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World File Search System数据提取
对大语言模型（LLMS）医疗保健应用的测试和评估的系统审查
重要性：大型语言模型（LLMS）可以帮助进行广泛的医疗保健相关活动。当前评估LLM的方法使得难以识别最有影响力的LLM应用领域。目的：总结以5个组成部分对医疗保健中LLM的当前评估：评估数据类型，医疗保健任务，自然语言处理（NLP）/自然语言理解（NLU）任务，评估维度和医学专业。数据来源：对PubMed和Web Science进行了系统搜索，用于在01-01-2022和02-19-2024之间发表的研究。研究选择：评估医疗保健中一个或多个LLM的研究。数据提取和综合：三名独立审核者根据评估中使用的数据，医疗保健任务（what）和NLP/NLU任务（如何检查），评估维度（评估维度）以及所研究的医疗专业的维度分类。
分数阶PNGV电池模型的参数估计方法
在不同类型的电池中，锂离子电池因其性能和安全特性而成为最受欢迎的类型。需要电池管理系统来从这种电池中获得便捷的性能并尽可能延长电池的使用寿命。因此，良好的电池管理系统需要一个准确的电池模型。在本研究中，以代表开路电压变化的新一代汽车合作伙伴 (PNGV) 等效电路电池模型为基础，并基于 PNGV 等效电路电池模型创建分数阶电池模型。创建电池模型后，最重要的主题之一是模型参数的确定。在此阶段，为了简化问题，使用分层方法将测量的电池数据集划分为子层，并通过对每个子层进行分析和数据提取来确定参数，以反映不同的充电状态水平。这种方法有助于获得准确的电池模型，在每个电流脉冲期间，稳态误差小于 5 mV，瞬态误差小于 30 mV。
西伯利亚、中东和……的极端热浪 - ASPRS
Airgon LLC 彻底改变了无人机数据提取 — GeoCue Group, Inc. 的全资子公司 AirGon LLC 宣布推出 Topolyst™，这是一款先进的桌面应用程序，旨在轻松从无人机在建筑和采矿现场收集的点云和/或激光雷达数据中提取信息和衍生产品。Topolyst 的投资回报几乎是立竿见影的 — 以前需要几天时间才能完成的现场数据收集现在借助 Topolyst 强大的自动化工具在几小时内即可完成。PhotoScan 和 Pix4D 等应用程序提供了从密集图像覆盖中生成点云的复杂方法。无人机直接收集激光雷达技术才刚刚兴起。Topolyst 是一套综合工具，它利用这些软件和传感器的数据进行高精度现场测量和体积分析。Topolyst 包括大量可视化模式（平面、剖面、3D）和工具，例如：
2025 年报告 - 欧洲数据保护监督机构
首先，无论我们考虑哪种趋势，我观察到大多数有影响力的人工智能应用的用例都处理个人数据。很容易得出这样的结论：人工智能系统在我们日常生活中的部署将在很大程度上依赖于个人数据的处理。在人工智能的开发和训练阶段，会收集大量个人数据，包括文本、图像、音频和视频，通常包含生物特征和行为数据等敏感信息，这会带来重大风险，例如潜在的数据泄露、滥用或将有偏见或不具代表性的数据纳入人工智能模型。经过训练后，人工智能模型还可能会记住部分训练数据集，并可能受到数据提取攻击。此外，在人工智能系统部署阶段，用户与模型的交互可能涉及进一步处理个人数据，从而引发隐私问题，尤其是涉及生物特征数据时。
使用机器的ICU患者中败血症死亡率的预测
13方法：本研究使用模仿IV数据库分析重症监护患者的结果，14个重点是成人败血症病例。采用最新的数据提取工具，例如Google Big-15查询，并且按照严格的选择标准，我们在本研究中选择了38个功能。此选择16还通过全面的文献综述和临床专业知识来告知。数据预处理17包括处理丢失值，重组分类变量以及使用合成Mi-18诺元过采样技术（SMOTE）来平衡数据。我们评估了几种机器19学习模型：决策树，梯度提升，XGBOOST，LIGHTGBM，多层观察者20 TRON（MLP），支持向量机（SVM）和随机森林。使用了顺序减半和21个分类（SHAC）算法进行高参数调整，并且使用了火车测试拆分22和交叉验证方法来进行性能和计算效率。23
产品范围和战略咨询 RFP
● 平台目标：我们的目标是提供更适应不同教育环境的数据平台产品。新客户的需求各不相同，包括数据源、转换、访问、角色、团队、分析等等。目前，我们无法支持这些需求，或者需要定制解决方案，这促使我们探索更全面的数据解决方案。我们还设想最终推出一套相关的、可互操作的产品，理想情况下，这些产品既能为我们服务，也能为我们的客户服务。 ● 分离的数据管理问题：目前，我们的数据提取、处理、转换、面向客户的分析、治理和可观察性紧密交织在一起。我们希望在我们的产品基础设施中分别管理这些独立层的技术、可扩展性和维护。我们还希望将数据管理与数据基础设施管理分开。理想情况下，我们希望最终用户能够通过界面管理自己的数据，而我们管理实现这种界面的底层基础设施。设计方案必须考虑并定义以下内容：
镜像疗法治疗脑卒中后失语症的疗效及安全性
本研究将搜索 PubMed、Web of Science、Cochrane Library、EMBASE、Medline、中国知网 (CNKI)、万方、中国生物医学文献数据库 (CBM)，从建库至 2023 年 5 月 1 日，以确定任何符合条件的研究。出版语言或日期不受限制。我们将只纳入 MT 治疗中风后失语症的随机对照试验。两名研究人员将分别负责研究选择、数据提取和研究质量评估。西方失语症量表 (WAB) 和失语商 (AQ) 将被列为主要结果。波士顿诊断性失语症检查方法 (BDAE)、中国标准失语症检查 (CRRCAE) 将被列为次要结果。统计分析将采用 RevMan V.5.4 软件进行。纳入研究的偏倚风险将通过 Cochrane“偏倚风险”工具进行评估。将使用建议分级评估、发展和评价指南来评估结果证明的质量。
了解辅助技术对盲人和视力障碍人士的社会心理影响：
方法：审查将包括 2019 年至 2024 年期间以英文发表的主要研究，重点关注辅助技术对盲人和视力不佳者的社会心理结果。符合条件的研究将涉及各个年龄段和各种环境下的盲人和部分失明参与者，研究心理（例如情绪健康、自尊）和社会结果（例如社会参与、支持）。将在七个电子研究数据库中进行搜索：CINAHL（EBSCO）、PsycINFO（EBSCO）、ACM 数字图书馆、IEEE Xplore、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar（前 100 条记录）。研究将根据预定义的资格标准进行筛选和选择，数据提取将重点关注出版细节、研究设计、人口特征、辅助技术类型和心理社会影响。结果将使用描述性统计数据、图表和叙述综合进行总结。
2024 年全球捕获和 IDP 软件供应商矩阵报告摘录 | OpenText
• 识别引擎/工具包 - 产品包括 OCR/ICR 引擎和基于云的 IDP 服务 • 文档处理服务 - 供应商通常提供基于云的 AI 模型，这些模型经过训练可提取特定文档类型的数据，例如发票或收据 • 捕获和 IDP 应用程序 - 可以在本地、私有云或 SaaS 环境中运行，它们管理文档工作流，包括输入、分类和数据提取，通常与第三方业务线系统集成 • 内容服务/ECM - 供应商提供使用捕获和 IDP 管理内容的系统，为输入和编目内容提供有效途径 • 工作流/BPM/BPA - 用于管理通常需要文档和/或这些文档中包含的数据的流程的系统 • RPA - 处理可以从一个系统重复传输到另一个系统的结构化数据的自动化；IDP 支持输入非结构化数据