XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEmpowered
联合强化学习授权的任务卸载车辆边缘计算中的大型模型
摘要 - 行驶边缘计算（VEC）由于其为计算密集型任务提供足够的组合资源的能力而引起了近视关注。但是，如何在车辆内分配计算任务并有效地管理任务消耗的资源已成为一种挑战。为了解决这个问题，这项研究推进了使用辅助车辆（AV）进行载体任务的主张，并引入了一种新颖的辅助车辆算法（AVA）。ava既可以在车辆环境中充分利用计算资源，并同时实现任务延迟减少，能源消耗最小化以及任务完成率的增强率。此外，我们建立了一个联合学习框架，以明智地确定通过实施创造性机制的AV分配的比例。实验结果验证了我们的方法不仅可以改善关键系统性能指标，还可以确保对移动车辆的计算资源进行全面利用。
1 人工智能赋能的自动双...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-n6x46 ORCID：https://orcid.org/0000-0003-3736-1419 内容未经 ChemRxiv 同行评审。许可：CC BY-NC-ND 4.0
通过表征学习实现因果推理
导师 Dehan Kong 多伦多大学统计科学系副教授 dehan.kong@utoronto.ca 联合导师 Quan Long 卡尔加里大学生物化学与分子生物学系副教授 quan.long@ucalgary.ca 摘要 在这个项目中，候选人将参与一个关于大规模生物和医学数据中的因果推断的研究项目。关键创新在于进行表征学习以形成解开的潜变量（或分布），以减少噪音和非必要因素，从而为有效的因果推断铺平道路。将对脑部疾病的大规模组学数据进行分析，将统计方法转化为实际应用。这个跨学科项目将由 Dehan Kong 博士（多伦多大学）和 Quan Long 博士（卡尔加里大学）共同指导，Dehan Kong 博士是一位擅长因果推断、神经影像学和基因组学的统计学家，Quan Long 博士是一位医学院的计算机科学家，对脑部疾病感兴趣，可以接触到数据和领域专家。跨学科/应用经验 博士后研究员将在多伦多大学的 Kong 博士实验室和卡尔加里大学的 Long 博士团队之间分配时间。Kong 博士和 Long 博士在各种方法和应用统计研究领域拥有丰富的经验，涵盖因果推断、遗传和基因组学、神经成像和机器学习。他们的综合专业知识为研究员的培训和研究奠定了坚实的基础。 成功的候选人将沉浸在统计学和计算机科学的高度跨学科环境中。此外，候选人将与领域专家合作，他们可以从生物学和医学的角度提供解释。导师在相关领域有着长期的努力，并可以访问脑部疾病的大规模组学数据，包括阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、自闭症、精神分裂症、双相情感障碍和抑郁症。研究小组可以使用最先进的计算设施，包括一台包含 800 个 CPU 的 CFI 支持的 HPC 服务器
分子印迹的聚合物传感器在连续体中授权的赋予TGF -beta的选择性痕量检测
高级材料和光子纳米结构的整合可以提高生物调节功能，在临床方案和护理点诊断中至关重要，在这种情况下，简化的策略至关重要。在此，证明了一种分子印刷聚合物（MIP）光子纳米结构，它有选择地结合了转化生长因子-Beta（TGF-𝜷），其中连续体（BICS）中的结合状态增强了传感转导。作为合成抗体基质的MIP并与BIC共振相结合，在印刷位点增强了对TGF- 𝜷的光学响应，从而通过光谱移位和光学杆模拟读数进行了彻底评估，从而增强了检测能力。验证强调了在尖刺的唾液中检测TGF-𝜷的MIP-BIC传感器能力，在生理浓度下达到了10 FM的检测极限，在生理浓度下达到0.5 pm的分辨率为0.5 pm，在患者中，高于鉴别阈值的两个量级量级的精确度。MIP量身定制的选择性由52的印迹因子突出显示，展示了其他分析物对干扰的传感器抗性。MIP-BIC传感器架构简化了检测过程，消除了对复杂的三明治免疫测定的需求，并证明了进行高精度定量的潜力。这将系统定位为生物标志物检测的强大工具，尤其是在现实世界中的诊断场景中。
人工智能赋能的招聘经理
© 2024. Workday, Inc. 保留所有权利。Workday 和 Workday 徽标是 Workday, Inc. 的注册商标。所有其他品牌和产品名称均为其各自所有者的商标或注册商标。2024mmdd-hiredscore-case-study-pharmaceutical-ENZA
DHA 远见扫描报告 - 赋权患者
不断变化的患者医疗保健需求：在 DHA 内部，正在进行许多战略举措，以满足患者不断变化的医疗保健需求。这些举措面向未来，预见了潜在的公共卫生危机和患者需求。3D 打印是一项具有双重优势的前瞻性技术。从长远来看，这种方法不仅可能是 DHA 的经济高效的解决方案，而且还有可能加快制造过程，从而提高军事护理效率。组织还需要认识到代际和细分市场特定需求在医疗保健服务中至关重要。通过针对这些群体量身定制护理，可以增强以患者为中心的护理，并培养信任。因此，这会激励患者积极寻求医疗保健，从一刀切的模式转变为个性化的以患者为中心的模式。
DB-GPT的演示：下一代数据交互系统由大语言模型授权
最近的大语言模型（LLM）中的突破是过渡许多软件领域的。在本文中，我们提出了DB-GPT，这是一个革命性的和产品就绪的Python库，该库将LLMS集成到传统的数据交互任务中，以实现用户体验和可访问性。db-gpt旨在了解由自然语言描述的数据交互任务，并提供由LLMS提供支持的上下文感知响应，使其成为从新手到专家不等的用户必不可少的工具。其系统设计支持跨本地，分布式和云环境的部署。除了处理使用LLMS的基本数据交互任务（例如文本到SQL）之外，它可以通过多代理框架和代理工作流程表达语言（AWEL）处理复杂的任务，例如生成数据分析。面向服务的多模型管理框架（SMMF）确保数据隐私和安全性，使用户能够使用私人LLMS使用DB-GPT。此外，DB-GPT还提供了一系列可准备的功能，旨在使用户可以轻松地在其产品环境中集成DB-GPT。DB-GPT的代码可在GitHub上获得。
Unist：一个及时授权的城市时空预测的通用模型
城市时空预测对于明智的决策，例如运输管理，资源优化和公共卫生策略增强至关重要。尽管在验证的自然语言模型中取得了突出的突破，这使一个模型能够处理各种任务，但对于时空建模的通用解决方案仍然难以捉摸。现有的预测方法通常是针对特定时空的SCE-Narios量身定制的，需要特定于任务的模型设计和广泛的域 - 特定于域的培训数据。在这项研究中，我们介绍了Unist，这是一种旨在在各种场景中为一般城市时空预测的Unist模型。受到大型语言模式的启发，Unist通过：（i）跨时空数据的可伸缩性取得了成功，（ii）有效的预训练可捕获综合时空关系，（iii）时空知识引导提示提示增强通用能力。这些迹象共同解锁了具有强大的概括能力的各种场景的通用模型的潜力。进行了20多个时空场景的实验，这表明了Unist在提高最先进的词典表现方面的功效，尤其是在少数弹奏和零弹性词语中。数据集和代码实现在https://github.com/tsinghua-fib-lab/unist上发布。
将其保存为``热门''一天：热风险管理的LLM授权视觉分析系统
图1：Havior（热救主）的界面。气象小组（a）促进了对气象学的数值理解，包括时间趋势（A1），时间分布（A2）和空间分布（A3）。香港（A4）的“热文字”直观地显示了基于城市的模式以及温度和百分位数之间的相关性。新闻小组（b）在基于主题的层次结构（B1）和基于风险的语义邻近（B2）方面，支持其语义理解中的人类新闻检索和增强。新闻列表（B3）提供了带有支持性的视觉提示中检索到的新闻中的结构信息的详细信息。摘要小组（C）使专家能够检查新闻和数字城市风险模型（C1），构成上下文问题（C2）的整合，并生成风险管理报告。
人工智能增强学生参与度和成功率
“在特定情境下读取、写入和传达数据的能力，包括对数据源和构造的理解、所应用的分析方法和技术，以及描述用例、应用程序和由此产生的价值的能力。” Gartner，2021 年