XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辅助数据
利用药物知识图谱辅助数据检索
药物系统提供和/或利用的数据通常分为两类：（a）事实药物数据和（b）知识药物数据。事实药物数据主要包括药物处方和药物管理数据，医院通常将这些数据以出院信或药单中的自由文本形式存档。已经提出了几种对事实药物数据进行信息检索的方法：信息提取和自由文本搜索 [1]、机器学习 [2]。然而，实现有效的信息检索系统除了需要使用事实数据外，还需要使用知识数据。知识图谱结构（包括概念图形式主义 [3]）已用于生物医学知识，数据表示特别适合药物知识数据 [4]。现有的药物数据库（如 Wikidata [5]、Drug Bank 2 或 GoodRx 3）包含有价值的信息，但如果单独获取和/或将其中一些信息存储为非结构化数据则缺乏全面性 [6]。本研究介绍了一种系统的设计，该系统能够检索法国诺曼底鲁昂大学医院诺曼底健康数据仓库 (EDSaN) [7] 中的处方订单。药物知识数据的概念图如下：
``这就像橡皮鸭会说话''：通过参与式促使研究理解生成的AI辅助数据分析工作流程
基于生成深度学习的最终用户工具，即“生成AI”（在第2.2节中定义）可以大大提高用户分析和了解数据的能力，尤其是那些没有正式专业知识或数据分析中的培训的数据。数据分析工作 - 众所周知，乏味，具有挑战性，容易出错，并且具有很高的专业知识要求。生成的AI在促进数据分析脚本的创作和调试，重新使用分析工作流程，分析脚本的理解，学习和探索方面显着提高了最新技术的状态[58]。用户行为的潜在变化已被描述为生成偏移[58]。生成转移提出了三个变化轴：强化（将应用于现有的工作流程更复杂的自动化），扩展（将自动化更多的工作流程）和加速度（以前成本高昂的工作流程将在其自身自动化时变得更加便宜）。在最终用户数据驱动的感官中，即生成转移的一个重要用户方案，即在某些数据的上下文中进行分析（通常是开放的，定义不明和探索性的）（第2.1节中详细介绍）。最终用户数据驱动的感觉的经典示例包括个人和公司预算，电子表格中的财务建模以及量化的自我[39]活动。不太明显的例子包括旅行计划，或选择访问或电影观看的餐厅。如前所述，生成的AI在数据驱动的感觉中有许多应用。这些涉及定性和定量信息的混合物，以及主观和“客观”迹象；要选择一部电影，人们可能会考虑一个人的偏好和心情，任何同伴的喜好，对预告片的反应，批判性评论和评分，电影持续时间，流派，导演，演员等。它可以建议相关数据集或分析程序，编写数据转换和分析脚本或电子表格公式，帮助调试或重新使用现有脚本，提出主观标准以评估不同的选项，教用户如何应用不熟悉的统计程序或工具，甚至可以帮助用户脱颖而出，以使用户脱颖而出，以帮助用户不适当地造成问题。面对如此广度的应用程序，系统设计师面临的关键问题是范围之一：在何处，通过生成AI来改善数据驱动的感觉的最终用户体验的最大机会和挑战？我们的研究是Sarkar等人首次应用参与式促使Proto-Col的研究。[63]探索生成AI的机会和挑战。参与性促进是研究人员介导的参与介导的参与式的相互作用与广泛的开放式AI系统，例如OpenAI Chatgpt或Microsoft Bing Chat。后者是“广泛”的，因为它们旨在在广泛的工作流程中为援助提供支持。通过研究人员介导的研究，参与者的经验可以基于实际的AI功能，而研究人员将其范围为特定领域（在我们的情况下，是数据驱动的感官）。我们在我们的方法的描述中讨论参与提示的价值（第3节）。我们的研究发现，生成的AI支持数据分析工作 - 通过简化信息来觅食循环中的数据流
无人机辅助数据收集的充电技术
随着Covid-19的需求增加了全球连通性的需求，研究人员正在针对新技术，这些技术可以改善覆盖范围并连接未连接，以便向联合国可持续发展目标取得进展。在此文本中，无人机被视为6G无线网络的关键功能之一，可以扩展以前的无线网络生成的覆盖范围。也就是说，有限的车载能量似乎是阻碍无人机用于无线覆盖的主要缺点。因此，提出了不同的无线和有线充电技术，例如激光光束，充电站和绳索站。在本文中，我们通过对无人机辅助数据集合的情况进行广泛的模拟来分析和比较这些不同的充电技术。我们分析了每种充电技术的优势和劣势，最后表明，激光驱动的无人机在某些情况下与其他充电技术竞争并跑赢大盘。
TNT辅助数据（高敏感性心脏T -Biolincc
1 TNT辅助限制访问数据集的概述此CD包含文档和数据，其中包含用于预防事件的TNT辅助访问数据集，用于预防具有血管紧张素转化酶抑制（和平）试验的事件。此数据发布包括作为主要和平试验的辅助数据收集的数据。这些数据包括生物标志物高敏性心脏肌钙蛋白T（HS-CTNT）。商业目的数据集与非商业数据集相同，因此仅提供一个数据集。2的主要研究概述有限访问数据集限制访问数据集，用于预防具有血管紧张素转化酶抑制（和平）试验的事件的访问数据集，可作为单独的数据集可用。主要研究的数据包括从试验启动（1996年11月）到试验结束（2003年12月）收集的基线和随访数据。3和平出版物与辅助研究委员会