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企业中的生成AI -Model自定义
在此设计中，我们主要关注骆驼2。Llama 2可免费提供研究和商业用途。它为聊天用例优化的生成文本和微调模型提供了一系列验证的模型。Llama 2型号在2万亿代币数据集上进行了培训，其特征是Llama1。此外，超过100万个新的人类注释进一步丰富了Llama 2聊天模型。这些模型建立在优化的变压器体系结构上，并具有各种参数尺寸。使用开放源的大型语言模型（例如Llama 2）的本地部署为客户提供了随着时间的推移的价值，并以可预测的成本和对数据的完全控制，从而降低了安全性和IP泄漏的风险，并确保遵守法规。
制造门户中的 AI 增强型 KPI 定制
制造门户中的 AI 增强型 KPI 定制 Sahil Nyati 通讯作者电子邮箱：sahilnyati9[at]gmail.com 摘要：本研究论文介绍了一种将人工智能 (AI) 集成到制造门户关键绩效指标 KPI 定制功能设计中的综合解决方案。目的是通过解决传统 KPI 系统的局限性来提高 KPI 监控的灵活性和有效性。本文讨论了制造业 KPI 的本质、传统 KPI 系统的缺点、定制的必要性以及 AI 在 KPI 定制中的集成。提出的解决方案包括动态数据库设计、智能 KPI 管理的 AI 集成和可定制的用户界面等核心组件。文章强调了这种方法在提高运营效率、战略决策和适应未来趋势方面的重要性。它还概述了持续改进、可扩展性和与新兴技术集成的前景。关键词：人工智能、KPI 定制、制造门户、运营效率、决策、可扩展性 1. 简介 本研究论文详细介绍了人工智能 (AI) 在制造门户关键绩效指标 (KPI) 定制功能设计中的集成。它旨在利用 AI 来提高 KPI 监控的灵活性和有效性。 2. 背景 要了解 KPI 定制功能在制造环境中的必要性和影响，深入了解关键绩效指标 (KPI) 的背景及其在工业系统中的作用至关重要。这种扩展的背景提供了 KPI、其传统用法、局限性以及通过定制可能实现的增强功能的详细概述。 1）制造业中 KPI 的本质 a) 定义和重要性： - KPI 是反映组织关键成功因素的可量化测量。 在制造业环境中，KPI 对于监控机器性能、确保质量控制和优化生产流程至关重要。 它们提供有关效率、生产力、运营成本和维护需求等各个方面的见解。 b) 传统 KPI 用法：- 传统上，制造业中的 KPI 是预定义的和静态的，侧重于生产量、停机时间和运营效率等一般指标。 这些 KPI 通常根据行业标准选择，并且在不同的机器和流程中是统一的。 2) 传统 KPI 系统的局限性 a) 缺乏灵活性：- 传统系统在修改或添加新 KPI 方面提供的灵活性有限，这可能导致在监控机器或流程的特定或独特方面存在差距。
Blendscape：启用视频的最终用户定制 -
在过去几十年中，视频会议技术的进步及其增加的可用性使分布式用户能够协作以前需要面对面互动的活动。自从Covid-19大流行以来，视频会议不仅在促进专业任务（例如远程工作和远程学习[3，39]）中获得了知名度，而且还用于健康任命[26]，社交聚会[21]和Hobbies和Hobbies [8，62]。但是，由于它们如何撰写会议环境（即，围绕用户的视频呈现的“舞台”或背景），今天的视频会议工具并不能反映其使用的丰富活动范围。用户通常位于通用会议室内的视频网格的单独区域中，这可能导致会议会议[19]，减少用户参与度[10]，并破坏介导对话的人际线索[28，56]。为了支持与分布式协作者需求一致的更具表现力的视频会议环境，我们设想利用生成AI来使最终用户能够创建自定义的会议环境。为了了解现有的设计空间，我们审查了视频介导的通信研究，该研究重新设计了会议空间，以减轻分布式协作（例如，通信障碍，降低共同存在意识）的挑战。尽管HCI社区对有效的会议环境设计和经验研究的了解证明了它们在分布式协作方面的好处，但对于最终用户无法实时实施这些设计的工具支持。我们确定了三种主要的设计策略：（1）通过环境建立对面的环境（例如，通过渲染共享的任务空间[24，29]或主题视觉效果[20，30]）； （2）利用空间隐喻来增强沟通（例如，通过用户之间的邻近相互作用来促进转向的发展[28]）； （3）使用环境记录会议历史，以帮助未来的合作[59]。商业自定义工具1需要大量的手动努力，这使得随着会议的进展而无法调整环境[23]。
UEFI 安全启动定制 - 国防部
作者................................................................................................................................................................iii 联系信息................................................................................................................................................iii 目的................................................................................................................................................................iii 其他资源................................................................................................................................................iii 执行摘要.........................................................................................................................................................iv 目录.........................................................................................................................................................v 1 统一可扩展固件接口 (UEFI) .........................................................................................................1 2 UEFI 安全启动 .........................................................................................................................................2
通过模拟训练定制紧急胸骨切开术设备以减少
• 每年有超过 40 万名患者在美国 1200 多家医疗中心接受心脏手术。0.7% 至 8% 的患者会在术后出现心脏骤停，其中一半会在术后 3 小时内发生（邓宁和胸外科医师学会心脏手术后复苏工作组 [STSTFRCS]，2017 年）。
通过对比度对齐
其次，在ID插入后，它仍应保留原始T2i模型遵循提示的能力。在ID自定义的上下文中，这通常意味着更改ID属性的能力（例如，年龄，性别，表情和头发），方向和配件（例如，眼镜）通过提示。为了获得这些功能，当前的解决方案通常分为两类。第一类涉及增强编码器。iPadapter [50，1]从网格特征的早期剪辑提取到利用面部识别主链[6]来提取更多抽象和相关的ID信息。尽管提高了编辑性，但ID保真度不够高。InstantID [44]通过在此基础上包括一个额外的ID和Landmark ControlNet [52]以进行更有效的调制。即使ID相似性大大提高，它也会损害某种程度的编辑性和灵活性。第二类方法[22]支持非重构培训，以通过构造由ID分组的数据集来增强编辑性；每个ID都包含几张图像。但是，创建此类数据集需要巨大的努力。此外，大多数ID对应于有限数量的名人，这可能会限制其对非赛车的有效性。
当标准不够时：人工智能系统定制的概念及其前因
信息系统 (IS) 定制在将公司需求与市场上可用的软件系统相匹配方面的重要性已得到广泛研究。与其他类型的 IS 相比，人工智能 (AI) 系统的独特特征表明，在这种背景下，定制需要新的概念化。我们利用专家访谈的证据，将 AI 系统的定制概念化为四个层次：数据、模型、算法、基础设施。我们确定了一系列定制级别，从无定制到完全定制。由于公司根据业务需求定制 AI 系统，我们开发了一个理论模型，其中包含 AI 系统定制选择的六个前提条件。通过这样做，我们通过在该领域引入 IS 定制视角，为 AI 管理研究做出了贡献，并通过将 AI 系统作为一种新型系统类别引入并扩大对特定类别软件系统定制的理解，为 IS 定制文献做出了贡献。关键词：人工智能、AI 定制、IS 定制、AI 实施
为什么定制是解决生成人工智能幻觉的关键
未来的关键在于在泛化和特异性之间取得平衡。虽然像 ChatGPT 这样的通用模型非常适合一般对话和信息收集，但它们仍然不足以解决严肃的、特定领域的问题。随着企业和科技公司弄清楚这些局限性，似乎出现了几种前进的道路：使用 RAG 实现更高的准确度，使用更专业的数据微调现有模型，在某些情况下，甚至从头开始构建自定义模型。有了这些，定制的价格可能很高，但对于需要精确度和可靠性的行业来说，这可能是确保 AI 兑现承诺的唯一方法。随着 AI 的不断改进，对更定制化和更精确的系统的需求也将增加，从而进一步扩大这些模型的功能范围。
推进个性化联合学习：使用AI的综合方法来增强隐私和自定义
摘要 - 在数据驱动的决策时代，提供个性化体验的同时保留隐私已变得至关重要。个性化联合学习（PFL）通过分散学习过程来提供一个有希望的框架，从而确保数据隐私并减少对集中数据存储库的依赖。然而，PFL中先进的人工intel-ligence（AI）技术的整合仍然没有被忽视。本文提出了一种新颖的方法，该方法通过替代AI方法来增强PFL，包括自适应优化，转移学习和差异隐私。我们提出了一个模型，该模型不仅可以提高单个客户端模型的性能，还可以确保跨异构网络的强大保护隐私机制和有效的资源利用。与常规联合学习模型相比，经验结果表明，模型准确性和个性化以及严格的隐私依从性的显着改善。这项工作为真正个性化和隐私意识的AI系统的新时代铺平了道路，对需要遵守严格的数据保护法规的行业产生了重大影响。索引术语 - 个人化联合学习，隐私，联邦学习