XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检索
对话式人工智能——基于检索的聊天机器人
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前，自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在，越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进，因此它成为热门研究之一。在这项工作中，提出了一种基于任务的检索式聊天机器人，该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此，基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明，在大多数情况下，生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
具有扩散模型的生成文本视频检索
现有的文本视频检索解决方案本质上是侧重于最大程度地提高条件可能性的模型，即P（候选人|查询）。虽然很简单，但这种事实上的范式却忽略了基本的数据分布p（查询），这使得识别出分布数据的挑战。为了解决这一限制，我们从生成观点创造性地解决了此任务，并将文本和视频之间的相关性建模为其关节概率P（候选人，查询）。这是通过基于扩散的文本视频检索框架（扩散-RET）来完成的，该框架将检索任务建模为从噪声中产生关节分布的过程。在训练过程中，从发电和犯罪的角度优化了Diffusionret，其发电机通过生成损失优化，并且具有对比度损失的训练的特征提取器。以这种方式，diffusionret巧妙地杠杆化了生成和歧视方法的优势。在五个常用的文本检索基准测试中进行了广泛的实验，包括MSRVTT，LSMDC，MSVD，ActivityNet字幕和DIDEMO，并具有出色的性能，证明了我们方法的效果。更加谨慎，没有任何修改，diffusionret甚至在外域检索设置中表现良好。我们认为这项工作带来了对相关领域的基本见解。代码可从https://github.com/jpthu17/diffusionret获得。
IVC过滤器和高级检索的当代作用...
深静脉血栓形成（DVT）和肺栓塞（PE），称为静脉血栓栓塞（VTE）是心肌梗塞和中风后心血管死亡的第三个原因。1所报告的单位状态DVT的年发病率为每100,000人80例，其中60％以上将发展为PE。尽管PE通常是无偶像的，但它是DVT的并发症，可能导致住院，发病率高和死亡率。2 DVT和/或PE患者的“黄金标准”治疗是抗凝治疗（AC）治疗。然而，对于患有现有或有VTE风险的高臭虫风险患者，AC治疗是禁忌的。3，特别是，在颅内出血或其他主要出血，活跃的胃肠道出血，威胁性的焦点，前启示剂和eClampsia，恶性高血压，脑部手术和脊柱手术中，AC治疗是由ICD-9-9-CM诊断所确定的。3需要防止这些患者的PE发生，支持使用永久性或可检索的下腔静脉过滤器（IVCF）。1
CCC 报告：生成式人工智能时代信息检索研究的未来
研究方向：本报告概述了具有高智力价值和更广泛影响的 IR-GenAI 系统的八个研究方向：（1）IR-GenAI 中的评估挑战和需求；（2）从隐性和显性的人为反馈中学习，以解决可能需要推理的复杂问题；（3）理解和建模不断发展的生成式 AI 信息访问系统的用户；（4）解决或缓解 IR-GenAI 新技术带来的社会技术问题的挑战和潜在解决方案；（5）开发个性化 IR-GenAI 系统的方法；（6）在开发 IR-GenAI 方法时扩展计算、数据和人力时的效率考虑；（7）信息检索在增强 AI 代理中的作用；（8）专门用于信息访问和发现的基础模型。
物理评论A 109，043318（2024）阶段检索...
Bose-Einstein凝结（BEC）是骨颗粒在单个特征状态中形成宏观种群的量子状态。预测该状态的理论[1]在实验室[2，3]中等待了70年，这是一个里程碑的成就，在超级原子和量子模拟的领域中启动了将近三十年的富有成果的研究[4]。尽管取得了进展，但BEC的常用测量技术在它们提供的信息中是不完整的。成像是BEC测量技术的核心。通过通过原子云闪耀光并记录其铸造的阴影，可以在给定状态下提取原子的密度。通常可用两种成像模式：原位，在陷阱内部或旋转时间（TOF）时对云进行成像。通过打开陷阱并记录云膨胀后的原子密度来执行后者[5]；它是测量光学“远场”强度的类似物。如果粒子在扩展过程中不相互作用，并且云的初始尺寸相对于最终扩展的大小而忽略了，则TOF图像提供了云的动量分布，这是波函数的空间傅立叶变换的幅度。如果存在相互作用，但最终密度足够低，以至于它们变得可以忽略不计，则测得的动量分布的动能会反映初始动力学加相互作用能。然而，BEC是量子对象，因此它们是物质波[6]，其特征是幅度和相位。这些成像方式仅捕获状态的一部分，因为它们在单个时间点和单个平面上，原位或TOF中单独测量密度。因此，要表征一个BEC，随着它们的发展，必须在空间中获得其幅度和相位的完整地图。因此，依靠这两种方式，Inno-
唯一数据集探讨了大脑如何存储和检索记忆
虽然科学家已经能够研究参与记忆形成和检索的大脑部分，但这些过程是如何由大脑的各个部分实施的。虽然科学家已经能够研究参与记忆形成和检索的大脑部分，但这些过程是如何由大脑的各个部分实施的。
通过机器学习3D光束成型的机器学习检索复杂的传输矩阵
摘要 - 使用多模纤维用于越来越多的应用，例如光电信，内窥镜成像或激光束成型，这是一个上升趋势，这些应用需要了解纤维特性。在本文中，我们提出了一种新方法，用于从一组没有干涉测量的斑点输出模式中学习多模光纤的复杂传输矩阵。在第一步中，我们的方法找到了一个模型，可以预测多模纤维远端相干光束的强度模式。在第二步中，通过在远场中使用一些额外的强度图像来改进该模型，从而预测了实际的3D复合场，而无需使用参考光束，就可以预测离开多模纤维。我们的两步方法通过标准的50µm核直径踏板纤维在数值和实验上进行了验证，该纤维在1064nm时指导高达140 LP模式。在实验上，使用验证集，我们在近场和远场的纤维输出处获得了预测和真实斑点图像之间的相似性和98.5％的相似性，证明了检索到的复杂传输矩阵的准确性。最后，我们成功地在两个平面中同时证明了图像的投影，以证明复杂场塑造的证明。索引术语 - 机器学习，多模纤维，复杂传输矩阵，无参考方法，可变形镜
在医学，社交媒体中推进多媒体检索...
具有20多年的传统，ImageClef基准测试仪为科学界提供了研究活动和评估多模式数据的注释，索引，分类和检索方法。Imageclef 2024与评估论坛（CLEF）[18,19]的会议和实验室集成在一起，第二版由法国格伦诺布尔大学（University of Grenoble Alpes）托管，2024年9月9日至12日，2024年9月20日。考虑到最后四个成功版的经验，Imageclef 2024将处理四个基准测试任务中的多样性，以接近单语言和跨语言信息检索系统的不同方面[14,18,19] [14,18,19] 很少。广告系列目标是多模式数据注释和检索社区以及计算机视觉，图像信息检索和数字图像处理字段的研究人员。从其成立开始，Imageclef却产生了有意义的学术影响，目前，有420个出版物对Web of Science（WOS）有3792篇引用。本文介绍了计划于2024年计划的四个任务，即：ImageClefmedical，ImageCleFrecommeding，参数的图像检索/生成和ImageCleftopicto（图1）。
Imageclef 2024的概述：医疗应用中的多媒体检索
Bigdan Ionescu 1，Henning M£2，Maria Drold 1，JohannesRèuckert3，Asma Ben Abacha 4，Ahmad Idrisssi-Yagir 3，Schaltic 8，Schaltic 8，System Schmidt 7，Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,