XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System变形金刚
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为34个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
使用深度学习
方法：我们评估了2019 - 2021年与医疗保健相关的选定同行评审AI出版物的成熟度。在报告中，数据收集是由PubMed搜索使用布尔运营商“机器学习”或“人工智能”和“ 2021”或“ 2020”或“ 2019”或“ 2019”的英语和人类主题研究一起进行的。选定的所有三年都被手动分为26个不同的医学专业。我们使用了来自变形金刚（BERT）神经网络模型的双向编码器表示，以根据其摘要来确定研究出版物的成熟度。我们根据该文章的高级作者的医疗保健专业和地理位置进一步对成熟的出版物进行了分类。最后，我们手动从成熟出版物（例如模型类型，数据类型和疾病类型）中手动注释了特定细节。
大型语言模型，代理机构以及为什么语音行为超出了他们（目前） - Kantian-Cum-Pragmatist案件
摘要本文提出了一个问题，即当前或可预见的基于变压器的大语言模型（LLMS），例如为OpenAI的Chatgpt提供动力的人，可以是一种与人类相当的方式。它负面回答问题，提出以下论点。除了利基的用途外，还使用语言手段来行动。，但LLM无法采取行动，因为它们缺乏意图。这反过来是因为它们是错误的存在：有意图的代理需要是自主生物，而LLM是异性机制。得出结论，本文基于基于变形金刚的LLM的结构方面的说法，这些LLM已迈出了从机械性的人工性到自主性自治构造的第一步 机制。
医学教育中的人工智能聊天机器人
近年来，教育中技术的整合改变了学生学习和与教育内容互动的方式。该领域的一个特定创新是人工智能聊天机器人的实施，这源于深度学习，自然语言处理，变形金刚和大语言模型（LLMS）的进步。这些聊天机器人旨在模仿用户输入潜在复杂请求的交互式对话，并且聊天机器人提供了类似人类的响应。1自成立以来，这些聊天机器人已用于各种应用程序，包括回答问题，生成解释和摘要，在语言之间翻译以及执行其他自然语言任务。这些应用已导致LLMS整合到咨询，IT和教育等行业中。2
对图像生成模型的文本调查-IJRPR
TIG模型背后的核心原理涉及复杂的神经网络的利用，通常利用诸如生成对抗网络（GAN）和自动回归变形金刚等体系结构。这些模型具有理解和解释文本输入的能力，随后生成与所提供的描述保持一致的图像。该过程涉及从文本提示中学习复杂的模式，纹理和上下文细节，展示了这些模型在不同域中彻底改变内容创建的潜力。随着TIG的景观继续发展，必须对现有文献进行全面审查，以了解这个新兴领域内的细微差别，挑战和进步。在这篇综述中，我们深入研究了15篇开创性论文，这些论文对文本到图像生成模型的开发和完善有重大贡献。
高程：利用元素的产品，用于设计高效且轻巧的视觉变压器
我们引入了Elevit，这是一种新颖的视觉变压器，可用于图像处理任务。与可持续计算的趋势保持一致，高架可以解决对轻质和快速模型的需求，而不必通过主要使用元素智能产品而不是传统的矩阵乘法来重新定义多头注意机制，而不是损害多头注意机制。这种修改保留了敏捷功能，同时在卷积投影框架内启用多个多头大小块，从而导致具有较少参数和提高训练和推理效率的模型，尤其是对于模仿者复杂的数据集。针对最先进的视觉变形金刚的基准测试在低数据制度数据集（如CIFAR-10，CIFAR-100和TINY-IMAGENET-200）上展示了竞争性能。
新设施连接或与AEP传输系统连接的现有设施更改的要求
第2.2.1.1节（分布式能源）：为ERCOT区域添加了其他建模要求。 第2.2.2节（共享研究结果和要包括的数据的程序）表3中：共享方法和信息将包括在研究中，对脚注27进行了修订，以满足PJM和ERCOT的要求。 第4.3.1节（故障中断设备）添加“如果或何时EUC或负载客户在仪表（BTM）的后代添加任何形式的添加或ders，则修改交付点，对变形金刚需要重新研究并重新建模到Energization。>第2.2.1.1节（分布式能源）：为ERCOT区域添加了其他建模要求。第2.2.2节（共享研究结果和要包括的数据的程序）表3中：共享方法和信息将包括在研究中，对脚注27进行了修订，以满足PJM和ERCOT的要求。第4.3.1节（故障中断设备）添加“如果或何时EUC或负载客户在仪表（BTM）的后代添加任何形式的添加或ders，则修改交付点，对变形金刚需要重新研究并重新建模到Energization。EUC有望相应地提供模型。也请参见第4.4.1.4节，以获取一些其他信息。”第4.5.1节：（ SCADA要求：数据要求）删除了有关DER请求者的潜在实时数据操作义务的一般语言添加了一个段落，解释了SCADA数据的数据要求。第4.5.2节（遥测）表8：与生成设施相处的非辅助负载。IT注意MVAR和MW名称的要求，每个变压器的非辅助负载。表10：修改了对真实和反应性的注入资源可用性，以表明它适用于风，太阳能和存储。第4.7.1节（光纤电缆要求）指出AEP的声明将确定添加最低光纤要求。
生成深度学习David Foster PDF
生成AI目前是技术中最热门的话题。本动手指南教机器学习工程师和数据科学家如何使用Tensorflow和Tensorflow和Keras从头开始创建令人印象深刻的生成深度学习模型，包括变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN），变形金刚，变形金刚，正常流量，基于能量的模型，基于能量的差异模型，以及基本的架构架构。Through tips and tricks, you'll learn how to make your models more efficient and creative.Discover how VAEs can change facial expressions in photosTrain GANs to generate images based on your own datasetBuild diffusion models to produce new varieties of flowersTrain your own GPT for text generationLearn how large language models like ChatGPT are trainedExplore state-of-the-art architectures such as StyleGAN2 and ViT-VQGANCompose polyphonic music使用变形金刚和博物馆构成生成世界模型如何将增强学习任务求解到诸如dall.e 2，Imagen和稳定扩散等多模型模型中，这本书还探讨了生成AI的未来及其具有竞争优势的潜力。生成AI目前是技术中最热门的话题。本动手指南教机器学习工程师和数据科学家如何使用Tensorflow和Keras从头开始创建令人印象深刻的生成深度学习模型，包括VAE，gans，gans，transformers，“标准化流量”，“基于能量”的模型，基于能量的模型以及扩散的扩散模型。这本书以基本的深度学习概念和高级体系结构为基本的深度学习概念开始。和概率理论，正如某些模型使用数学符号描述的那样。Through tips and tricks, you'll learn how to make your models more efficient and creative.Discover how VAEs can change facial expressions in photosTrain GANs to generate images based on your own datasetBuild diffusion models to produce new varieties of flowersTrain your own GPT for text generationLearn how large language models like ChatGPT are trainedExplore state-of-the-art architectures such as StyleGAN2 and ViT-VQGANCompose polyphonic music使用变形金刚和博物馆构成生成世界模型如何将增强学习任务解决成多模型，例如Dall.e 2，Imagen和稳定的扩散，这本书还深入研究了生成AI的未来及其具有竞争优势的潜力。要开始使用Python，请访问Learningpypython.org获取免费资源，这些资源将帮助您发展足够的知识来与本书中的示例合作。对线性代数（矩阵乘法等）有牢固的了解也很重要另外，请确保您有一个可以从GitHub存储库中运行代码示例的环境。不用担心您是深度学习的新手 - 您不需要昂贵的硬件即可像GPU一样开始培训模型。实际上，在投资硬件之前了解基础知识更为重要。本书将向您展示如何在自己的数据上培训自己的生成模型，而不是依靠预训练的模型。我们将从第一原则中深入研究这些模型的架构和设计，因此您可以完全了解它们如何使用Python和Keras进行编码。科学家们正在破解代码以复制一些最具开创性的生成深度学习模型，例如变化自动编码器，生成的对抗性网络（GAN），编码器模型和世界模型。在本文中，专家David Foster带领读者从深度学习的基础上到彻底改变该领域的出血 - 边缘算法的旅程。通过分享技巧和技巧，您将深入了解如何优化模型以提高性能和创造力。动手实践实用的GAN示例，例如Cyclegan for Style Transfer和Musegan for Music Generation。学习如何制作复发性生成模型来生成文本，并使用注意机制改进它们。探索生成模型如何授权代理在加强学习框架内处理复杂的任务。最后，深入研究了基于变压器的模型，例如Bert和GPT-2，以及Progan和StyleGan等图像生成技术。
使用机器学习在乳房X线图数据上进行乳腺癌诊断的概念模型
乳腺癌数据的乳腺癌诊断越来越多地利用了先进的机器学习（ML）技术，以提高准确性，降低假阳性/负面因素，并支持放射科医生在临床决策中。本研究的重点是通过将多视图乳房X线照片分析与最先进的ML算法相结合，以开发用于乳腺癌诊断的概念模型。现代掌管通常强调深度学习（DL）体系结构，例如卷积神经网络（CNN），视觉变形金刚（VIT）和混合模型，这些模型结合了可靠分类的本地和全球特征外推。尤其是多视图方法，分析了颅底（CC）和中外侧倾斜（MLO）观点的互补信息，是提高诊断准确性的基础。变形金刚和基于注意力的机制有助于观看相关性学习，增强集成和解释性。同时，弱监督的技术，例如多个实例学习（MIL），可以使用有限的注释数据进行肿瘤定位和分类。解决与不平衡数据集和数据稀缺性，预处理方法（例如，增强，基于GAN的合成）和转移学习有关的挑战已成为关键工具。可解释的AI（XAI）方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和Shapley添加说明（SHAP），通过使模型输出与放射性专业知识相结合来改善临床信任。尽管有进步，但仍然存在诸如数据集多样性，模型通用性和建筑标准化之类的障碍。这项研究综合了多视图ML框架，弱监督和解释性中的关键创新，以提出一个稳健的，概念上综合的诊断模型。的发现旨在弥合AI进步和临床适用性之间的差距，为改善乳腺癌筛查结果提供基础。需要进一步的工作来阻止方法论并验证不同人群的模型。