XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练模型
使用机器的医疗医疗解决方案...
摘要该项目的主要目的是利用卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN）和集合学习技术开发全面的医学疾病检测系统。我们的目的是自动检测各种疾病，包括Covid-19，脑肿瘤，阿尔茨海默氏症和肺炎，以准确有效的深度学习模型代替手动诊断方法。该项目涉及设计定制的CNN和RNN架构，预处理医学图像和患者数据，并使用标记的数据集训练模型。如果成功，该项目有可能彻底改变医疗诊断，改善患者的结果并通过先进的机器学习技术来增强医疗保健的可及性。关键字：医学疾病检测，卷积神经网络，经常性神经网络，集合学习，深度学习，绩效评估，医疗保健，患者结果。
使用机器的医疗医疗解决方案...
摘要该项目的主要目的是利用卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN）和集合学习技术开发全面的医学疾病检测系统。我们的目的是自动检测各种疾病，包括Covid-19，脑肿瘤，阿尔茨海默氏症和肺炎，以准确有效的深度学习模型代替手动诊断方法。该项目涉及设计定制的CNN和RNN架构，预处理医学图像和患者数据，并使用标记的数据集训练模型。如果成功，该项目有可能彻底改变医疗诊断，改善患者的结果并通过先进的机器学习技术来增强医疗保健的可及性。关键字：医学疾病检测，卷积神经网络，经常性神经网络，集合学习，深度学习，绩效评估，医疗保健，患者结果。
生成式 AI 和 EUDPR。第一个 EDPS 方向...
生成式 AI 模型的生命周期涵盖不同的阶段，从定义用例和模型范围开始。在某些情况下，可能可以先确定一个合适的基础模型，在其他情况下，可以从头开始构建新模型。下一阶段涉及使用相关数据集训练模型以用于未来的系统，包括使用满足模型用例所需的特定自定义数据集对系统进行微调。为了完成训练，需要使用需要人工干预的特定技术来确保更准确的信息和可控的行为。下一阶段旨在评估模型并建立指标以定期评估因素，例如准确性以及模型与用例的一致性。最后，部署和实施模型，包括使用前几个阶段建立的指标进行持续监控和定期评估。
AI-900 WhizCard
自定义视觉服务可帮助您创建自己的计算机视觉模型。这些模型基于图像分类。对于任何分类模型，它应该是每个已知类别或类别的一组图像。自定义视觉服务依赖于深度学习技术。这些技术使用卷积神经网络 (CNN)。CNN 将像素链接到类别或类别。要创建自定义视觉解决方案，用户可以使用通用 Azure 认知服务资源。它包括用于训练和预测的资源。或者他们可以创建仅用于训练或预测的单独自定义视觉资源。这种分离仅对资源跟踪目的有用。配置资源后，用户在自定义视觉门户上训练模型：https://www.customvision.ai。在这里，他们可以创建应用程序并提交图像。它应该有足够的来自各个角度的对象类图像。创建模型后，该服务会根据以下指标评估模型性能：
AI Charades：语言模型作为交互式游戏环境
在本研究中，使用预训练的 GPT-2 Transformer 网络作为模型 [1]。使用预训练模型有几个好处。首先，不需要微调，因此不需要额外的训练或数据收集。其次，通用语言模型提供了丰富的语义环境供交互。在语言模型游戏中，很大一部分挑战包含在语言模型的自然动态中——玩家必须弄清楚哪些短语会影响 AI，理解什么语法等。外部结构，例如在 AI Charades 中提供一个秘密词，主要作为目标框架，以鼓励探索语言模型动态。请注意，任何经过充分训练的语言模型都可以替代，并且不同的模型通常会提供相关（适用基本语法规则）但不同（语言模型偏向其训练数据集）的动态。
具有林德布拉德主方程和干扰测量的量子启发语言模型用于情绪分析
量子启发模型在许多下游语言任务（如问答和情感分析）中表现出色。然而，最近的模型主要关注嵌入和测量操作，忽略了量子演化过程的重要性。在这项工作中，我们提出了一种新型的量子启发神经网络 LI-QiLM，它集成了林德布拉德主方程 (LME) 来建模演化过程和干涉测量过程，提供更多的物理意义以增强可解释性。我们对六个情感分析数据集进行了全面的实验。与传统神经网络、基于 Transformer 的预训练模型和量子启发模型（如 CICWE-QNN 和 ComplexQNN）相比，所提出的方法在六个常用的情感分析数据集上表现出卓越的准确率和 F1 分数。额外的消融测试验证了 LME 和干涉测量的有效性。
Microsoft Word - WP-Ayasdi 预测性维护 (1).docx
在过去的几年中，机器学习 (ML) 已成为管理资产维护数据的首选技术。以前的方法涉及收集历史资产数据并根据阈值标准创建规则集。由于数据量大且复杂，这种方法无法扩展，导致对何时执行维护程序的任意预测。ML 给维护从业人员带来的第一个好处是让他们摆脱了这些规则集的管理。然而，这种解决方案带来了一个新问题。通过基于现有数据训练模型，尤其是使用深度神经网络，从业人员失去了可解释性，从而导致一些不良后果。首先，难以解释或解读的黑盒模型和预测会导致对推荐操作的信任度降低。其次，它为数据科学家带来了更多工作——调整、实验等。因此，传统的 ML 方法会导致模型更难维护，并且维持成本更高。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的获取和政策影响
问题：当今用于构建大多数机器学习模型的过程存在一个根本问题。一般方法是在大量示例上训练模型，然后在尚未见过的类似示例上对其进行测试。通过该测试表明模型已完成。正如谷歌的研究人员 [D’Amour 等人，2020] 指出的那样，这个标准太低，无法产生稳健的模型，因为许多不同的模型都可以通过测试，但它们会以微小的任意方式有所不同，这取决于过程中做出的不同选择。如果这些微小的差异不会影响测试结果，通常会被忽略——但它们可能会导致现实世界性能的巨大差异，其中一些模型是不正确的。这个问题被称为“规格不足”，这意味着即使训练过程能够产生一个好的模型，也可能产生一个坏的模型，因为它无法分辨出差异——其他人也分辨不出。
模拟训练指南 - Marines.mil
在综合训练模型中，模拟有助于准备或补救实战训练，或者能够在实战条件下执行之前，在心理上严格的环境中控制技能相关任务的执行。它以独特的方式允许在基于情境的条件下可视化任务，而这些任务可能由于训练环境限制或活动风险过大而无法安全地完成。通过在训练和准备事件的背景下沉浸式地接触场景，海军陆战队员可以体验一系列认知选项，这些选项可以增强在战争摩擦中实现指挥官意图所需的技能和信心。在更高级别，模拟可以在实战、虚拟和建设性训练环境中整合训练能力，增强训练的真实性和复杂性，同时保留我们根据需要揭示或隐藏训练方式的能力。
使用四个版本的...进行脑肿瘤分类
检测脑癌的医学图像处理方法仍然主要是手动完成，准确度低且时间长。此外，这项任务只有拥有高水平医疗能力的专业人员才能完成，而与需要救治的大量患者相比，专家的数量显然是有限的。随着人工智能的增长以及计算机在处理速度和存储容量方面的飞速发展，可以协助医生对头部肿瘤的存在进行分类。本研究使用了 EfficientNet 架构的四种变体，旨在针对各种 MRI 成像数据训练模型。 B1版本模型被证明是本次调查中最好的，从B0到B3版本（4个版本），准确率高达98%，精确率高达99%，召回率高达95%，f1分数高达97%。这些结果非常好，但并不排除使用不同设计形式进行进一步的研究。