XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System任务应用
对临床和生物医学任务应用的指令进行了零射和几次研究
摘要大型语言模型（LLMS）的最新出现已在自然语言处理（NLP）领域取得了重大进步。尽管这些新模型在各种任务上都表现出卓越的性能，但在他们可以处理的任务的多样性和应用领域的多样性方面，它们的应用和潜力仍未得到充分展望。在这种情况下，我们在一组13个现实世界中的临床和生物医学NLP任务中评估了四个最先进的指导型LLM（Chatgpt，Flan-T5 UL2，TK-Instruct和Alpaca），英语中的NLP任务，包括指定的实用性识别（NER），问题（NER），求解（QA），涉及（QA），涉及（qa），resitation（qa），更多。我们的总体结果表明，这些评估的LLMS在大多数任务中以零和几乎没有弹药方案的方式进行了最先进的模型的性能，即使他们以前从未遇到过这些任务的示例，尤其是在质量检查任务中表现出色。但是，我们还观察到，分类和重新任务无法通过为医疗领域设计的专门训练的模型（例如PubMedbert）实现的性能。最后，我们注意到，在所有研究任务中，没有一个LLM胜过所有其他LLM，某些模型比其他模型更适合某些任务。
压力检测：关键任务应用的压力检测框架：使用面部表情识别解决网络安全分析师问题
摘要 本文献综述旨在通过解决关键问题和回顾这些领域现有的研究和实验，综合和定义三个广泛的主题：网络安全、压力检测和不受管理的压力对工作绩效的影响。主要关注点是如何在工作时间内减轻或管理网络安全专家的压力。为了解决这个问题，这篇综述首先研究了技术进步及其影响。现在，技术无处不在，可以通过笔记本电脑、智能手机和智能手表获得。它延伸到智能电视、车辆和公共 Wi-Fi 热点，提供持续的物联网 (IoT) 访问。随着技术的发展，人们对了解人类情感如何与技术互动的兴趣也在增长。社交媒体、情绪分析、文本挖掘和电子商务推动的大数据的兴起进一步凸显了探索这些相互作用的必要性。讨论的关键问题包括人类情感和心理健康问题（如压力和焦虑）如何影响在高压环境中工作的个人。具体来说，这篇综述探讨了高压力水平对网络安全分析师绩效的影响。该项目旨在开发早期识别和检测系统，以便在他们的工作表现受到严重影响之前发出警报。