XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单纯的
基于LLM的医疗助理个性化
大型语言模型（LLM），例如GPT3.5，在理解和产生自然语言方面表现出非常熟练的熟练程度。另一方面，医疗助理具有为个人提供可观利益的潜力。但是，基于LLM的个性化医疗助理探索相对稀缺。通常，患者会根据其背景和偏好方式不同，这需要使以用户为导向的医疗助理进行任务。虽然可以完全训练LLM以实现此目标，但资源消耗是无法承受的。先前的研究探索了基于内存的方法，以增强对话中的新查询错误，以增强响应。我们认为，单纯的内存模块是不足的，并且充分训练LLM的成本可能过高。在这项研究中，我们提出了一种新型的计算仿生记忆机械，配备了一个有效的细调（PEFT）模式，以个性化医疗助手。为了鼓励对该领域的进一步研究，我们正在发布基于开源的语料库生成的新对话数据集和我们的实施代码1。
探索人工智能领域的机遇
虽然人工智能最早是在 20 世纪 50 年代由计算机科学家提出的，但花了半个多世纪的时间才获得将这一概念从单纯的愿景转化为实际应用所需的所有技术基础。在过去十年中，硬件的重大进步（包括更强大的半导体处理器和更便宜、更丰富的存储）以及不断增长的海量数据集为充分利用人工智能的真正力量提供了机会。随着未来几年人工智能的采用日趋成熟，成功应用人工智能所提供的组织将成为各自领域的明显赢家，而那些步履蹒跚的组织将很快被淘汰。ROBO 全球人工智能指数 (THNQ) 的独特设计旨在捕捉人工智能的这种转变，受益于其帮助公司晋升至领导地位的能力，并尽早发现未来的赢家以最大限度地发挥增长潜力。人工智能的发展和机器学习能力的部署为许多公司提供了巨大的增长催化剂。结果：这是我们一生中真正创造财富的最大机会。
申请：COVID 19 疫苗宗教豁免
患者/家长家庭住址： 地址 1 地址 2 城市 州 邮编 患者/家长电子邮件地址： 通过签署此表格，我特此证明，接种任何制造商生产的任何形式的 COVID-19 疫苗均违反我真诚持有的宗教信仰、习俗和/或遵守。因此，通过此表格，我请求宗教豁免，无需接种 COVID-19 疫苗即可参加实习活动。我理解政治或社会哲学或观点、对疫苗可能产生的影响的担忧以及单纯的个人偏好都不属于宗教信仰，我证明任何此类事项都不是提出此宗教豁免请求的基础。如果我的良心发生变化而不再请求此宗教豁免，我将立即通知贝勒大学。我理解，即使此豁免请求获得批准，我也可能被要求遵守接待我的实习的外部附属机构制定的替代健康和安全协议。我还理解，外部附属机构无需接受贝勒大学授予的宗教例外。解释 COVID 19 疫苗接种如何干扰您自由行使宗教权利。（附文件）
如果没有芯片间通信，量子计算机能否扩展？
摘要 — 量子计算是一项非常有前景的技术，近年来取得了令人瞩目的进展，但目前尚不清楚如何扩展量子计算以满足其最强大应用的需求。尽管量子比特的制造和控制需要不断取得进展，但量子计算的可扩展性也将取决于全面的架构设计，该设计考虑采用分布式多核方法替代传统的单片版本，因此包括通信视角。然而，这不仅仅是引入单纯的互连。相反，它意味着在量子计算机结构中整合完整的通信堆栈。在本文中，我们提出了一种包含量子计算和量子通信的双全栈架构，我们使用这种架构通过结构化设计方法来解决单片与分布式问题。为此，我们重新审视不同的量子计算层，通过强调开放的设计变量和性能指标来捕捉和建模它们的本质。使用现有量子计算机的行为模型和实际测量，模拟结果表明多核架构可以有效释放量子计算机的全部潜力。
虚拟社区 - 公共数字图书馆
“当你想给一本书起个名字时，你不得不想一些简短而有启发性的东西，比如‘虚拟社区’，尽管更准确的书名可能是：‘使用电脑交流的人们建立友谊，有时友谊构成了社区的基础，但你必须小心，不要把工具误认为任务，不要认为在屏幕上写字就是真正的社区。’”– HLR 我们知道社区的规则；我们知道社区对个人生活的治愈作用。如果我们能以某种方式找到一条跨越知识之桥的方法，这些规则难道不会对我们的世界产生治愈作用吗？我们人类经常被称为社会动物。但我们还不是社区生物。为了生存，我们被迫相互联系。但我们还没有与真正的社区的包容性、现实主义、自我意识、脆弱性、承诺、开放、自由、平等和爱联系起来。显然，仅仅成为社会动物已经不够了，在鸡尾酒会上一起闲聊，在生意和边界上互相争吵。我们的任务——我们的基本、核心、关键任务——是将我们自己从单纯的社会生物转变为社区生物。这是人类进化能够继续下去的唯一途径。
超级计算的案例
在本文中，超计算指的是可以构建形式系统，识别、设计、构建或利用物理系统，这些系统具有超越图灵机的能力。超计算通常指可以计算非递归函数的系统，但也有人谈到超图灵系统，它不一定计算任何非递归的东西，但在复杂性或其他指标方面却胜过图灵机。然而，一般来说，超计算和超图灵这两个术语往往可以互换使用，不同的学科对其中一个术语略有偏好。我希望说服你，数学或物理学中没有任何东西可以阻止这种系统的实现。但从某种意义上说，这是一个次要问题，因为即使我们接受超计算在物理现实中没有任何基础，它仍然是一个非常有用的逻辑思想，它提供了一个比其单纯的计算对应物更全面的数学、物理和生物过程模型。借用 MacLennan 的话 [1] ，基于标准递归的可计算性本身无法满足对具有正交幂概念的模型的现实和迫切需求，尤其是当计算
美国霸权时代的英国大战略
威廉·詹姆斯的处女作是对英国大战略的深刻研究，结合了对国家治理的分析以及从第二次世界大战到 2003 年伊拉克战争的历史研究。詹姆斯将大战略定义为“国家安全决策的最高层次，包括对一个国家的总体目标和利益以及其安全环境和资源基础的判断”（1）。这一定义承认了制定和实施大战略的过程的重要性，但也强调了领导层基于现有事实和假设的决策能力的重要性。通过采取这种策略，詹姆斯消除了当前英国精英认为英国“不做大战略”的观念，并反驳了这种错误信念背后的误解（1）。为了反驳这一谬论，他提出了三个中肯的论点。首先，英国政治和军事领导人“在美国霸权时代以大战略的角度思考和行动”（5）。问题在于他们是否胜任这样做——也就是说，他们是否成功。第二和第三个论点回应了两个主要的错误观念：英国失去了对美国的战略主动权，成为单纯的“附庸国”，并且英国的国内政治对于国家外交政策的制定和修改几乎没有影响，因此也对其大战略没有影响（3）。
人工智能“无处不在”：解决公共服务新闻中的人工智能可理解性问题
摘要 算法系统和人工智能在新闻制作中的日益普及引发了人们对记者是否有能力以不违背新闻规范和价值观的方式理解和使用它们的能力的担忧。这种“可理解性”问题对于公共服务媒体来说尤其严重，因为这种复杂而不透明的系统可能会扰乱问责制、决策和专业判断。本文通过文件分析和对 14 名记者的访谈，概述了人工智能在 BBC 新闻制作中的部署，并分析了记者如何理解人工智能和算法。我们发现日益普及的人工智能与 BBC 记者的理解水平之间存在脱节，他们用猜测和想象来代替对这些技术的准确概念。这可能会限制记者有效和负责任地使用人工智能系统的能力，质疑其产出和在新闻制作中的作用，或者适应和塑造它们，也可能妨碍对人工智能如何影响社会进行负责任的报道。我们建议 PSM 在个人、组织和社区三个层面制定促进人工智能可理解性和素养的策略，并且我们从社会文化角度而不是单纯的技术角度重新定义人工智能可理解性问题，以便更好地解决规范性考虑。
STAT1 是建立但不是维持干扰素所必需的......
人类细胞暴露于干扰素 c (IFN c ) 会导致一种有丝分裂可遗传但可逆的状态，称为长期转录记忆。我们之前发现聚集的 GBP 基因受到 IFN c 的强烈引发。在这里，我们发现在引发细胞中，干扰素反应转录因子 STAT 1 和 IRF 1 在再次暴露于 IFN c 时都会以加速的动力学靶向染色质，特别是在引发基因的启动子处。引发不会改变 IFN c 诱导的 STAT 1 活化或核输入的程度，这表明记忆不会改变上游 JAK - STAT 信号传导。我们发现 STAT 1 对建立转录记忆至关重要，但其方式与单纯的转录激活无关。有趣的是，虽然 STAT 1 的丝氨酸 727 磷酸化在引发状态期间得以维持，但 STAT 1 并不是 GBP 基因记忆的遗传性所必需的。我们的结果表明，干扰素暴露的记忆构成了 STAT 1 介导的可遗传状态，该状态在启动期间建立。这使得 GBP 基因准备好在二次干扰素暴露时与 STAT 1 和 IRF 1 结合并加速基因激活。
预测和剩余使用寿命 (RUL) 估计...
第一种方法需要在正常或故障条件下建立系统行为的精确物理模型。当将从传感器捕获的数据与模型的预测进行比较时，可以推断出系统的健康状况。第二种方法使用过去行为的数据来确定当前性能并预测剩余使用寿命 (RUL) (Yakovleva & Erofeev，2015)。物理方法包括失效物理模型。另一种方法是使用简单的裂纹扩展模型来预测受疲劳失效机制影响的系统的 RUL。基于模型的技术需要结合实验、观察、几何和状态监测数据来估计特定失效机制造成的损害。数据驱动技术源自使用历史“运行至失效”(RTF) 数据。这些技术通常用于基于预定失效阈值的估计。可以使用“小波包”分解方法和/或隐马尔可夫模型 (HMM)，因为时频特征比单纯的时间变量能提供更精确的结果。然而，使用历史数据预测资产寿命的方法需要了解资产的物理性质（Okoh 等人，2016 年）。数据驱动的 RUL 估算方法是本章的主题。