Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 5, May 2025
1）用轻量级的切片型陷阱预测沿海地区船只的轨迹自我关注的人：Jinxu Zhang，Jin Liu，Jin Liu，Junxiang Wang2）基于多模式层次层次指导的深层融合和光学流动流动流动式流动驱动器集成量的微型表达斑点基于注意力的隐式多粒性超分辨率网络授课者：陈博伊，什叶派4）步态：一个空间上的注意力增强网络，没有软玛克斯的帕金森氏病早期检测员的softmax： Quessialauthor（S）：Zheng Zhang，Xiao-Yun Xia，Jun Zhang6）基于人的自适应特征融合神经网络模型，用于人job fitauthor（S）：Xia Xue，Feilong Wang
New Workshop: "Research & AI: Principles and Practices for Using AI Tools"
研究与人工智能：使用人工智能工具的原则和实践 Reed Hepler 主持的图书馆 2.0“人工智能深度探索”研讨会概述：这个 90 分钟的研讨会探讨了人工智能在学术研究和数字信息素养方面的变革潜力。我们将讨论人工智能工具的优势和局限性，重点关注信息收集、批判性分析和负责任的使用等方面。我们将研究 ChatGPT、Semantic Scholar 和 Perplexity 等工具，以简化研究过程，包括进行文献综述、优化搜索查询和组织信息源。本次会议还探讨了人工智能的已知缺陷，例如“幻觉”、偏见和程序化融洽关系，这些缺陷可能会无意中影响人们对人工智能能力的看法。通过了解人工智能的内部工作原理
How to Implement Graph RAG Using Knowledge Graphs and Vector Databases
作者提供的图片关于实现检索增强生成 (RAG)、语义搜索和推荐的分步教程本教程的随附代码在此处。我的上一篇博客文章是关于如何在企业级一起实现知识图谱 (KG) 和大型语言模型 (LLM)。在那篇文章中，我介绍了 KG 和 LLM 目前交互的两种方式：LLM 作为构建 KG 的工具；以及 KG 作为 LLM 或 GenAI 应用程序的输入。下图显示了集成的两个方面以及人们将它们一起使用的不同方式。作者提供的图片在这篇文章中，我将重点介绍 KG 和 LLM 一起使用的一种流行方式：使用知识图谱的 RAG，有时称为 Graph RAG、GraphRAG、GRAG 或 Semantic RAG。检索增
ФРИИ инвестирует 15 млн руб в AI для фармкомпаний
IIDF 投资 1500 万卢布。 Semantic Hub - 一项基于人工智能的服务，旨在识别制药公司有前景的发展。两位私人投资者，企业家瓦伦丁·多罗尼切夫（Valentin Doronichev）和弗拉基米尔·普列奥布拉任斯基（Vladimir Preobrazhensky）也参与了此次交易，但他们的投资金额并未透露。
