XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLM
deepSQL-R1：用于高性能和
数据集示例数avg查询长度（令牌）avg nl长度（单词）蜘蛛10,181 26令牌13个单词ATIS 6,000 15令牌8个单词SQLOVA 8,000 40 40令牌18个单词
llm驱动的自动驾驶场景测试
在另一侧，在过去的两年中，大型语言模型（LLM）以及所谓的生成人工智能的其他方法吸引了许多研究人员和爱好者的注意。在众多拟议的采用中，LLM也被考虑改善现有软件开发流程。通常，由LLMS [1，3]：1）代码生成的软件开发领域所涵盖以下方面 - 自动生成可执行代码从自由形式的文本描述开始，或者也可能涉及其他输入； 2）调试和代码分析 - 确定提供的代码中的安全缺陷，错误和其他潜在问题； 3）代码说明 - LLM能够提供给定代码摘录的详细文本描述； 4）代码校正 - 在向用户的反馈，代码更正和其他建议改进给定代码时，LLMS也被批准非常有用。
利用LLM进行ICD编码和不确定性估计
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 2相关工作5 2。1 ICD编码的先前方法5 2。 1。 1传统的机器学习方法5 2。 1。 2深度学习方法6 2。 1。 3个大语言模型（LLMS）6 2。 2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。 3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。 4不确定性10 3方法13 3。 这项工作中使用的1个LLM 13 3。 2数据集16 3。 3数据处理16 3。 3。 1临床笔记处理16 3。 3。 2 ICD- 10代码处理17 3。 3。 3数据拆分17 3。 4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。1 ICD编码的先前方法5 2。1。1传统的机器学习方法5 2。1。2深度学习方法6 2。1。3个大语言模型（LLMS）6 2。2利用ICD代码层次结构进行距离计算8 2。3在模型训练中解决非差异损失功能9 2。4不确定性10 3方法13 3。这项工作中使用的1个LLM 13 3。2数据集16 3。3数据处理16 3。3。1临床笔记处理16 3。3。2 ICD- 10代码处理17 3。3。3数据拆分17 3。4 T 5-基本编码的模型17 3。 5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。 6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。 6。 1定义基于距离的损耗函数18 3。 6。 2克服解码模型输出的挑战23 3。 7用于ICD编码的微调T 5 24 3。 8评估指标24 3。 8。 1总距离（TD）24 3。 8。 2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。4 T 5-基本编码的模型17 3。5使用t 5中的任务前缀进行ICD编码18 3。6将ICD-10代码层次结构纳入培训过程18 3。6。1定义基于距离的损耗函数18 3。6。2克服解码模型输出的挑战23 3。7用于ICD编码的微调T 5 24 3。8评估指标24 3。8。1总距离（TD）24 3。8。2 ICD第2章（IIC）25 3。 8。 3无关的ICD块（IIB）25 3。 8。 4无关的ICD第三级（IIT）25 3。 9模型不确定性估计25 3。 10实验设置27 4结果29 4。 1数据分析结果29 4。 2。2 ICD第2章（IIC）25 3。8。3无关的ICD块（IIB）25 3。8。4无关的ICD第三级（IIT）25 3。9模型不确定性估计25 3。10实验设置27 4结果29 4。1数据分析结果29 4。2。2实验结果30 4。1 LLM和ICD编码的输入长度的比较31 4。2。2比较ICD编码的不同块策略32
核糖细胞器创伤处是由于功能丧失LMNA突变而引起的心肌病发病机理的
摘要在过去25年中，在LMNA基因中具有突变的各种实验模型中已经报道了核包膜（NE）扰动。尽管LMNA突变的NE扰动是横纹肌肉损伤的基本特征的假说，已获得广泛的接受，但由NE损伤引起的分子序列造成的分子序列以及它们如何基于疾病发病机理，例如心肌病（LMNA心脏疾病）仍然很差。最近，我们通过在成人心脏中采用心肌细胞 - 特异性LMNA缺失来阐明这种结果。，我们在心脏功能恶化之前观察到广泛的NE扰动，并在核周空间中旁边损害。高尔基体受到了特别的影响，导致细胞保护应激反应可能会因高尔基体的进行性恶化而破坏。在这篇综述中，我们讨论了LMNA心肌病的病因，并将核周的“井肌创伤”作为NE损伤和疾病发病机理之间的联系。
使用 LLM 框架评估电池健康状态
摘要 — 电池健康监测对于电动汽车 (EV) 的高效可靠运行至关重要。本研究引入了一种基于变压器的框架，利用基于循环和瞬时放电的数据来估计钛酸锂 (LTO) 电池的健康状态 (SoH) 并预测其剩余使用寿命 (RUL)。我们在 500 次循环中对 8 个 LTO 电池在各种循环条件下进行测试，展示了充电时间对能量存储趋势的影响，并应用差分电压分析 (DVA) 来监测电压范围内的容量变化 (dQ/dV)。我们的 LLM 模型实现了卓越的性能，平均绝对误差 (MAE) 低至 0.87%，并且具有支持高效处理的各种延迟指标，展示了其实时集成到 EV 中的强大潜力。该框架通过高分辨率数据中的异常检测有效地识别了退化的早期迹象，从而促进了预测性维护以防止电池突然故障并提高能源效率。索引词 — 电池退化、健康状态 (SoH)、剩余使用寿命 (RUL)、钛酸锂 (LTO)、差分电压分析 (DVA)、大型语言模型 (LLM)
通过 SLM 制造并经化学蚀刻处理的表面形貌和润湿性表征
摘要 选择性激光熔化工艺代表了生物医学领域制造定制植入物的一个有趣机会。然而，通过增材制造获得的部件的表面粗糙度是一个主要限制因素，并且会影响表面润湿性。在这项研究中，采用化学蚀刻来解决这一问题。为此，分析了化学蚀刻参数（如浸入时间和溶液成分）对表面粗糙度、重量损失和润湿性的影响。考虑了不同的样品（通过不同的打印方向获得）。测试表明，由于化学蚀刻，表面的粗糙度和润湿性得到改善。主要结果表明，对表面润湿影响最大的参数是两个：粗糙度和材料特性（随样品深度而变化）。
精益制造规划与控制 (LMPC)
• 与 SAP R/3 和 SAP S/4HANA 完全集成。无需接口。这还可以与 SAP MES 世界以及 SAP 供需世界完全集成 • 通过提供预配置的咨询解决方案，可以立即开始规划 • 为规划人员提供完整的信息和透明度。近 1100 个数据字段。所有决策数据都集中在一个地方 • 可以设置灵活的用户特定布局。显示在一屏、两屏或三屏上 • 使用导航配置文件和规划配置文件为每个规划人员创建单独的驾驶舱 • 交通信号灯和数据颜色允许快速概览规划情况，从而缩短响应时间 • 使用图表显示产能利用率简化规划 • 一目了然的库存发展情况 • 订单批量转换：ATP、缺失部件确定、订单发布、清洁订单、工作中心变更、生产版本变更、打印车间纸张 • 批量规划功能：调度、移动生产计划、重新安排 • 各种规划启发式方法。根据任何标准进行规划：瓶颈资源、原材料可用性、物料组、计划员组、客户需求日期等。 • 跨所有低级代码自动进行多级规划 • 夜间在后台运行规划，自动创建完成的生产计划 • 使用平衡功能平滑生产 • 各种应用选项：作为生产计划员的规划驾驶舱、作为管理层的评估驾驶舱、作为生产监视器 • 咨询解决方案：与 SAP 合作开发自定义规划启发式方法是一种选择 • 客户提供全面的增强选项。使用简单的自定义设置即可集成客户编码 • 可用于 SAP PP、PP-PI、PP-REM、PM、PS
MISO 的 LMR 改革 IMM 观点
容量等级 = 20 MW RA RA RA RA 时间 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 注册容量等级 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 计量输出 70 65 60 55 32 18 12 15 45 60 65 70 75 72 68 容量可用性 20 15 10 5 0 0 0 0 5 12 15 20 20 20 20 容量 -- 20 20 20 20 -- -- 0 5 12 15 20 20 -- -- IMM 建议的容量计算 -- 15 10 5 0 -- -- 0 5 12 15 20 20 -- --
almawave呈现天鹅绒-Almaviva
罗马，2025年1月29日 - 阿尔玛瓦夫（Almawave），一家意大利企业，在Euronext增长米兰（Ticker：AIW）和Almaviva Group的成员（数据与人工智能参与者）中，今天在“ Rome delly Intellive of Muttorantial of Muttorantial of Arting formantial of Atsitial of Arting of Arting of Arting ot of Arting formatial of Arting fortial of Arting fortial of Atsial of Arting of Atsial of Arting of Atsial，Almaviva Group是数据和人工智能参与者。模型-Velvet 14b和Velvet 2b-是基础和指导版本大语言模型（LLMS），该版本是由意大利公司以其自身建筑的全面开发的，并在Cineca管理的Leonardo SuperComputer上进行了培训。模型以开源模式发布。企业的天鹅绒技术模型体现了Almawave及其人员在15年以上的研发领域获得的广泛专业知识，从而在医疗保健，社会保障，正义，安全，出行，融资，财务和公共部门等领域的数百个与AI相关的项目中获得了数百个与AI相关的项目。此AI在欧洲框架内经过精心设计，以保持可持续性。因此，它可以节省能量，同时在应用于实际情况时表现出色。这些模型准备在云，前提和边缘的主要市场平台上使用。天鹅绒AI已集成到公司AIWave平台的垂直AI应用程序解决方案的广泛投资组合中。Almawave首席执行官 Valeria Sandei表示：“ Velvet从一项战略决定中得出来，自信地投资于具有巨大潜力的技术领域，建立了一种旨在同时凝结高性能，消费效率的人工智能，并在我们执行垂直部门的有针对性的任务中同时浓缩我们的垂直任务。Valeria Sandei表示：“ Velvet从一项战略决定中得出来，自信地投资于具有巨大潜力的技术领域，建立了一种旨在同时凝结高性能，消费效率的人工智能，并在我们执行垂直部门的有针对性的任务中同时浓缩我们的垂直任务。我们的愿景不仅仅是适应欧洲框架，而是考虑在施工期间的关键价值。这一发展是我们在语言技术中超过10年的旅程的结果，该旅程始终集中在AI的技术专业知识上，并且今天以及将来越来越多地可以带来一切不同。Almawave的知识丰富的知识在研发方面都增长了 - 与意大利学术生态系统协同作用，以及了解这些技术的现实使用，这要归功于实施了数百个具体项目。这些第一生成模型的推出仅仅是开始，并确认了我们作为欧洲领先球员的地位，具有创新的能力，同时认为AI是一个开放的挑战，而我们所取得的最佳标记是推动不断发展的发展的最佳标志”。天鹅绒演讲是由参议员Alessio Butti参议员参加了总理技术创新办公室的副部长Maurizio Tarquini，Confindustria的总经理Lucilla Sioli，欧洲委员会的欧盟AI办公室董事Lucilla Sioli，Almmaviva Group的Alberto Tripi。Monsignor Vincenzo Paglia，“ Per la vita pontificia accademia casvademia”（“ La vita”的总裁（“宗教生命学院”），Aixia总裁Gianluigi Greco教授和cineca总裁Francesco Ubertini。
510（k）眼科和其他应用程序清除，用户填充的微化设备
玻璃室内注射涉及细规针 - 理想情况下是30克或更细的，以最大程度地减少疼痛并最大程度地提高患者的舒适性。使用针头增加了注射力，这会因药物制剂的粘度增加而使注射力更加复杂。一致性的MDS已显示出使用30g½英寸长的针头注入100 cp的配方。MDS技术由于其设计的固有机械优势而削弱了用户所经历的注入力，并且即使在保持相同的柱塞杆速度时，用户也从降低流速中所经历的注射力进一步减少。图3显示了使用30g½“针对相同柱塞杆速度的30g½”针的50 cp配方时与MDS的比较。