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利用数字技术用于伊博语言开发耶利米·安妮·恩纳·恩南·埃纳·埃博尼州，艾巴卡利基耶利米。
利用数字技术为伊博语言开发耶利米·安妮·安妮·安妮·安妮·埃纳尼·埃比尼州，阿巴卡利基耶利米jeremiah.nwankwegu@ebsu.edu.edu.edu.edu.ng摘要数字技术彻底改变了沟通，教育和文化保存，并为非葡萄酒提供了诸如非葡萄酒的开发机会。本文探讨了如何利用各种数字技术，包括移动应用程序，社交媒体平台，电子学习平台，人工智能以及诸如虚拟现实和增强现实等沉浸式技术，以促进和维护伊博语。通过检查现有的数字资源，例如语言学习网站，交互式应用程序和数字词典以及成功的计划，本研究表明了这些工具可以增强语言学习和文化参与的潜力。此外，它解决了诸如Internet访问，设备可用性和财务限制之类的挑战，提出了解决方案，例如扩大宽带基础设施，提供低成本设备以及确保多样化的资金来源。未来的方向强调了新兴技术，战略合作和可持续方法的重要性，以确保伊博语的充满活力和持久的未来。本文以呼吁利益相关者的呼吁进行了呼吁，包括教育机构，科技公司，政府和社区团体，以协作促进一个具有数字授权的生态系统，以支持数字时代的IGBO语言的持续活力。数字技术彻底改变了我们交流，学习和互动的方式。引言在21世纪，数字技术彻底改变了我们在全球范围内传达，学习和保存语言的方式。随着全球社区通过互联网和社交媒体越来越互动，已经出现了新的机会，以支持Igbo等世界少数族裔语言的发展和促进。如果利用，数字工具和平台，语言爱好者，教育者和社区的力量可以共同努力，以确保伊博语不仅生存，而且在现代时代蓬勃发展。从在线语言课程和交互式应用程序到虚拟文化交流和多媒体内容创建，利用技术推进Igbo语言发展的可能性是巨大而令人兴奋的。本文探讨了可以通过战略性地利用数字技术来振兴伊博语，加强其在母语中的使用的各种方式，并将其引入伊博散居者内外的新一代学习者。拥抱技术的变革潜力可以帮助我们在伊博语言保存和成长的故事中写下新篇章，并确保其在数字时代及以后的充满活力的存在。数字技术的定义和范围是指生成，存储或处理数据的电子工具，系统，设备和资源（Johnstone，Kervin和Wyeth，2023年）。这些技术包括广泛的应用程序，包括但不限于计算设备，通信工具和软件应用程序。它为语言发展和保存提供了新的可能性。数字技术的范围很广，涵盖了从基本硬件和软件到人工智能（AI）和虚拟现实（VR）的高级创新的所有内容。igbo语言的概述伊博语是尼日利亚所说的主要语言之一，主要是该国东南部地区的伊博人。它属于尼日尔 - 戈语言家族，该家族是世界上最大的语言家族之一。
大型语言模型的重症监护大数据部署和提取：描述性分析
背景：公开访问的重症监护数据库包含巨大的临床数据，但是它们的利用通常需要先进的编程技能。大型数据库和非结构化数据的日益增长的复杂性给需要编程或数据分析专业知识以直接利用这些系统的临床医生带来了挑战。目的：本研究旨在简化与重症监护相关的数据库部署和通过大语言模型提取。方法：该平台的开发是一个两步过程。首先，我们使用Docker Container Technology启用了自动化数据库部署，并具有结合的基于Web的分析接口Meterfase和Superset。第二，我们开发了重症监护室的预审预周化变压器（ICU-GPT），这是一种大型语言模型，在重症监护室（ICU）数据上进行了微调，该模型集成了Langchain和Microsoft Autogen。结果：自动部署平台的设计考虑了用户友好性，使临床医生能够在本地，云或远程环境中部署1个或多个数据库，而无需手动设置。成功克服了GPT的令牌限制并支持多策略数据后，ICU-GPT可以生成结构化查询语言（SQL）查询，并根据请求输入从ICU数据集中提取洞察力。为临床医生开发了一个前端用户界面，以在基于Web的客户端上实现无代码SQL生成。结论：通过利用自动部署平台和ICU-GPT模型的功能，临床医生可以更有效，更有效地可视化，提取和安排与重症监护相关的数据库，而不是手动方法。我们的研究可以减少在复杂的生物信息学方法上花费的时间和精力，并提高临床研究。
AOLO：针对低碳导向的无线语言模型服务的分析和优化
摘要 - 大语言模型（LLMS）中的前进已导致其广泛采用和在各个领域的大规模部署。但是，由于其大量的能耗和碳足迹，它们的环境影响，尤其是在推断期间，已经成为人们越来越关注的问题。现有研究仅着眼于推理计算，忽视了网络辅助LLM服务系统中碳足迹的分析和优化。为了解决这一差距，我们提出了AOLO，这是一个用于低碳导向的无线LLM服务的分析和优化框架。AOLO引入了全面的碳足迹模型，该模型量化了整个LLM服务链中的温室气体排放，包括计算推理和无线通信。此外，我们制定了一个优化问题，旨在最大程度地减少整体碳足迹，该碳足迹是通过在体验质量和系统性能限制下的关节优化推理输出和传递功率来解决的。为了实现这种联合优化，我们通过采用SNN作为参与者网络来利用尖峰神经网络（SNN）的能源效率，并提出了一种低碳导向的优化算法，即基于SNN的基于SNN的深度加固学习（SDRL）。全面的模拟表明，与基准软批评者相比，SDRL算法显着降低了整体碳足迹，降低了18.77％，突出了其实现更可持续的LLM推理服务的潜力。
应对过度处方挑战：用于药物建议任务的大型语言模型
药物推荐系统在医疗保健中引起了人们的关注，因为它们的潜力根据患者的临床数据提供了个性化和有效的药物组合。但是，现有的方法论在适应多种电子健康记录（EHR）系统并有效地利用非结构化数据时会遇到挑战，从而产生有限的概括能力和次优性能。最近，利用医疗领域的大型语言模型（LLM）的兴趣正在增长，以支持医疗保健专业人员并增强患者护理。尽管出现了医疗LLMS及其在医疗问题回答之类的任务中，他们在临床环境中的实际应用，尤其是在药物建议中，但通常仍然没有得到充实的态度。在这项研究中，我们评估了用于药物建议任务的通用和医学特异性LLM。我们的发现表明，LLMS经常遇到过度处方的挑战，导致临床风险增加并降低药物建议精度。为了解决这个问题，我们提出了语言辅助药物建议（LAMO），该建议采用了一种参数高效的微调方法来量身定制开源LLM，以在药物建议方案中进行最佳性能。lamo杠杆在临床注释中提供了大量的临床信息，这是一种在传统方法论中通常不足的资源。由于我们的方法，Lamo的内部阀门准确性超过10％以上的最先前方法。此外，时间和外部验证证明了Lamo在各种时间和医院的强大概括能力
大语言模型的医学解释对放射学诊断决策的影响
临床表现：一名59岁的妇女在右眼有4天的炎症和疼痛病史，在那里她已经失明了几年。慢性失明和最近的症状表明了一个长期存在的眼部问题，现在已经成为症状。成像发现：磁共振成像显示右轨道质量，表明受影响的眼睛有明显的病变。全身参与：腹部和胸部成像显示许多肝肿块，腹部和胸部淋巴结肿大以及椎骨硬化骨性疾病，表明广泛转移性疾病。眼病史：几年患者在眼中盲目的事实表明，长期存在的主要眼病，例如黑色素瘤，可以转移到其他器官。病理确认：将右眼夹紧用于姑息性缓解，并获得组织以进行诊断。摘除剂以控制症状并获得明确的诊断。症状相关性：轨道肿块，广泛的转移性病变和患者眼病史的组合强烈表明转移性眼部黑色素瘤。
