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通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
通过顺序学习过程列表以生成检索模型
最近，已经提出了一种新颖的生成检索（GR）范式，其中学会了单个序列到序列模型直接生成有关查询的相关文档标识符（DOCID）列表。现有的GR模型通常采用最大似然估计（MLE）进行优化：这涉及给定输入查询的单个相关文档的可能性最大化，并假设每个文档的可能性独立于列表中的其他文档。我们将这些模型称为本文的重点方法。虽然在GR的背景下已显示出刻的方法有效，但由于其无视基本原则，即排名涉及对列表进行预测，因此被认为是最佳的。在本文中，我们通过引入替代列表方法来解决此限制，该方法赋予GR模型以优化DOCID列表级别的相关性。具体来说，我们将排名的DOCID列表的生成视为一个序列学习过程：在每个步骤中，我们都会学习一个参数子集，这些参数最大化了the -th docID的相应生成可能性，给定（前面）顶部𝑖 -1个文档。为了形式化序列学习过程，我们为GR设计了位置条件概率。为了减轻梁搜索对推断期间发电质量的潜在影响，我们根据相关性等级对模型生成的文档的生成可能性执行相关性校准。我们对代表性的二进制和多层相关性数据集进行了广泛的实验。我们的经验结果表明，在检索性能方面，我们的方法优于最先进的基准。
RetLLM-E：问题检索提示策略......
本文重点介绍如何使用大型语言模型来帮助助教回答大型学生论坛（如 Piazza 和 EdSTEM）上的问题。由于这些论坛上的学生问题通常与机构、教师和课程传授的特定方面密切相关，因此通用的 LLM 不能直接完成这项任务。我们引入了 RetLLM-E，一种结合文本检索和提示方法的方法，使 LLM 能够对学生的问题提供精确且高质量的答案。当向学生提出问题时，我们的系统会启动一个两步过程。首先，它从 (i) 课程教师提出的学生问题数据集（问答检索）和 (ii) 课程材料的相关部分（文档检索）中检索相关上下文。然后，RetLLM-E 使用检索到的文本和精心设计的提示结构提示 LLM，以得出针对学生问题优化的答案。我们进行了一系列定量和人工评估实验，将我们的方法与学生实际问题测试集中的问题的真实答案进行了比较。结果表明，与没有上下文或仅依赖基于检索的上下文的 LLM 相比，我们的方法对课程相关问题的回答质量更高。RetLLM-E 可以轻松应用于不同的课程，为教师和学生提供上下文感知的自动响应。
使用深度学习和脑电图数据进行信息检索
简介 在不久的将来，我们不会输入命令或说出命令，而是会思考它们。目前，脑机接口已投入使用，并且有可能从使用功能性磁共振成像 (fMRI) 获得的大脑活动记录中生成正在默读的内容的记录 (Tang 等人2023)。最近，已证明使用脑电图 (EEG) 成像进行神经记忆解码是可能的 (Bruns、Haidar 和 Rubino 2023)。神经记忆解码是从大脑数据重建心理回忆的概念。这一发现很重要，因为与 fMRI 不同，EEG 设备价格低廉且舒适。消费者可以购买 EEG 设备并在一天中的大部分时间佩戴它们。使用消费级 EEG 设备进行神经记忆解码表明了一系列令人兴奋的应用。神经信息检索就是这样一种应用。随着互联网上可用的信息越来越多，找到以前遇到过的文档成为一个难题。创建和存储书签不是一个好的解决方案，因为用户创建的标签或关键字是主观的并且很难创建。重新搜索文档的替代方案可能很困难且耗时。使用神经信息检索，只需思考一下就可以检索曾经看到的信息。在此应用程序中（见图1），用户在找到有用的文档或网站后，会在记录简短的 EEG 时对其进行短暂的思考。稍后，为了检索文档，用户在脑电图再次显示时简要回忆文档的内容
评估存储条件以及对从湖水检索的法医证据对象的DNA的影响
摘要：从刀具，智能手机，磁带和垃圾袋等常见物体中与犯罪环境中有关的痕迹的痕迹对法医DNA实验室的挑战。恢复的DNA的量可能会受到水环境，水的时间，恢复方法的影响，物体到达实验室之前的物体的运输和存储程序。本研究评估了四种储存条件对从血迹，触摸DNA，纤维印刷和头发中检索到的DNA的影响，最初沉积在刀具，智能手机，包装胶带，导管磁带和垃圾袋上，并在湖水中浸没了三个时段。检索后，将物体通过室温下的空气干燥，在-30℃，氮气或湖水中冻结。结果表明，浸没时间强烈影响了DNA的数量和降解，尤其是在浸没时间（21天）之后。在成功的成功中观察到了显着的变化，而mtDNA pro填充受到浸没时间间隔和存储条件的影响较小。这项研究表明，在DNA分析之前进行空气干燥或冻结，尽快从水中检索，对犯罪现场调查中DNA Pro填充的结果有益。
融合专家与检索增强生成，增强信息检索和推理
摘要 — 本研究探讨了将检索增强生成 (RAG) 集成到已使用混合专家 (MoE) 的 Mistral 8x7B 大型语言模型 (LLM) 中，以解决其在复杂信息检索和推理任务中现有的局限性。通过利用 Google BIG-Bench 数据集，我们进行了广泛的定量和定性分析，以评估增强模型的性能。结果显示准确率、精确率、召回率和 F1 分数均有显著提高，凸显了增强模型在生成语境丰富、准确且细致入微的响应方面的卓越能力。这种集成展示了一种克服传统 LLM 固有局限性的有希望的方法，标志着人工智能研究的关键进展。我们的研究结果有助于持续开发更具适应性、更高效、更智能的人工智能系统，为人工智能在各个领域的应用开辟新的途径。该研究承认与数据集范围和计算需求相关的限制，并为未来的研究提出了进一步完善和扩展模型适用性的方向。
自动存储和检索系统（ASRS）
已有30多年的历史了，我们一直为客户提供了在自动化和工艺领域的全面解决方案。我们知道制造公司的需求以及生产和物流流程所需的设备和系统的供应商。我们仅使用来自世界领先制造商的经过验证的系统组件。我们专业，迅速地创建了根据个人要求量身定制的现代仓库。
线性同态加密和私人信息检索
这两个差异仅影响我们密码文本的最低顺序位。因此，我们可以通过简单地设置我们的参数来处理这两个问题，即使误差分布稍大，可以使解密能力高。例如，如果我们设置2 B + 2 更广泛地，我们可以适当地设置参数，以允许在这些LWE密文上执行任何（多项式）的同构添加。 这种线性同态对建立对加密数据执行一些（受限制的）计算的密码系统非常有用，例如，汇总了加密的投票。 在本讲座的其余部分中，我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。更广泛地，我们可以适当地设置参数，以允许在这些LWE密文上执行任何（多项式）的同构添加。这种线性同态对建立对加密数据执行一些（受限制的）计算的密码系统非常有用，例如，汇总了加密的投票。在本讲座的其余部分中，我们将看到如何使用它来构建私人信息检索。
检索多媒体文献评论：
摘要 - 多媒体检索是关于多媒体内容中包含的信息的搜索和重新选择。多媒体内容由图像，文本，视频，声音或四个组合组成。多媒体内容，尤其是每年拍摄的数字照片和视频超过1.2万亿的照片。八十五（85）％的多媒体内容是使用智能手机拍摄的，并直接上传到社交媒体上。多媒体内容的堆积将每年继续增长，因此它需要时间在使用的存储媒体中追踪它。多媒体检索可以根据内容的面对所有者对城市进行分类。可以使用人工智能做好面部识别。人工智能的发展也一直在发展，直到机器学习技术的出现为止。目前，许多关于多媒体检索的研究使用了机器学习，这些方法得到了其他AI算法（例如深度学习）的支持。在这项文献研究中，将对面部增强中使用的多媒体检索，机器学习和算法进行研究，以便获得多媒体检索方法的成功率和机器学习方法的结论，以识别面部。
数据检索和演示：要考虑
虽然MedDra等高度颗粒状的术语减少了在数据输入时对解释的需求，但它影响了数据检索，分类和表现的过程，这是支持药物开发，药物保护和风险管理所必需的。MEDDRA的层次结构通过提供分组术语（高级项[HLTS]和高级组项[HLGTS]）来促进数据检索，从而汇总了用于编码为更广泛的医疗类别的非常具体的术语。MedDra的多轴性（将PT分配给多个系统器官类[SOC]）可以通过主要和次要路径在数据检索中灵活。分组术语和多轴性允许采用合理的数据检索方法，但Meddra的复杂性需要指导以优化结果。