XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用关联数组进行 AI 数据整理
摘要 — 人工智能革命是由数据驱动的。人工智能“数据整理”是将不可用的数据转换为支持人工智能算法开发（训练）和部署（推理）的过程。大量的时间被投入到转换各种数据表示以支持人工智能管道中的许多查询和分析步骤。这些数据的严格数学表示使得数据转换和分析优化能够在步骤内和跨步骤进行。关联数组代数提供了一个数学基础，可以自然地描述作为数据库基础的表格结构和集合数学。同样，神经网络使用的矩阵运算和相应的推理/训练计算也可以通过关联数组很好地描述。更令人惊讶的是，可以很容易地构建一般的非规范化形式的分层格式，例如 XML 和 JSON。最后，数据透视表是最广泛使用的数据分析工具之一，它自然而然地从关联数组构造函数中出现。关联数组中的通用基础提供了互操作性保证，证明它们的操作是具有严格数学性质的线性系统，例如，结合性、交换性和分配性，这些对于重新排序优化至关重要。
基于意图的下一代网络的管理
摘要 - 基于基于网络的网络（IBN）管理已成为一种替代方法，可以通过抽象低级配置的复杂性来简化网络结构和管理。现有的IBN解决方案通常依赖于JSON或YAML等人类可读结构来定义意图，这仍然需要专业知识来理解这些结构。IBN的自然演变是使用自然语言而不是定义的结构。但是，这种方法引入了与自然语言理解有关的综合性。幸运的是，大型语言模型（LLMS）提供了有希望的解决方案。在本文中：（i）我们提出了一种新颖的以LLM为中心的意图生命周期（LC）管理体系结构，旨在使用自然语言配置和管理网络服务。架构涵盖了完整的意图LC，包括分解，翻译，谈判，激活和保证； （ii）我们在拟议的架构中确定与IBN相关的关键开放问题和挑战； （iii）我们通过在Eurecom 5G设施中开发一个组件[1]来证明档案馆的有效性[1]，利用LLMS实施基本的意图LC程序； （iv）我们通过现实世界部署来验证提出的系统，展示其定义，分解，翻译和激活使用自然语言的意图的能力。
Certifai：建立 AI 系统信任的工具包
随着越来越多的公司和政府构建和使用机器学习模型来实现决策自动化，在部署这些模型后，监控和评估这些模型行为的需求也日益增长。CognitiveScale 团队开发了一个名为 Cortex Certifai 的工具包来满足这一需求。Cortex Certifai 是一个框架，用于评估在表格数据上训练的任何分类或回归模型的稳健性、公平性和可解释性，而无需访问其内部工作原理。此外，Cortex Certifai 允许用户沿着这些不同的轴比较模型，并且只需要 1) 对模型的查询访问和 2) “评估”数据集。在其基础上，Cortex Certifai 生成反事实解释，它们是接近输入数据点但在模型预测方面不同的合成数据点。然后，该工具利用这些反事实解释的特征来分析所提供模型的不同方面，并提供与各种不同利益相关者（例如，模型开发人员、风险分析师、合规官）相关的评估。可以使用命令行界面 (CLI)、jupyter 笔记本或云端配置和执行 Cortex Certifai，结果记录在 JSON 文件中，并可在交互式控制台中可视化。使用这些报告，利益相关者可以了解、监控和建立对其 AI 系统的信任。在本文中，我们简要概述了 Cortex Certifai 的功能演示。
移动应用程序开发 - 马德拉斯大学
讲解移动应用程序开发的基础知识 开发具有用户界面、网络和动画的 Android 应用程序。 使用模拟器工具测试和发布应用程序。单元 - I 移动应用程序开发 - 移动应用程序和设备平台 - 构建移动应用程序的替代方案 - 比较原生应用程序和混合应用程序 - 移动应用程序开发生命周期 - 移动应用程序前端 - 移动应用程序后端 - 关键移动应用程序服务 - 什么是 Android - Android 版本历史记录 - 获取所需工具 - 启动您的第一个 Android 应用程序 - 探索 IDE - 调试您的应用程序 - 发布您的应用程序 单元 - II 了解活动 - 使用意图链接活动 - 片段 - 显示通知 - 了解屏幕的组件 - 适应显示方向 - 管理屏幕方向的变化 - 利用操作栏 - 以编程方式创建用户界面监听 UI 通知 单元 - III 使用基本视图 - 使用选择器视图 - 使用列表视图显示长列表 - 了解专门的片段 - 使用图像视图显示图片 - 使用带有视图的菜单 - 使用 WebView - 保存和加载用户首选项 - 将数据持久保存到文件-创建和使用数据库。单元 IV 在 Android 中共享数据-创建您自己的内容提供程序-使用内容提供程序-短信-发送电子邮件-显示地图-获取位置数据-监控位置。单元 V 使用 HTTP 使用 Web 服务-使用 JSON 服务-创建您自己的服务-将活动绑定到服务-了解线程。
人工智能增强型综合交通管理系统 (AI-ITMS) 2023 年最终报告
首字母缩略词 定义 AI 人工智能 AI-ITMS 人工智能增强型综合交通管理系统 AI-TOMS 基于人工智能的交通运营和管理系统 API 应用程序编程接口 ATCMTD 先进交通和拥堵管理技术部署 ATSPM 自动交通信号性能测量 BCA 成本效益分析 BSM 基本安全信息 CAD 计算机辅助调度 CAN 控制器局域网 CAV 网联和自动驾驶汽车 CCTV 闭路电视 COM 组件对象模型 ConOps 作战概念 COVID-19 2019 年冠状病毒病 DE # 特拉华州路线 # DelDOT 特拉华州交通部 DMP 数据管理计划 DMS 动态信息标志 DMZ 非军事区 DSS 决策支持系统 DTC 特拉华州交通公司 FAST Act 《修复美国地面运输法案》 FCC 联邦通信委员会 FFS 自由流速度 FHWA 联邦公路管理局 GHz 千兆赫 GPU 图形处理单元 GTFS 通用交通馈送规范 GTS 时间序列图 GUI 图形用户界面HR 高分辨率 I- 州际 ITMS 综合交通管理系统 ITS 智能交通系统 Jacobs Jacobs 工程集团公司 JSON JavaScript 对象表示法 LSTM 长短期记忆 ML 机器学习 MUTCD 统一交通控制设备手册 MV 机器视觉 NCHRP 国家合作公路研究计划 NTCIP 国家交通通信 ITS 协议 OBU 车载单元
新加坡标准数字加油供应链文件规范
这项新加坡标准由化学标准委员会下属的燃油技术委员会（液态环境燃料）设立的数字燃油文档工作组制定。尽管过去几十年来 IT 取得了巨大进步，但燃油行业的文档编制仍使用传统的硬拷贝或不受保护且非结构化的软拷贝文件。这阻碍了交易方之间结构化数据的流动。该标准侧重于文档的数字化，支持结构化数据在多个企业和工业部门的多样化和不同的供应链中流动，同时保留传统业务文档的非结构化人类可读性。工作组还编写了一份 JSON 格式的机器可解释补充文件，以促进不同 IT 系统中实施此标准的数据一致性。假定用户在工作过程中将遵守所有相关的监管和法定要求。参考书目列出了一些相关法规和法案的示例。新加坡标准委员会和新加坡企业发展局不负责识别所有此类法律义务。注 1. 新加坡标准 (SS) 和技术参考 (TR) 会定期审查，以跟上技术变化、技术发展和行业惯例。这些变化通过发布修正案或修订版来记录。如果 SS 被视为稳定，即其中没有可预见的变化，则它们将被归类为“成熟标准”。成熟标准将不再接受进一步审查，除非有要求审查此类标准。 2. SS 或 TR 本质上是自愿的，除非监管机构强制执行。也可以在合同中引用
变更日志：标准发布版本 13.2.5... - REDCap
“我的报告和导出”页面。（票号 #206987）错误修复：使用 DDP Custom 时，日期未在数据 Web 服务的 JSON 编码过程中转换为字符串。（票号 #206063）错误修复：在线设计器页面上会调用不存在的 CDP 相关 CSS 文件，因此会在浏览器控制台中抛出静默 404 错误。（票号 #207222）错误修复：药物状态在 CDIS 映射中被错误忽略，因此未从 EHR 导入。错误修复：重新评估警报和通知时，如果一个或多个警报重复出现，则由于警报的条件逻辑不再为 True，该过程可能会报告在重新评估期间被删除/取消安排的错误警报数量。这不会影响任何行为，只会影响在重新评估过程中删除/取消安排的警报数量。（票号 #206980）错误修复：在使用 PHP 8 时，数据输入表单和调查页面可能会在非常特殊的情况下由于致命的 PHP 错误而错误崩溃。（票号 #207349）错误修复：在启用 MyCap 的项目中，在使用 PHP 8 时，在线设计器可能会在非常特殊的情况下由于致命的 PHP 错误而错误崩溃。（票号 #207381）错误修复：在 REDCap 中使用逻辑编辑器的某些地方，当修改编辑器中的文本时，当在“内联通信
M. Tech。在生物医学工程
争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
al puvg a yah是eggin
Washington NASA Space Grant Seattle, WA Research Software Engineer March 2022 – Present • Awarded NASA Space Grant to build a global database of Southern Ocean phytoplankton species composition to combat climate change • Importing, cleaning, and merging ~15 datasets using Python, SQLite, and web API's • Publishing Python Jupyter notebook for geospatial data visualization and supporting oceanography/earth data科学用例•使用无监督的机器学习预测浮游植物物种的组成，以确定物种与生物生产和空气海洋二氧化碳的关系和空气 - 2022年7月7月2022年7月7日至2022年8月•指导〜90 〜90个高中生的Java/java/exporment covients covients covients seater/averient covients seater seettter• heat map of cases using TypeScript and ArcGIS maps to track COVID-19 spread precisely in UW buildings • Reached semi-final round of the hackathon PrismNotes ( www.prismnotes.com ) Seattle, WA Founder/Developer January 2019 – June 2021 • Built PrismNotes app to reduce test anxiety and combat mental health issues for students by providing a notes organization tool to create digital notebooks from handwritten notes.•使用Java，Microsoft的计算机视觉API和JSON数据在Android Studio中开发•使用OpenCV预处理和Tesseract OCR构建了高级图像搜索
生成的大语言模型是基于证据的医学的自主实践者
背景循证医学（EBM）是现代临床实践的基础，要求临床医生不断更新其知识并在患者护理中运用最佳临床证据。由于医学研究的迅速发展，EBM的实践面临挑战，从而导致临床医生的信息超负荷。人工智能（AI）的整合，特别是生成的大语言模型（LLMS），为管理这种复杂性提供了有希望的解决方案。方法这项研究涉及在各种专业中进行现实世界中临床病例的策划，将其转换为.json文件进行分析。llms，包括Chatgpt 3.5和4，Gemini Pro等专有模型，以及诸如Llama V2和Mixtral-8x7b之类的开源模型。这些模型配备了从病例文件中检索信息的工具，并做出类似于临床医生在现实世界中必须运作的临床决策。根据最终答案的正确性，明智地使用工具，对准则的合规性以及对幻觉的抵抗，对模型性能进行了评估。结果GPT-4在临床环境中最有能力进行自主操作 - 通常在订购相关研究并符合临床指南方面更有效。根据模型能够处理复杂指南和诊断细微差别的模型能力观察到限制。检索增强生成提出了针对患者和医疗保健系统量身定制的建议。可以得出结论LLM作为循证医学的自治实践者的功能。可以利用其使用工具的能力与现实世界中医疗保健系统的基础结构进行互动，并以指导方式执行患者管理的任务。及时的工程可能有助于进一步提高这种潜力并改变临床医生和患者的医疗保健。