XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检索
附录 1 PubMed、Web of ...的检索策略
((Aged[Mesh] 或 Aging[Mesh] 或 Aged[Text Word] 或 aging[Text Word] 或 Elder*[Text Word] 或 “old adult*”[Text Word] 或 “older adult*”[Text Word] 或 “old person*”[Text Word] 或 “older person*”[Text Word] 或 “old individual*”[Text Word] 或 “older individual*”[Text Word] 或 “old people”[Text Word] 或 geriatr*[Text Word] 或 “independent living”[Mesh Terms] 或 “independent living”[Text Word] 或 “healthy aging”[Mesh] 或 “healthy aging”[Text Word] 或 healthy[Text Word]) AND (Exercise[Mesh] 或 Exercise[Text Word] 或 “physical activity”[Text Word] 或 “physical exertion”[MeSH] 或 “physical exertion”[Text Word] 或 “physical fitness”[Mesh] 或 “Physical Education and Training”[Mesh] 或“体育教育与训练”[Text Word] 或 “体育教育”[Text Word] 或 “体育训练”[Text Word] 或 “体能训练”[Text Word] 或 “体能训练”[Mesh] 或 “体能训练”[Text Word]) AND (mhealth[Text Word] 或 “m-health”[Text Word] 或 “移动健康”[Text Word] 或 “可穿戴技术*”[Text Word] 或 “智能手机*”[Text Word] 或 “移动应用*”[Text Word] 或 应用*[Text Word] 或 webapp*[Text Word] 或 ehealth[Text Word] 或 “电子健康”[Text Word] 或 远程医疗[Text Word]))
irgen：图像检索的生成建模
摘要。虽然生成建模在整个研究领域都普遍存在，但其整合到图像检索领域中仍然在很大程度上没有探索和不合理。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，将图像检索重新构图为生成建模的变体，并采用了序列与序列模型。这种方法与当前研究中统一的趋势和谐相吻合，并提出了一个具有凝聚力的框架，可以进行端到端的差异搜索。这又通过直接优化技术促进了出色的性能。我们的模型的开发被称为IRGEN，它解决了将图像转换为简洁的语义单元序列的关键技术挑战，这对于实现效率有效的搜索至关重要。广泛的实验表明，与先前的竞争检索方法相比，我们的模型在三个广泛使用的图像检索基准和200万尺度的数据集上实现了最先进的性能，从而产生了很大的改善。此外，生成建模所促进的精确分数的显着激增列出了绕过重读阶段的潜力，在实际检索工作流程中，这在传统上是必不可少的。该代码可在https://github.com/yakt00/irgen上公开获取。
自定义说明和增强的检索功能
抽象基础模型是下一代人工智能，有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型（LLMS）是一种基础模型，能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM，以优化其在特定任务（例如医疗挑战问题）中的性能。直到最近，调整需要技术编程专业知识，但是OpenAI的定制生成预培训变压器（GPT）允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中，我们提供了LLM的概述，如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例，以证明这些工具的多功能性和有效性。首先，我们提出了“眼神”，这是一种教育援助，从临床准则中产生问题以促进学习。第二，我们构建了“ Eyeasserant”，这是一种临床支持工具，并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后，我们设计了“ GAT的GPT”，它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估，并解决了关键方面，例如其临床应用中的隐私和问责制。最后，我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。
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。
自动存储和检索系统的进步
自动存储和检索系统（ASRS）通过自动化库存存储和检索来改变现代仓库管理，从而大大提高了运营效率，准确性和空间利用率。与手动存储系统相关的效率和错误越来越多，导致行业采用自动解决方案，这些解决方案可以处理复杂的大规模操作。本文研究了ASRS在增强仓库管理中的作用，重点是机器人技术，传感器，人工智能（AI）和工业互联网（IIOT）等关键技术进步。这些技术使ASR可以通过实时数据收集，预测性维护和增强的决策能力来优化库存管理。此外，ASR与AI算法的集成允许自我优化和适应性，从而提高了整体仓库生产率，同时降低了运营成本。本文还讨论了ASRS对行业4.0的影响，在该行业4.0中，这些系统在启用智能，相互联系的制造和物流环境中起着关键作用。对手动与自动化系统的比较分析突出了ASR的相当优势，包括较高的吞吐量率，减少人为错误和改善空间利用率。通过对相关文献和行业应用的综述，本研究强调了ASR在现代工业环境中的变革潜力及其对仓库运营效率和可持续性的贡献。
免疫激活状态调节婴儿的检索
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年10月5日。 https://doi.org/10.1101/2022.04.24.24.488172 doi：Biorxiv Preprint
七步联邦商标检索策略
2. 使用在线 ID 手册确定您的产品或服务的具体术语。首先从这个按字母顺序列出的可接受的商品和服务识别术语列表开始。ID 手册可在 USPTO 网站 http://tess2.uspto.gov/netahtml/tidm.html 上搜索。找到描述您的商品或服务的术语。例如，“飞盘”是飞碟型玩具的可接受术语。3. 确定国际类别。在线 ID 手册中您的产品或服务的条目还将列出该产品或服务的相应国际类别。虽然提供您的商品或服务的类别不是申请的必要条件（TEASPlus 申请除外），但了解您的国际类别可以帮助您集中搜索。4. 确定相关商品或服务及其类别。确定与您的产品一起使用、宣传或销售的相关商品和/或服务的术语。例如，在 ID 手册中，花生酱与果冻和果酱一起销售和使用。另外，还要浏览国际商品和服务分类，查找与您的产品或服务相关的类别。（http://www.uspto.gov/trademarks/notices/international.jsp） 5. 制定基本的搜索策略。集思广益，想出几种与您的商标相似的替代方案，以防您的首选被采用。美国专利商标局可能拒绝您的商标的原因是什么？（请参阅 http://tess2.uspto.gov/webaka/html/Likelihood/Likelihood_of_Confusion.html 上的常见拒绝情况）。如果您的商标包含短语，最重要的关键词是什么？不要忘记使用截词符（*）或通配符（？）来查找词干与您的商标相似的商标。 6. 拓宽您的搜索策略。考虑使用商标的其他拼写和同音异义词进行搜索。使用与您的商标含义相同或相似的词语。此外，尝试发音或外观相似甚至语音相同的词语。如有必要，可以稍后通过将搜索结果限制为第 2 步中找到的商品/服务或第 3 步中找到的国际类别来缩小范围。 7. 进行搜索。在您当地的专利商标资源中心（www.uspto.gov/ptrc）或家里（如果可以上网）使用 TESS（美国专利商标局基于网络的商标电子搜索系统）进行搜索。 注意：如有需要，请搜索徽标和设计。使用设计搜索代码手册（http://tess2.uspto.gov/tmdb/dscm/index.htm）确定您商标图形设计组件（如果有）的正确设计搜索代码。使用这些设计代码在 TESS 上搜索，看看是否有其他商标具有与您的商标类似的设计元素，并且适用于类似的产品/服务。
基于时间码的部分文件检索 2.0
Artico、Be Certain（和 Q 支架设计）、DLT、DXi、DXi Accent、DXi V1000、DXi V2000、DXi V4000、DXiV-Series、FlexTier、Lattus、Q 徽标、Q Quantum 徽标、Q-Cloud、Quantum（和 Q 支架设计）、Quantum 徽标、Quantum Be Certain（和 Q 支架设计）、Quantum Vision、Scalar、StorageCare、StorNext、SuperLoader、Symform、Symform 徽标（和设计）、vmPRO 和 Xcellis 是 Quantum Corporation 及其附属公司在美国和/或其他国家/地区的注册商标或商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。本文提及的产品仅用于识别目的，可能是其各自公司的注册商标或商标。所有其他品牌名称或商标均为其各自所有者的财产。Quantum 规格可能会发生变化。
查看账单状态并检索 RV
6. 成功登录后，您将进入此屏幕，从可用提供商 ID 中进行选择。注意：如果您在一个 OWCP Connect 登录下注册了多个提供商，或者您已作为用户添加到另一个提供商门户，则这些可用的提供商 ID 将在下拉菜单中可用。
检索器（拉布拉多） - DNA测试报告
Allabs Lincolnshire Lass在Technicoat AX139501 18/03/2020 Bitch Technicoat Subur和Labil Party Party Party of Arihzans的时间20/09/2022 Clear