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World File Search System多模式的
从高效的多模型到世界模型：调查
摘要 - 多型大型模型（MLMS）正在成为一个重要的研究重点，将强大的大语言模型与多模式学习结合在一起，以跨不同数据模式执行复杂的任务。本评论探讨了MLM中最新的开发和挑战，强调了它们在实现人工通用智能和作为世界模型的途径方面的潜力。我们提供了关键技术的概述，例如多模式的思想链（M-COT），多模式指令调整（M-IT）和多模式的内在学习（M-ICL）。此外，我们讨论了多模型模型的基本技术和特定技术，突出了它们的应用，输入/输出方式和设计特征。尽管取得了重大进步，但统一的多模型模型的发展仍然难以捉摸。我们讨论了3D生成和体现智能的集成，以增强世界模拟功能，并提出将外部规则系统纳入改进推理和决策。最后，我们概述了未来的研究指示，以应对这些挑战并推进该领域。
ICPR-2024的海报论文列表
1.132 179张，bin; zou，chaofan*;歌曲，Wenwen FTC：联合实体和关系提取的新颖三胞胎分类模型1.133 363张，梁； Zheng，Nan* H2O2NET：一个新型实体关系连接网络，用于联合关系三重提取1.134 R2-629 BHESRA，KIRTILEKHA； Agarwal，Akshay*一个多模式的框架来对抗仇恨演讲
朝着基础模型中的开放框架
7多模式系统不仅包含LLM。例如，诸如Midjourney，稳定扩散和DALL-E之类的文本到图像模型是多模式的，但缺乏语言模型组件。术语“多模式”可以参考各种场景，包括用于输入和输出的不同模态（文本到图像，图像到文本），多模式输入（文本和图像）的处理或多模式输出的生成。因此，FMS的细粒分类法可能是有用的，以及相应的技术堆栈和缓解措施的变化。
Matthew W. Daus，Esq。
（新加坡土地运输当局）；今年的年度监管机构奖获得了马修·道斯（Matthew Daus）（IATR）授予新加坡土地运输管理局（“ LTA”）副局长Bharathi Kumaran。该奖项是由去年的获奖者，温尼伯市停车局租用办公室车辆的经理格兰特·希瑟（Grant Heather）颁发的。Kumaran在公共服务方面拥有10多年的经验，目前领导该部门负责监督点运输行业的政策制定，数据分析和许可操作。 LTA因运输法规的成就而受到认可，包括多模式运输网络，数字许可以及创建20分钟的城镇和45分钟的城市。 IATR还选择了该奖项的LTA，因为其治理框架确实是多模式的，并且是未来监管机构的一个例子。Kumaran在公共服务方面拥有10多年的经验，目前领导该部门负责监督点运输行业的政策制定，数据分析和许可操作。LTA因运输法规的成就而受到认可，包括多模式运输网络，数字许可以及创建20分钟的城镇和45分钟的城市。IATR还选择了该奖项的LTA，因为其治理框架确实是多模式的，并且是未来监管机构的一个例子。
评估DeepSeek
•2023年11月2日，DeepSeek编码器模型发布了。•2024年12月，DeepSeek-V3发布了一种多功能且具有成本效益的大语言模型。•2025年1月20日，DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero发布了DeepSeek最有能力的复杂推理和解决问题的模型。此外，六个较小的“蒸馏”版本可在本地设备上操作。DeepSeek AI助手，聊天机器人，利用DeepSeek-V3，也可以使用。•2025年1月28日，DeepSeek Janus-Pro是一组用于图像生成的多模式的模型。
增强了脑肿瘤手术后的恢复：试验方案...
在1990年代初，亨里克·凯特（Henrik Kehlet）教授首先以“快速手术”为“快速轨道手术”，在1990年代初以“快速轨道手术”发起的是多模式的护理途径，旨在减少手术的生理压力，减少并发症，最大程度地减少术后贬值，并加速恢复。 这些方案最初适用于结直肠手术，包括患者教育，医学优化，营养补充，预处理和碳水化合物负荷，避免阿片类药物的镇痛鸡尾酒，微创性手术技术，早期的早期手术技术以及术后的早期mo- bilization。 2使用时代方案已导致并发症率和住院时间（LOS）降低30％–50％，3-5，导致它们在各种亚专业中的积极采用。 从脊柱和开始是多模式的护理途径，旨在减少手术的生理压力，减少并发症，最大程度地减少术后贬值，并加速恢复。这些方案最初适用于结直肠手术，包括患者教育，医学优化，营养补充，预处理和碳水化合物负荷，避免阿片类药物的镇痛鸡尾酒，微创性手术技术，早期的早期手术技术以及术后的早期mo- bilization。2使用时代方案已导致并发症率和住院时间（LOS）降低30％–50％，3-5，导致它们在各种亚专业中的积极采用。从脊柱和
悉尼火车 2022-2023 年度报告 - 新南威尔士州交通局
客户体验旨在将以客户为中心的文化融入悉尼列车，帮助我们为客户提供始终如一的高质量成果。团队一直在寻找不断改善客户旅程的方法，利用客户信息和反馈的见解，与合作伙伴合作，投资新技术和创新，提供升级和改进，并倾听员工的意见。该团队与整个投资组合的同事合作，支持交通部的未来愿景，即创造真正一体化、多模式的客户旅程。
西开普省阅读战略，2020-2025 年
21 世纪的背景带来了新的阅读模式，需要新的阅读实践。这些新模式的例子包括使用 WhatsApp 和 Instagram、在移动设备上阅读带有地图和图表的天气预报，以及年轻人通过互联网与朋友和粉丝分享照片和帖子。这些技能要求以新的方式阅读，因为今天的文本是多模式的。虽然在今天的“数字”世界中，声音、图像、视频和文字被有目的地组合起来以有效地与读者沟通，但以前主要用于印刷材料的类似阅读技巧和策略仍然必须应用。
对Riemannian歧管上的复杂EEG数据分布进行建模朝外检测和多模式分类
摘要 - 目的：riemannian几何形状用于脑部计算机界面（BCIS）已在纪念百年中获得了动力。针对Riemannian BCIS提出的大多数机器学习技术都会考虑一个人的数据分布是单峰的。但是，由于高数据可变性是脑电图（EEG）的关键限制，因此该分布可能是多模式的，而不是单峰。在本文中，我们提出了一种新型的数据建模方法，用于考虑在EEG协方差矩阵的Riemannian歧管上考虑复杂的数据分布，旨在提高BCI可靠性。方法：我们的方法，riemannian光谱聚类（RISC），代表使用基于地质距离提出的模拟测量的图形上的eeg协方差矩阵分布，然后通过光谱群集将图形节点组成。这允许在歧管上建模单峰和多模式分布。RISC可以用作设计名为Outier检测的离群检测器Riemannian光谱聚类（ODEN-RISC）和名为多模式的多模式分类器Riemannian Spectral spectral clustering（MCRISC）的基础。以数据驱动方式选择Odenrisc/Mcrisc的所有必需参数。越过，无需预先设置离群检测的阈值和多模式分类的模式的数量。结果：实验评估表明，与现有方法相比，Odenrisc可以更准确地检测EEG异常值，而Mcrisc进行了标准的单峰分类器，尤其是在高变异性数据集上。结论：预计Odenrisc/Mcrisc将有助于使现实生活中的BCI在实验室外和神经学应用程序外应用更强大。明显：RISC可以用作强大的EEG Outier检测器和多模式分类器。