源；训练集的构建和处理远非易事。一方面，特定应用的定制数据可能非常有限或根本不可用。另一方面，使用所有可能的数据源也可能导致大量问题，包括分布不匹配和数据质量下降。鉴于不同数据源的质量、大小和组成可能有所不同；目前尚不清楚数据管理如何影响下游模型性能。最近的一系列实证研究已经针对各种类型的模型和下游任务研究和优化了数据组合。然而，在对不同数据组合场景的理论属性进行建模和分析方面的工作有限。数据管理是一个难题，因为最佳数据组合的搜索空间很
Display screens are the eyes for maneuver forces needing to command and control
[赞助] 陆军正在为车辆配备 24 或 32 英寸的大显示屏，这些显示屏可显示多个数据源，从而呈现完整的作战画面。
AI Agents: The Intersection of Tool Calling and Reasoning in Generative AI
解析人工智能中的问题解决和工具驱动的决策作者和 GPT-4o 的图片描绘了处于推理和工具调用交汇处的人工智能代理简介：代理人工智能的兴起如今，新的库和低代码平台使构建人工智能代理（也称为数字工作者）变得比以往任何时候都更容易。工具调用是驱动生成式人工智能模型“代理”性质的主要能力之一，它通过将其能力扩展到对话任务之外。通过执行工具（函数），代理可以代表您采取行动，解决需要稳健决策并与各种外部数据源交互的复杂、多步骤问题。本文重点介绍如何通过工具调用来表达推理，探讨工具使用的一些挑战，介绍评估工具调用能力的常用方法，并提供不同模型和代理如何与工具交互的示例。解决问题的推理表达成功的代理的核心是两
生成AIと保険－保険事業やアクチュアリー業務に、生成AIをどう活用できるか?
■摘要自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，生成式AI的使用在全球各个商业领域迅速进展。保险业也在努力利用生成式人工智能。在本文中，我们将探讨生成式人工智能在保险业务和精算工作中的应用。 ■目录 1 - 简介 2 - 在保险业务中利用生成式人工智能 1 | 生成式人工智能开始应用于产品开发和定价 2 生成式人工智能为保险招聘中的客户提供最佳方法 3 | 生成式人工智能加速保险承保评估 4 ｜ 生成人工智能使福利支付决策更高效 5 ｜ 生成人工智能也被用于投保人服务 6 ｜ 生成人工智能在金融和 ALM 方面也非常有用 3 - 在精算工作中利用生成人工智能 1 | 使用生成人工智能丰富
The power of data Insights in smart building transformation
在当今快速发展的技术环境中，将建筑转变为智能、高效且响应迅速的环境至关重要。数据是这一转变的核心。然而，尽管采用各种技术进行数据收集和报告，但许多设施管理 (FM) 公司仍面临一个重大挑战：这些数据源之间缺乏集成。
Mapping economic data: From macro to micro, official statistics coverage set for a deeper dive soon
统计和计划实施部 (MoSPI) 计划通过吸纳各州参与并使用基于网络的调查等技术汇编原始数据，得出区级估计值。一位高级政府官员告诉《印度经济时报》：“我们将在区级提供更多估计值。到明年 1 月，每项调查都应提供国家、州和区级估计值。”目前，州级数据（如 GSDP（州国内生产总值））可用，但区级详细信息稀少。一些州已开始朝这个方向努力，但区级缺乏全面的数据源。
Elevate customer experience through an intelligent email automation solution using Amazon Bedrock
在本文中，我们向您展示了如何使用 Amazon Bedrock 自动回复客户查询的电子邮件。使用我们的解决方案，您可以识别客户电子邮件的意图，如果意图与您现有的知识库或数据源匹配，则发送自动回复。如果意图不匹配，电子邮件将发送给支持团队进行手动回复。
Medical Devices: FDA Has Begun Building an Active Postmarket Surveillance System
美国政府问责局的发现根据 2018 年对美国食品药品管理局 (FDA) 数据的一项研究，美国在 10 年内有 170 多万人受伤，83,000 多人死亡可能与医疗器械有关。医疗器械包括从外科口罩到植入式心脏起搏器等各种各样的产品。积极的上市后监测涉及持续审查证据——这些证据来自对电子健康记录、账单索赔、药房和其他数据等数据源的分析——以发现原本可能不会报告的医疗器械安全问题。FDA 已采取措施建立医疗器械主动上市后监测系统。这些包括：2016 年建立协调中心，与 FDA 合作组织数据源网络（卫生系统和其他合作者）；2021 年完成必要的云端数据基础设施，以收集医疗器械性能证据，同时保护患者隐私
Scale Up Your RAG: A Rust-Powered Indexing Pipeline with LanceDB and Candle
为大规模文档处理构建高性能嵌入和索引系统照片由 Marc Sendra Martorell 在 Unsplash 上拍摄1. 简介最近，检索增强生成 (或简称 RAG) 已成为使用大型语言模型构建生成式 AI 应用程序的事实标准。RAG 通过确保生成模型使用适当的上下文来增强文本生成，同时避免了为同一任务微调 LLM 所涉及的时间、成本和复杂性。RAG 还允许更有效地使用外部数据源并更轻松地更新模型的“知识”。尽管基于 RAG 的 AI 应用程序通常可以使用更适中或更小的 LLM，但它们仍然依赖于嵌入和索引所需知识库的强大管道，以及能够有效地检索并将相关上下文注入模型提示。在许多用例中，可以使
Amazon Bedrock 的知识库是一项完全托管的服务，可帮助您实施从提取到检索和快速增强的整个检索增强生成 (RAG) 工作流，而无需构建自定义数据源集成和管理数据流，从而突破了您在 RAG 工作流中可以做的事情的界限。然而，它是 [...]
Introducing guardrails in Knowledge Bases for Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 的知识库是一种完全托管的功能，可帮助您使用检索增强生成 (RAG) 将 Amazon Bedrock 中的基础模型 (FM) 安全地连接到您的公司数据。此功能简化了整个 RAG 工作流程，从提取到检索和快速增强，无需自定义数据源集成和数据流 [...]
Improve productivity when processing scanned PDFs using Amazon Q Business
Amazon Q Business 是一款生成 AI 助手，可以回答问题、提供摘要、生成内容并直接从企业数据源中的数字和扫描 PDF 文档的内容中提取见解，而无需先提取文本。金融、保险、医疗生命科学等行业的客户需要 […]
Create an end-to-end serverless digital assistant for semantic search with Amazon Bedrock
随着生成式人工智能 (AI) 的兴起，越来越多的组织使用数字助理让最终用户提出特定领域的问题，使用检索增强生成 (RAG) 处理企业数据源。随着组织从概念验证过渡到生产工作负载，他们制定了目标，以最少的运营成本运行和扩展工作负载 [...]
European natural gas demand tracker
欧洲天然气需求跟踪器henry.naylorWed, 05/29/2024 - 10:51首次发布：2022 年 10 月 5 日最新更新：2024 年 5 月 29 日如有任何意见或要求，请发送至 Ben McWilliams (ben.mcwilliams@bruegel.org)。任何有关替代数据源的建议都将不胜感激。欧洲能源价格高涨且波动剧烈，这是由能源市场供需平衡异常紧张所致，尤其是天然气市场。两种可能的解决方案是增加供应（欧盟已经这样做了，进口了创纪录数量的液化天然气1https://www.bruegel.org/dataset/european-natural-gas-impo
GAO 的发现除了为美国 50 个州和哥伦比亚特区的退伍军人提供服务外，退伍军人事务部 (VA) 还负责为太平洋上三个外国国家（统称为“美国”）的退伍军人提供医疗保健和其他福利。自由联系州 (FAS) 和美国五个领土。领土和自由联系州及其距华盛顿特区的距离 弗吉尼亚州使用模型来估计退伍军人人口规模，以告知资源分配和外展需求。然而，VA 无法保证该模型的估计对于领土和 FAS 退伍军人来说是准确的，例如，该模型的一个主要数据源不包括大多数这些地点的数据。此外，这些地区的当地利益相关者一致表示，VA 的估计偏低。评估模型的数据源和其他数据集的可用性，并进行适当的更改，可以帮助 VA 确保其领地和
Advancing Diversity in Clinical Trials
参与临床试验的人群的多样性明显低于全国人群。医疗补助索赔可以作为现实世界的数据源，以改善代表性不足的群体在临床试验中的招募。
Community Economic Data – An Introduction to Analyst
2024 年 3 月 27 日 3 月 27 日上午 10 点加入我们，参加一小时的网络研讨会，了解来自多个国家数据源的社区经济数据，以帮助您提高社区的经济和劳动力。本次网络研讨会将向您展示如何获取您所在地区十大行业和职业的数据、行业业务数量、热门职业、[…]
GAO 发现的内容为了提高透明度并让公众了解人工智能 (AI) 的使用方式，第 13960 号行政命令要求联邦机构维护人工智能用例清单。美国国土安全部 (DHS) 已经建立了这样的清单，并发布在该部门的网站上。但是，国土安全部的网络安全人工智能系统清单并不准确。具体来说，清单确定了两个人工智能网络安全用例，但官员告诉我们，其中一个被错误地定性为人工智能。尽管国土安全部在将用例添加到人工智能清单之前有一个审查用例的流程，但该机构承认，它并不能确认用例是否被正确地定性为人工智能。在扩大流程以纳入此类决定之前，国土安全部将无法确保准确的用例报告。国土安全部已经实施了 GAO 人工智能问责框架中的部分
