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Medikal：将知识图作为LLM的助手集成，以增强EMRS的临床诊断
电子病历（EMRS）虽然与现代医疗保健不可或缺的一部分，但由于其复杂性和信息还原而呈现临床推理和诊断的Challenges。为了解决这个问题，我们提出了Medikal（将K Nowledge图作为L LMS的ssistants），该框架将大型语言模型（LLMS）与知识图（kgs）结合在一起，以增强诊断性capabilies。Medikal根据其类型将医疗记录中的实体分配给实体的重要性，从而使候选疾病的精确定位在公里内。它创新采用了类似残留的网络样方法，从而使LLMS诊断可以合并为kg搜索结果。通过基于路径的重新算法算法和填充风格的提示模板，它进一步完善了诊断过程。我们通过对新型开源的中国EMR数据集进行了广泛的实验来验证Medikal的有效性，这表明了其在现实环境中提高临床诊断的潜力。代码和数据集可在https：//github.com/csu-nlp-group/medikal上公开获得。
使用知识图授权大规模制造管道的因果机学习
抽象理解制造管道中的因果关系对于关键制造任务（例如异常检测和根本原因分析）至关重要。但是，现有的因果机学习（因果ML）方法难以有效地扩展到制造环境中存在的大量变量。我们倡导将域知识纳入制造管道中，称为知识图（KGS），用于设计用于大规模制造问题的因果ML方法。知识图可以编码有关不同组件和制造管道阶段之间相互作用和依赖关系的丰富上下文信息，从而提供了一个结构化框架来指导发现因果关系。通过合并KG，因果ML模型可以利用数据驱动的方法和领域知识，提高可扩展性并提高大规模制造环境中因果学习的准确性。
考虑细胞和基因疗法中与知识产权有关的问题
德勤指的是Deloitte Toustomatsu Limited（“ DTTL”），成员农场及其附属实体（总的来说是“ Deloitte Network”）。 DTTL（或“ Deloitte Global”）和每个成员公司和关联公司都是合法独立和独立的实体，并且不对第三方施加或约束彼此的义务。 DTTL和DTTL成员公司和分支机构仅对自己的行为和不进行责任，对其他公司或分支机构的行动和遗漏彼此不承担任何责任。 DTTL不为客户提供服务。有关更多信息，请访问www.deloitte.com/jp/about。 Deloitte Asia Pacific Limited是DTTL的成员公司，是保证有限责任公司。 Members of Deloitte Asia Pacific Limited and their affiliates are legally independent and separate organizations, serving more than 100 cities in Asia Pacific, including Auckland, Bangkok, Beijing, Bengaluru, Hanoi, Hong Kong, Jakarta, Kuala Lumpur, Manila, Melbourne, Munbai, New Delhi, Osaka, Seoul, Shanghai, Singapore, Sydney,台北和东京。
日本航空自卫队第四补给情报处授权支出和负担官 - 畑中科长
2024年7月11日 - （4）不属于防卫省暂停权限或航空自卫队参谋长根据“装备等及服务采购暂停指派等指南”所规定的暂停指派的对象。 （5）与上一期一样……
数字经济对企业创新行为的影响：基于Citespace知识图分析
结果和讨论：我们的研究发现：数字经济时代的企业创新行为的研究已经形成了八个研究方向，例如专业知识，人力资本FSA，全球价值链中的整合，财务创新，财务创新，财务，人们偏好，互联网，一切事物的互联网和消费者共同创造。此外，数字经济时代的企业创新行为的研究热点从企业对数字经济联系的看法到企业对数字技术及其应用的熟悉，再到企业对数字转型的尝试演变，反映了理论和实践特征的潜力。最后，我们介绍了数字经济时代企业创新行为研究的未来横截面发展的看法，并提出了基于中国背景的研究趋势。
EP 69 Gen AI播客转录时代的知识图
我最喜欢的人倾向于思考知识图是我们将世界视为事物的看法，而不一定是如何将数据存储和结构化为字符串。以及组织内部的许多这些信息存储库。因此，概念，商业概念的概念，我们都可以与人，地点，订购供应商，字体，代表性的skus以及这些商业概念之间的关系相关联是您如何开始描述数据并将含义附加到其上的关键。这确实是许多组织中知识图的体现。，因此，知识图确实适合这种模具，其中知识图的焦点往往是在需要消耗信息而不是需要如何生成，结构化或存储的信息上。以及在业务概念层面上以业务层面的代表数据，以至于企业中的所有用户不一定必须具有技术背景，了解技术的需求和寻找的内容，并以这种方式代表这些数据，只有这些数据只能使他们能够成为这个位置，使我们能够在这个位置处于这个位置，我们最终可以在自我服务的角度来看，这是我的最终数据，我知道这一点是我的讨论，而我的讨论得出了，这是我的讨论，这是我的讨论，这是我的讨论，而这是我的讨论，而这是一个如此之多，这是我的讨论，而这是一个如此之所以如此，这是我在这个位置的讨论。
基于采矿文献的知识图，用于预测组合疗法：COVID-19用例
摘要 - 本文提出了一种计算方法，该方法用于构建和查询基于文献的知识图，以预测新型药物治疗剂。主要目的是提供一个平台，该平台从FDA批准的药物中发现药物组合，并加速了域科学家的研究。特别是，本文介绍了以下算法：（1）一种用于在生物医学文献中提到的用于从药物，基因和疾病中构建知识图的算法； （2）一种用于从可能构成药物相互作用风险的药物组合中审查知识图的算法； （3）和两种查询算法，用于通过一种药物或一种药物组合来搜索知识图。由此产生的知识图有844种药物，306种基因/蛋白质特征和19种疾病提及。产生的药物组合的原始数量为2,001。我们询问了知识图，以消除不是药物的化学物质产生的噪声。此步骤产生了614种药物组合。审查知识图以消除潜在的风险药物组合，从而预测了200个组合。我们的领域专家手动消除了54种组合，仅留下146个候选人。我们的三层知识图，由我们的算法授权，提供了一种工具，可以为科学家预测药物组合治疗，他们可以从药物靶标和副作用的角度进一步研究。索引术语 - 域知识图，药物重新利用，联合治疗学，PubMed，Chebi，疾病本体论，基因本体论，药物相互作用，网状术语，covid-19
bertnet：从验证的语言模型中收获具有任意关系的知识图
至关重要的是，自动构建各种新关系的知识图（kg），以支持知识发现和广泛的应用。基于众包或文本挖掘的以前的KG施工方法通常仅限于由于手动成本或文本语料库的限制而限于一组预定义的关系集。最新的研究提议使用验证的语言模型（LMS）作为内隐知识基础，这些知识基础接受了提示的知识查询。然而，隐性知识缺乏全面象征性kg的许多理想特性，例如易于访问，导航，编辑和质量保证。在本文中，我们提出了一种新的方法，以从验证的LMS中收集任意关系的群体。使用关系定义的最小输入（提示和一些示例实体对的镜头），该方法有效地在庞大的实体对空间中有效地搜索，以提取对所需关系的各种准确的了解。我们开发了一种有效的搜索和验证机制，以提高效率和准确性。我们部署了从不同LMS收获400多个新关系的kgs的方法。广泛的人类和自动评估表明，我们的方法设法提取了各种准确的知识，包括复杂关系的元素（例如，“ A具有但不擅长B”）。作为源LM的符号解释所产生的kg还揭示了对LMS知识能力的新见解。