XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文本格式
在机器人控制中采用视觉语言模型来实现象征性动作有什么重要的？
摘要 - 视觉语言模型（VLMS）在理解图像和文本方面具有出色的熟练程度，并基于此类输入生成文本输出，因为它们在网络规模的数据集上进行了培训。它们的机器人应用潜力特别有趣。一个值得注意的例子是RT-2，它是一个能够从给定指令中以文本格式代表的低级操作的系统，以及一系列历史动作和图像观察。为了刺激该领域的进一步研究，我们引入了用于在基于教学的机器人控制中使用VLM的开源实现。此实现支持各种VLM架构，并促进了新模型的直接集成。我们使用我们的框架来训练多个VLM并在物理机器人上进行评估。结果验证了我们框架的实际功效，从而为增强基于教学的机器人控制系统的理解和能力铺平了道路。代码可在以下网址提供：https：//github.com/nicolinho/robobovlm。
llava-re：具有多模式大语模型
多模式生成型AI通常涉及在另一种模态中给定输入给定的图像或文本响应。图像文本相关性的评估对于衡量响应质量或对候选响应的排名至关重要。在二元相关性评估中，即，“相关”与“不相关”是一个基本问题。但是，考虑到文本具有多种格式，相关性的定义在不同的情况下有所不同，这是一项具有挑战性的任务。我们发现，多模式的大型语言模型（MLLM）是构建此类评估者的理想选择，因为它们可以灵活地处理复杂的文本格式并掌握适当的任务信息。在本文中，我们介绍了Llava-re，这是与MLLM进行二进制图像文本相关性评估的首次尝试。它遵循LLAVA体系结构，并采用详细的任务指令和多模式IN上下文样本。此外，我们提出了一个新型的二进制相关数据集，该数据集涵盖了各种任务。实验结果验证了我们框架的有效性。
通过人工智能聊天机器人提取内容...
Suresh P、Ravikumar O、Hari Krishna Mahesh K、Sri Aashritha S 摘要：近年来，搜索引擎在实时提取内容以供分析、理解等方面发挥着重要作用，并且也需要时间来处理。聊天机器人是使用人工智能以不同方式提取所需内容的另一种形式。本文的主要目的是从 wiki 平台中提取所需内容，并以语音和文本格式传递以便更好地理解。聊天机器人有无数种方式可以在大多数环境中提供更好的性能。即使在提供所需内容方面存在滞后。在本文中，人工智能以建议的可交付格式在更短的时间内提供所需信息。所提出的聊天机器人将有效地在现有数据库上工作，即使在同一个数据库中添加了更多信息。随着这些聊天机器人的出现，有需要的人可以获得他们自己所需的建议格式的最新正确信息。索引术语：聊天机器人、语音处理、人工智能、社交网站、维基、内容传递、深度学习。
通过有条件介绍红外图像中多级对象检测的生成数据增强
红外图像中的多级对象检测对于军事和平民使用很重要。深度学习方法可以获得高精度，但需要大规模数据集。我们提出了一个生成数据增强框架文档，用于使用有限数据的红外多级对象检测。本文的贡献是四倍。首先，Doci-Gan被设计为有条件的图像介绍框架，得出配对的红外多级对象图像和注释。其次，为文本到图像转换器配制了将文本格式对象注释转换为边界框掩码映像，从而导致增强是掩盖图像 - 图像 - 绘制图像图像翻译。第三，产生了基于多形态侵蚀的损失，以减轻对本地背景和全球背景的涂料不一致的不一致性。最后，为了生成各种图像，人工多级对象注释在增强过程中与真实的对象注释集成在一起。实验结果表明，具有高质量红外多级对象图像的文档增强数据集，从而提高了对象检测基准的准确性。
序列对齐/地图格式规范
SAM代表序列比对/地图格式。这是一个选项卡划分的文本格式，该格式由可选的标头部分组成，并且是对齐部分。如果存在，则标题必须在对齐之前。标题线以“ @”开头，而对齐行则不。每条对齐线都有11个强制性字段，用于基本对齐信息，例如映射位置，可在特定信息的灵活或对齐器特定信息的可选字段数量变化。此规范适用于SAM和BAM格式的1.6版。每个SAM和BAM文件可以选择指定通过@HD VN标签使用的版本。有关完整版本的历史记录，请参见附录B。SAM文件内容为7位us-ascii，除了某些单独指定的字段值外，该值可能包含UTF-8中编码的其他Unicode字符。替代地，SAM文件是在UTF-8中编码的，但是仅在这些字段描述中明确指定的某些字段值中允许非ASCII字符。1
粒度事项：病理图形驱动的脑CT报告生成的跨模式比对
自动脑CT报告生成可以提高诊断颅疾病的效率和准确性。但是，当前方法受1）粗粒监督的限制：图像文本格式中的训练数据缺乏识别微妙的异常性的监督，以及2）耦合的交叉模式对齐：视觉文本一致性可能不可避免地以粗糙的方式进行，从而导致鲜明的特征代表性地汇总，以报道的代表。在本文中，我们提出了一种新型的病态图形驱动的跨模式比对（PGCA）模型，以进行准确且健壮的脑CT报告生成。我们的方法可以通过对病理图进行构建以学习精细的视觉提示并与文本单词对齐，从而有效地解开了跨模式的对准。该图包含代表基本病理性贡献的异质淋巴结（即，组织和病变）通过与先前的知识相关的内部和属间边缘。通过精心设计的图形嵌入和更新模块，我们的模型完善了微妙的tiss和病变的视觉特征，并使用对比度学习使它们与文本单词对齐。广泛的实验结果证实了我们方法的生存能力。我们认为，我们的PGCA模型有可能大大增强脑CT报告的自动产生，并最终有助于改善颅骨疾病诊断。
虚拟现实和语言模型，学习的新领域
拟议的研究介绍了创新的虚拟现实（VR）和大型语言模型（LLM）体系结构，以增强各种教育环境的学习过程，从学校到工业环境。利用LLM的功能和检索功能发电（RAG），建筑围绕着沉浸式VR应用。该应用程序使所有背景的学生都可以通过提出问题并以文本格式和VR中的视觉提示来与他们的环境进行交互式互动，从而促进了动态的学习体验。llms带有抹布作为这种体系结构的骨干，从而促进了将私人或域特异性数据集成到学习过程中。通过通过数据连接器无缝连接各种数据源，RAG克服了不同的和孤立的信息存储库的挑战，包括API，PDFS，SQL数据库等。RAG Solutions提供的数据索引通过将摄入的数据构造成优化的LLMs消费的格式，进一步简化了此过程。进行了一项经验研究，以评估该VR和LLM架构的有效性。二十名参与者分为实验组和对照组，以评估其学习过程的影响。实验组利用了沉浸式VR应用程序，该应用程序允许与教育环境进行互动互动，而对照组则遵循传统的学习方法。这项研究揭示了实验组的学习成果的显着改善，证明了将VR和LLMS整合到增强学习环境中的理解和参与方面的潜力。本研究提出了一种创新的方法，该方法利用了LLMS与沉浸式VR技术之间的协同作用，为变革性学习经验开辟了途径，超越了传统的界限，并在各种教育景观中获得了学习者。
标准操作程序（SOP） 再通治疗
该内部标准旨在帮助减少歧义、构建和标准化流程，并促进与其他部门就额外诊断的含义和范围进行讨论。它不想也无法覆盖所有可能的治疗情况。当然，根据医疗经验和对个人情况的评估，合理的例外和偏差也是可能的。个体化再通治疗的决定并不完全取决于神经系统症状的程度，而是取决于患者因此遭受的残疾程度。因此，下面给出的 NIHSS 限制应理解为仅供参考，而非绝对的。可以采用 rt-PA 系统性溶栓治疗 (静脉溶栓：IVT) 和神经放射介入手术 (血管内卒中治疗：EST) 进行血管再通。许多限制和特定房屋的例外情况适用于 IVT（参见 C.1 和 C.2）。 2022年和2023年阿替普酶和替奈普酶将出现供应短缺。 Actilyse® 的 IVT 费用约为 1000 欧元，并且不会在 DRG 系统中额外报销。 EST（见 C.3）在症状出现后 24 小时内也可能有效。因此，对我们来说，影像诊断还应包括对 9 小时时间窗口内的所有中风患者、24 小时时间窗口内的所有严重中风患者（NIHSSS 至少 6）以及所有临床症状出现波动的患者进行即时血管诊断。附录 (第 20 页) 中提供了包含相应更改的版本列表。与之前版本相比，主要的变化以蓝色文本格式显示。作为一项基本的质量标准，我们可以影响住院时间（“门到针时间”、“门到腹股沟时间”）直至再通治疗开始。对于标准溶解术（要点 C.1），“从进门到注射针的时间”不应超过 30 分钟 - 无论到达急诊室需要多长时间。血管内治疗从门到腹股沟的时间应少于60分钟。此版本有哪些新内容？ • 修正了围手术期抗血栓管理部分