引言映射是一种使用层次结构和类别来构建思想的强大技术(Tony and Buzan 1993)。思维地图可以在思维过程的任何阶段使用,例如产生个人和小组思想,构造这些想法以及计划如何使用它们(Bouthuner 2006)。思维地图可以在各个领域使用,包括做笔记,做出选择,写作,组织项目,集思广益,会议,制作清单,演示和自我完善(Wycoff 1991; Buzan和Buzan 2006)。的思维映射用作笔记工具,具有召回功能(荷兰,荷兰和戴维斯2004; Brinkmann 2003; Buzan and Buzan 2006),结构和分类思想(Buzan and Buzan和Buzan 2006)(2006年),概念理解的增强(Goodnough and Long Mannough 2006; Brinkmann 2003; Ab-Haho; Ab-Hahao 2003; Ab-ab-abi-ab-ab-ab-ab-ab-ab; El-Khalick 2008),并简化了笔记(Buzan and Buzan 2006)。但是,很明显,构建这种思维图不是一件容易的任务(Erdem 2017)。创建思维地图的用户遇到了与个人化和材料有关的几个挑战。一些用户会遇到认知困难,例如在精神上征税并忘记符号的含义(Erdem 2017)。绘画技巧通常也缺乏(Erdem 2017)。材料约束包括彩色铅笔的无法访问和寻找所需的视觉内容的差异(Erdem 2017)。最近,出现了几种人工智能的思维映射工具,例如Xmind(Xmind,Ltd.
用户输入:用户提供查询或提示。检索器:系统从外部知识来源(例如数据库,网站或内部文档)检索相关文档或数据。相关文档:这些检索的文档用于为生成模型提供其他上下文。生成器:生成模型(通常是预训练的LLM)同时使用用户输入和检索到的文档来生成响应。输出:最终响应是给用户提出的,通常以引用或对检索到的数据的引用。
第 20 页 #7 - 国家洪水频率 (NFF) 程序允许使用回归估计的等效记录年限和观察记录的年数作为加权因子对估计和观察到的峰值流量的对数进行加权。当回归方程有等效记录年限时,系统会提示用户输入观察记录的年限和观察到的峰值流量。NFF 已更改为允许用户输入 500 年洪水的观测值并计算 500 年洪水的加权估计值,即使给定州没有 500 年回归方程。此计算中使用了 100 年回归方程的等效记录年限和推断的 500 年洪水。
*由于某些用户输入了大量无意义的问题(例如“a”或“a”),因此在计算时排除了演示实验期间一次使用时提问超过 300 个问题的用户的所有问题。
摘要:对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长,导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统,以根据用户输入(例如症状或医疗状况)推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状,该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物,从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML,CSS和JQuery具有互动性和用户友好型,而后端则集成了一个强大的基于Python的框架(例如烧瓶或Django)来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外,该系统还包括一种反馈机制,以持续改进,并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时,数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理,从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化,以更有效地了解用户输入。关键词:医学建议系统,机器学习,个性化医学,疾病分类,症状分析
控制通过网络的设备访问 为帮助限制通过网络对设备的访问,MX-6240N/7040N 提供 IPsec、SMB 和对 SSL 加密(安全套接字层)、IP/MAC 地址过滤、IEEE 802.1x 身份验证、协议启用/禁用和端口管理的扩展支持,以实现最大安全性。文件保持机密 MX-6240N/7040N 提供机密打印功能,使用时需要用户输入 PIN 码才能打印排队的文件。为帮助保护您的直接打印文件免遭未经授权的查看,MX-6240N/7040N 提供加密的 PDF 打印和扫描。此外,安全传真释放可确保收到的传真文件保留在内存中,直到授权用户输入 PIN 码,以便更轻松地遵守 HIPAA 等医疗保健法规。
但是,您可以更新每月的付款金额和日期。如果输入每月金额,该金额不允许在36个月或更短的时间内还清余额,则系统将自动对其进行调整。在下面的示例中,用户输入了$ 200的金额,该金额低于最低允许的金额。
使用数字生成性多媒体工具,为各种媒体(例如游戏,电影,装置,表演和安装)生产了交互式和沉浸式的音景。Miranda and Brouse(2017)声称,声音设计师可以利用生成技术来生成过程的声音效果,环境声音纹理以及音频环境,以适应用户输入和环境变化。声音设计师可能会创造动态,响应迅速的音频体验,从而通过利用这些技术来增加用户的沉浸和参与度。数字生成多媒体技术用于为各种媒体(包括游戏,电影,装置,表演等)创建交互式和沉浸式的音景。借助生成工具,声音设计师可以创建适应用户输入和外部情况的过程声音效果,环境声音纹理和音频环境(Miranda&Brouse,2017)。使用这些工具,声音设计师可以产生动态的,响应迅速的音频体验,从而促进用户参与度和沉浸感。