检索型发电(RAG)已从学术研究人员和行业中获得了重要的关注,作为解决大型语言模型(LLMS)知识限制的有前途解决方案。但是,LLM在使用抹布时经常表现出幻觉现象。为了有效地解决各种问题类型的幻觉现象,我们采用了各种选择和策略。具体来说,我们利用Llama3的详细自我验证能力来确定给定的参考是否可以充分回答一个特定的问题,从而避免幻觉现象。随后,通过利用知识图来增强我们的知识基础,我们可以增强上下文理解并减少抹布的幻觉。llm的高级能力进一步使我们能够有效整合和解释知识图的内容,从而确保更加连贯和准确的响应。最后,对这些不同问题类型的有效处理使我们能够根据每个查询的特定要求提供精确且有用的答案。通常,我们的工作全面利用LLM的高级功能来增强我们信息检索系统的鲁棒性和信誉。这种多方面的方法,再加上对参考文献的细致评估,可确保提供高质量的重音,而与问题的复杂性无关。
摘要 — 在多任务远程推理系统中,智能接收器(例如,指挥中心)使用从多个远程源(例如,边缘传感器)接收的数据特征执行多个推理任务(例如,目标检测)。在这些系统中促进及时推理的关键挑战来自 (i) 源的计算能力有限,无法从其输入中产生特征,以及 (ii) 信道的通信资源有限,无法同时将特征传输到接收器。我们开发了一种新颖的计算和通信协同调度方法,该方法确定特征生成和传输调度,以最大限度地减少受这些资源限制的推理错误。具体来说,我们将协同调度问题表述为弱耦合马尔可夫决策过程,以基于信息时代 (AoI) 的及时性来衡量推理错误。为了克服其 PSPACE 难度,我们分析了该问题的拉格朗日松弛法,从而得出增益指标,用于评估每个潜在特征生成-传输调度操作的推理误差的改善。在此基础上,我们开发了一种最大增益优先 (MGF) 策略,我们证明,随着推理任务数量的增加,该策略对于原始问题而言是渐近最优的。实验表明,MGF 相对于不同任务、渠道和来源的基线策略获得了显着的改进。
摘要锂离子电池技术的广泛应用面临着固有的热逃亡风险和随之而来的火灾传播的重大挑战。本文提出了一个智能的框架,用于预测电池组中电池组中温度分布和热失控的繁殖,包括各种电池类型,环境温度和火灾释放速度。首先,我们生成了一个广泛的数值数据库,包括36个模拟电池喷射火焰和通过实验数据验证的热失控过程。随后,采用双重代理人工智能(AI)模型来预测电池组中温度场的细胞热失控传播和温度场的演变。结果证明了深度学习方法在捕获蝙蝠热失控动力学方面的准确性和可靠性。量化,基于AI的方法在具有数据库含量的场景中的热失去时间预测的相对误差低于10%,而外推病例的相对误差则低于30%。该模型在预测温度场分布方面还显示出卓越的性能,r⊃2值超过0.99,最大MSE为1.52s⊃2。这项研究低估了AI方法改善电池安全管理的潜力,从而促进了及时的干预措施,预防性维护和电池储能系统的消防安全性。
大脑是我们最柔软、最脆弱的器官,了解其物理特性是一项具有挑战性但意义重大的任务。在过去十年中,出现了许多相互竞争的模型来描述其对机械负荷的反应。然而,选择最佳的本构模型仍然是一个启发式过程,很大程度上取决于用户体验和个人偏好。在这里,我们挑战了传统观念,即首先选择一个本构模型,然后将其参数与数据拟合。相反,我们提出了一种同时发现模型和参数的新策略。我们整合了一个多世纪的热力学知识和最先进的机器学习,构建了一个能够自动发现模型的本构人工神经网络。我们的设计范例是从一组功能构建块对网络进行逆向工程,这些构建块在设计上是流行本构模型的概括,包括 neo Hookean、Blatz Ko、Mooney Rivlin、Demiray、Gent 和 Holzapfel 模型。通过约束输入、输出、激活函数和架构,我们的网络先验地满足热力学一致性、客观性、对称性和多凸性。我们证明,在 40 00 多个模型中,我们的网络可以自主发现最能描述人体灰质和白质在拉伸、压缩和剪切作用下行为的模型和参数。重要的是,我们的网络权重可以自然地转化为物理上有意义的参数,例如皮质、基底神经节、放射冠和胼胝体的剪切模量分别为 1.82kPa、0.88kPa、0.94kPa 和 0.54kPa。我们的结果表明,组成型人工神经网络有可能引发软组织建模的范式转变,从用户定义的模型选择转变为自动模型发现。我们的源代码、数据和示例可在 https://github.com/LivingMatterLab/CANN 获得。
[3] Cho J, Parks ME, Dervan PB. Cyclic polyamides for identification in the minor groove. Proc Natl Acad Sci USA, 1995, 92: 10389-92 [4] Shen B, Zhang J, Wu H, et al. Generation of gene- modified mice via Cas9/RNA-mediated gene hunting. Cell Res, 2013, 23: 720-3 [5] Mali P, Esvelt KM, Church GM. Cas9 as a versatile tool for engineering biology. Nat Methods, 2013, 10: 957-63 [6] Wang H, Yang H, Shivalila CS, et al. One-stepgeneration of mice carrymutations in multiple genes by CRISPR/Cas-mediated gene engineering. Cell, 2013, 153: 910-8 [7] Wood AJ, Lo TW, Zeitler B, et al.使用ZFN和TALEN进行跨物种靶向基因组编辑。科学,2011,333:307 [8] Moscou MJ、Bogdanove AJ。TAL效应子通过一种简单的密码控制DNA识别。科学,2009,326:1501 [9] Lo TW、Pickle CS、Lin S等人。使用TALEN和CRISPR/Cas9对进化多样化的线虫进行精确且可遗传的基因组编辑以设计插入和缺失。遗传学,2013,195:331-48 [10] Cho SW、Kim S、Kim JM等人。利用Cas9 RNA引导的核酸内切酶在人类细胞中进行靶向基因组工程。自然生物技术,2013,31:230-2 [11] Gaj T、Gersbach CA、Barbas CF第3。基于ZFN、TALEN和CRISPR/Cas的基因组工程方法。Trends Biotechnol,2013,31:397-405 [12] Brandsma I, Gent DC. DNA双链断裂修复中的途径选择:平衡行为的观察。
在本研究中,我们利用来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的 184 个合格肺腺癌 (LUAD) 组织样本和 21 个正常肺组织样本的临床和甲基化/表达数据,鉴定了与肺腺癌 (LUAD) DNA 甲基化相关的长链非编码 RNA (lncRNA)。我们鉴定了 1865 个与正常肺组织、从不吸烟者 LUAD 组织和吸烟者 LUAD 组织的甲基化谱呈负相关的差异表达基因,同时使用相同标准鉴定了 1079 个差异表达的 lncRNA。使用独创性通路分析整合这些转录本,以确定与癌症直接相关的重要通路,表明 lncRNA 在致癌作用中起着至关重要的作用。当比较正常肺组织和吸烟者 LUAD 组织时,鉴定了 86 个候选基因,包括六个 lncRNA。通过比较从不吸烟者 LUAD 组织和吸烟者 LUAD 组织发现的 43 个候选基因中,有 13 个与正常肺组织相比也有所不同。然后,我们使用正常和肿瘤组织的基因表达 (GENT) 和正常和肿瘤组织的甲基化和表达数据库 (MENT) 数据库研究了这些基因的表达。我们观察到正常肺组织和吸烟者 LUAD 组织中 13 个基因的表达之间存在负相关性,而从不吸烟者和吸烟者 LUAD 组织之间有 5 个基因的表达存在负相关性。这些发现在临床标本中通过亚硫酸盐测序进一步验证,结果显示 AGR2 、 AURKB 、 FOXP3 和 HMGA1 显示出甲基化的边界差异。最后,我们探索了 DNA 甲基化、lncRNA 和基因表达之间的功能联系,以确定可能导致吸烟相关 LUAD 发病机制的可能靶点。总之,我们的研究结果表明差异表达的 lncRNA 及其靶转录本可以作为 LUAD 的潜在生物标志物。
Stacy Hernandez 的月经一直不规律。但当出血不止时,她就害怕了。她说她至少六次去看全科医生和急诊。医生改变了她的避孕药,将原因归咎于她的体重过重,并表示出血最终会消退。但并没有。一年多后,医生要求进行超声波检查,随后进行测试,最终确定了问题所在:子宫癌。“这太不真实了,”31 岁的 Hernandez 说道,她正在犹他州家附近接受治疗。“他们不能就这样置之不理。”美国癌症协会表示,子宫癌是过去四十年中唯一存活率下降的癌症。该组织估计,今年这种疾病将导致美国约 13,250 名女性死亡,超过卵巢癌,成为最致命的妇科癌症。过去十年,发病率每年增加约 1%,黑人和西班牙裔女性的发病率上升幅度更大。研究人员表示,肥胖率上升是部分原因,因为超重会增加雌激素水平,从而加剧癌症。而且越来越少的女性选择切除子宫来治疗异常 PleaseturntopageA2
《想象人工智能:世界如何看待智能机器》是剑桥大学全球人工智能叙事 (GAIN) 的产物,编辑 Stephen Cave 和 Kanta Dihal “探索了人工智能如何跨越文化、地理、区域、语言和其他界限和边界被描述”。编辑们进一步研究了“这些描述如何影响世界各地公众对人工智能的看法”。1《想象人工智能》分为四个部分;每个部分都包含一个以地理为重点的论文集。总的来说,这组论文支持了编辑们的观点,即全球对人工智能的态度和方法本质上“受到不同国家、文化和民族的特定历史、哲学、意识形态、宗教、叙事传统和经济结构的影响”。 2 本论文集由来自学术界和艺术界的跨学科撰稿人编写,不仅对新手和资深人工智能学者,而且对人文、社会科学和心理学的学生和专家来说都是宝贵的资源。在本书的介绍中,Cave 和 Dihal 假设人工智能起源于一种文化现象,而非技术现象,并概括了人工智能中存在的神话和现实(包括但不限于传说、文学、电影和政策文件)。早在 1956 年“人工智能”一词在美国诞生之前,某些文化就对智能机器抱有百年甚至千年的古老愿景。3 数字时代的到来
患者人口ED是一个成人和儿科单元,每周24小时开放24小时,以寻求ur gent和新兴护理的患者。HMC急诊室的平均年人口普查为37,000名患者。急诊室(ED)具有联合委员会的中风认证。,如果提供者认为合适或通过政策认为适当的话,认为胎龄超过20周的胎龄或出现产科问题或担忧的孕妇可能会转移给ED或OB。如果出生是迫在眉睫的/急剧的,则可以在转移到OB部门之前在ED中稳定该患者。如果住院单位在3小时内无法接纳患者,则将在单位登机。 登机中登机的住院单元如下:重症监护病房(ICU),进步护理部门(PCU),医疗手术(MS)。 ED还可以登机,包括Geri-Psych录取在内的心理健康患者。 确定需要安全服务员和/或搁置的精神病患者将根据政策过渡。 虽然在ED精神病患者中首选在15室举行,但根据唇部评估,具有患者安全服务员(PSA)或其他监视器作为适当的监视器。 ED可能会利用资源RN,PSA,帮助掌握护理人员或额外的班次志愿者,待命的护理人员以及/或代理/旅行者RN的强度需求。将在单位登机。登机中登机的住院单元如下:重症监护病房(ICU),进步护理部门(PCU),医疗手术(MS)。ED还可以登机,包括Geri-Psych录取在内的心理健康患者。确定需要安全服务员和/或搁置的精神病患者将根据政策过渡。虽然在ED精神病患者中首选在15室举行,但根据唇部评估,具有患者安全服务员(PSA)或其他监视器作为适当的监视器。ED可能会利用资源RN,PSA,帮助掌握护理人员或额外的班次志愿者,待命的护理人员以及/或代理/旅行者RN的强度需求。
硬骨鱼类是研究性染色体和性别决定 (SD) 基因的重要模型,因为它们呈现出多种性别决定系统。在这里,我们使用 Nanopore 和 Hi-C 技术对 YY 南方鲶鱼 (Silurus meridionalis) 进行高连续性染色体水平基因组组装。组装长 750.0 Mb,其中重叠群 N50 为 15.96 Mb,支架 N50 为 27.22 Mb。我们还测序并组装了一个 XY 雄性基因组,其大小为 727.2 Mb,重叠群 N50 为 13.69 Mb。通过与我们之前组装的 XX 个体进行比较,我们确定了一个候选 SD 基因。通过对雄性和雌性池进行重新测序,我们在 Chr24 上鉴定了一个 2.38 Mb 的性别决定区 (SDR)。读取覆盖度分析和 X 和 Y 染色体序列比较表明,SDR 中有一个 Y 特异性插入(约 500 kb),其中包含 amhr2 的雄性特异性重复(名为 amhr2y)。amhr2y 和 amhr2 在编码区具有相同的核苷酸同一性(81.0%),但在启动子和内含子区域具有相同的核苷酸同一性,但较低。在雄性性腺原基中的独家表达和诱导雄性到雌性性别逆转的功能丧失证实了 amhr2y 在雄性性别决定中的作用。我们的研究为鱼类中 amhr2 作为 SD 基因提供了一个新的实例,并揭示了不同鱼类谱系中性别决定进化背后的 AMH/AMHR2 通路成员重复的趋同进化。