XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCoder
通过强化学习的动态反馈
大型语言模型（LLM）在为增强学习（RL）任务设计奖励功能方面显示出巨大的潜力。但是，获得高质量奖励代码通常涉及人类干预，大量LLM查询或重复的RL培训。为了解决这些问题，我们提出了卡片，即迭代生成和改进奖励功能代码的LLM驱动奖励设计框架。具体来说，卡包括生成和验证代码的编码器，而评估器则提供动态反馈，以指导编码器改进代码，从而消除了对人类反馈的需求。除了过程反馈和轨迹反馈外，我们还引入了轨迹偏好评估（TPE），该评估（TPE）基于轨迹偏好评估当前的奖励函数。如果代码失败了TPE，则评估器会提供偏好反馈，避免在每次迭代时进行RL培训，并使奖励功能与任务目标更好地保持一致。对Meta-World和Maniskill2的经验结果表明，我们的方法在任务性能和令牌效率之间取得了有效的平衡，在所有任务中都优于或匹配基线。在12个任务中的10个任务中，卡表现出与经过专家设计的奖励训练的政策更好或可比的性能，我们的方法甚至超过了3个任务的Oracle。
DOH索赔和裁决规则
JAWDA数据认证要求从收到第一名患者后的前六个月。这些设施，如果它们具有有效的流程图和经过认证和/或经验丰富的编码员的证明，则应使用E＆M代码来对医生的访问进行访问，并在强制性关税中对基本产品的强制性关税和协商的费率（1至3倍强制性关税）的其他产品申请。但是，如果在豁免期结束时未获得JAWDA数据认证，则保险公司有权收回以高于未经认证的提供商设定的利率支付的总额。
分类薪酬计划公共.pdf - 德克萨斯大学西南分校
安全 此职位涉及安全敏感事务，须遵守德克萨斯州教育法典 51.215，该法典授权 UT Southwestern 获取犯罪历史记录信息 薪资 薪资 面议 经验和教育 高中文凭或同等学历，以及两年的医生或医院计费或收款经验，包括至少一个医学专业的丰富经验和知识。 优先考虑拥有认证专业编码员 (CPC)、高级记录技术员 (ART) 或注册记录管理员 (RRA) 资格。 认证专业编码员 (CPC) 认证可以代替 2 年经验。 职责 从医院、诊所和/或医生办公室找到指定服务的患者的住院服务记录。摘要相关信息，即症状的出现、疾病或病症的类型、预期或确定的诊断、测试、程序和其他类型的服务。 确保主治/教学医生执行的所有可计费服务均已根据联邦、州和保险法规进行适当记录。利用编码资源（即 ICD-9、CPT 和部门或分部费用表）将提供的服务和诊断输入计算机或账单表。执行分配的其他职责。**其他职责：执行分配的其他职责。德克萨斯大学西南医学中心致力于营造一个教育和工作环境，为大学委员会的所有成员提供平等的机会
生成式人工智能和人力资源的未来
但在生成式人工智能的世界里，你可以和一个非常智能的聊天机器人交谈，说：“嘿，这是我的技能和经验。什么工作适合我？”它可能会回复说：“嗯，大多数拥有你技能的人会做这些事情，但有些人会做 A、B、C”，其中“C”是编码。然后，你可以说：“告诉我编码中的这些工作是什么”，它可以提取一份编码员的工作描述，这份描述不仅面向 IT 人员，而且可以翻译成你理解的语言。然后你可以说：“好的，这很棒。我很感兴趣。我需要什么样的学习经历？” 生成式人工智能可以告诉你这些学习经历是什么。
diff-e：基于扩散的学习，用于解码想象的语音eeg
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
提交给Interspeech
对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比，这是一项挑战任务。近年来，降解扩散概率模型（DDPM）已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法，用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号，以进行想象的语音。结果表明，与传统的机器学习技术和基线模型相比，差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明，DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具，并具有潜在的暗示，以开发脑部计算机界面，从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语：无声沟通，语音识别，电子脑摄影，想象的语音，脑部计算机界面
通过AI授权法律正义：高级法律文本摘要的强化学习SAC-VAE框架
自动化法律文本的摘要构成了一个重大挑战，这是由于法律文档的复杂和专业性质。尽管最近在自然语言文本摘要的强化学习方面取得了进展，但其在法律领域中的应用效果不佳。本文介绍了SAC-VAE，这是一种专门为法律文本摘要而设计的新颖的增强学习框架。我们利用差异自动编码器（VAE）将高维状态空间凝结到更易于管理的较低尺寸特征空间中。这些压缩特征随后被软性演员批评（SAC）算法用于政策学习，从而促进了从法律文本中自动产生的摘要。通过全面的实验，我们从经验上证明了SAC-VAE框架在法律文本摘要中的有效性和出色性能。
生成情节内存中语义完成的模型
许多研究表明，情节记忆是一种生成性，但是大多数计算模型都采用存储视图。在这一文献中，我们提出了一个情节记忆的生成方面的模型。是基于中心假设，即海马商店和回复发作的方面作为记忆痕迹，这是不完整的。在召回中，新皮层在我们称为半完整的过程中根据一般语义信息合理地填充了缺失的零件。该模型结合了从机器学习，矢量定量的变异自动编码器（VQ-VAE）和像素卷积神经网络（PixelCNN）中知道的两个神经网络体系结构。作为情节，我们使用代表上下文的不同背景的数字和时尚项目（MNIST）的图像。该模型能够以语义上合理的方式完成内存跟踪的丢失部分，直到可以从头开始生成合理的图像，并且可以很好地概括为未经训练的图像。压缩也
用于生物医学数据实例化和可视化的创新深度学习方法
摘要 大多数生物医学应用面临的主要问题之一是大量未标记的数据。人类专家手动分析和分类海量数据库大多是不可行的，在某些有限条件下（仍然极其耗时）只有部分工作仅针对专家可轻松识别的简单特征。关于这个方面，医学专家面临两个具有挑战性的问题：如何选择最重要的数据进行标记，以及数据集的最小大小是多少（但足以定义每种病理）以进行分类器的训练。在本章中，我们提出了一种基于可视化数据分析的新方法，以使用最少的标记数据构建有效的分类器。编码器是卷积变分自动编码器 (CVAE) 的一部分，用作 2D 可视化的数据投影。输入向量被编码到二维潜在空间中，这有助于专家直观地分析训练数据集的空间分布。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。