XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结构化编程
在（UN）结构化（d）ATA
关于如何负责任地收集，使用和文档数据的决定通常依赖于了解人们如何在数据中反映。然而，基础模型开发中使用的数据的未标记性质和规模对下游风险的系统分析（例如代表性危害）进行了直接挑战。我们提供了一个框架，旨在帮助RAI从业人员更容易地计划和结构分析人们如何在非结构化数据中代表并识别下游风险。将框架组织为映射到3个基本问题的分析组：1）数据中的代表，2）数据中的内容以及3）两个相关性。我们使用该框架在两个常用数据集中分析人类代表性：3560亿代币的常见爬网Web语料库（C4），以及4亿个文本图像对的LAION-400M数据集，两者都在英语中开发。我们说明该框架如何为面对数据使用，开发和文档决定的假设团队的行动步骤提供信息。最终，框架结构人类代表分析并映射分析计划计划，目标和风险缓解措施在数据集和模型开发的不同阶段。
结构化志愿者计划程序
• 所有志愿者都必须提供身份和公民身份或永久居留权证明，并接受背景调查，除非赞助部门要求例外（例如，在短时间内进行低风险的志愿者活动）并经人力资源部与法律事务办公室协商批准。背景调查有效期为一年，必须由 GSU 的背景调查供应商完成，除非志愿者的雇主签署证明，证明志愿者在过去十二个月内已完成背景调查。如果个人不是美国公民或永久居民，他/她必须提供其签证状态的证明。持有临时签证的个人不得担任其他类似职位获得报酬或提供相同服务的志愿者。正在等待 H-1B 签证申请以在大学工作的个人不能担任志愿者。志愿者身份不得用于避免或推迟遵守联邦移民法的就业资格要求。
图形神经网络和结构化数据分析...
向前发展：垂直农业如何融合技术能力和古老的农艺知识来改变世界 - （Videopillola）Castrogiovanni Antonino国家形象和购买的意愿：绿色产品形象在消费者感知中的中介作用
高度结构化和稀疏的线性变换
我们引入了一种名为 De formable Butterfly (DeBut) 的新型线性变换，它概括了传统的蝴蝶矩阵，可以适应各种输入输出维度。它继承了传统蝴蝶从细粒度到粗粒度的可学习层次结构，当部署到神经网络时，DeBut 层中突出的结构和稀疏性构成了一种新的网络压缩方法。我们将 DeBut 用作标准全连接层和卷积层的直接替代品，并证明了其在均质化神经网络方面的优势，并使其具有轻量级和低推理复杂度等优良特性，同时不影响准确性。DeBut 层的无数变形所带来的自然复杂性-准确性权衡也为分析和实践研究开辟了新的空间。代码和附录可公开获取：https://github.com/ruilin0212/DeBut 。
使用结构化纳米材料
虽然LWFA研究目前由精心量身定制的气态目标主导[3]，但固态等离子体可能很快成为一种替代方案，因为它们的固有优势（例如较高的电子密度和更广泛的拓扑灵活性）。例如，有可能准备具有可控有效等离子体密度的空心靶标。碳纳米材料（例如石墨烯[4]）和CNT是良好的候选者，因为其制造技术最近的进展。这项工作考虑了CNT的25 nm-厚的束（绳索）[5]，而不是密集包装的CNT的大容量（森林）。考虑到CNT束可能包含数十个或数百个试管和固有的空隙，因此可以合理地假设原子的密度在10 22 cm 3--中。可以制造一个目标，在同心壳中分布CNT束，如图1所示，有效的等离子体密度为10 20 cm 3-。
JOHN C. LILLY，医学博士，编程和元编程......
正如从数十万个底层程序中产生了一组适应性强、变化多端的数千个元程序，从作为底层的元程序中也产生了其他东西——控制器、舵手、生物计算机中的程序员、自我元程序员。在组织良好的生物计算机中，至少有一个这样的关键控制元程序，当它作用于其他元程序时标记为“我”，当它被其他元程序作用时标记为“我”。我说“至少一个”是经过深思熟虑的。我们大多数人都有几个控制器、自我、自我元程序，它们在控制序列中以时间并行或时间序列的方式在它们之间划分控制权。正如我将在后面详细介绍的那样，自我发展的一种途径是将一个人的生物计算机的控制权集中在一个自我元程序员身上，使其他人成为有意识的执行者，服从于单个管理员，即单个超意识的自我元程序员。通过适当的方法，这种控制集中化，即基本的统一操作，对于许多（如果不是所有）生物计算机来说都是可实现的状态。
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。
人工智能驱动的非结构化数据分析
AI 视频分析 对于拥有 TB 级视频内容的公司来说，手动搜索可能非常耗时。IDOL 消除了对低效搜索技术的需求，因为它可以进行实时视频索引，并提供及时准确的搜索结果。IDOL 进行智能主题分析，因此您可以搜索视频的实际概念，而不是搜索先前输入的标签或关键字。其他功能包括基于关键帧的取景、面部识别、OCR、徽标识别、条形码检测等。
电力系统规划与运营结构化工程硕士
通常，全日制或非全日制学习两年，但全日制学习也可以在一年内完成。课程由八个为期一周的模块组成，每个模块有 40 小时的接触时间，另外还有 110 小时的远程教育工作。成功完成所有模块后，将进行论文项目，论文项目也可以与模块同时进行，具体取决于时间安排。每个模块有 15 个学分，项目有 60 个学分（说明见附录 A）。