XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLMM
使用自定义生成 AI 激活您的数据
由大型语言模型 (LLM) 提供支持的生成式 AI 应用程序可以自动执行任务，理解和生成文本或语音中的自然语言，并快速分析大量数据以提供对查询的即时响应。借助生成式 AI 功能，企业正在转变客户服务、内容创建、软件开发和 IT 运营等业务功能。大型多模态模型 (LMM) 可以处理各种数据类型，包括文本、图像、视频、音频、图形等，从而为医疗保健、金融和能源等许多行业解锁新的用例。
人工智能代理的演变和影响入门 - 出版物
代理（一种通过传感器感知环境并通过效应器对其采取行动的实体）的概念自任务自动化开始以来一直在不断发展。3 随着大型语言模型（LLM - 处理自然语言的 AI 模型）和大型多模态模型（LMM - 处理自然语言、图像、视频和/或音频的 AI 模型）的最新进展，AI 代理的概念正在进入快速发展和实验的新阶段。目前，这一阶段出现了一系列新用例，从编码助手到工作流自动化、个人助理以及更多应用领域。
职业人体工程学：工作系统的设计与管理
，担任俄亥俄州立大学哥伦布分校工业、焊接和系统工程系本田交通教授。他还是生物动力学实验室主任，并在物理医学和生物医学工程系任职。Marras 教授还是俄亥俄州立大学人体工程学研究所的联席主任。Marras 博士在密歇根州底特律的韦恩州立大学获得生物工程和人体工程学博士学位。他的研究主要围绕生物力学流行病学研究、实验室生物力学研究、数学建模以及背部和手腕的临床研究。他的研究成果已发表在 100 多篇同行评审期刊文章和 12 本书的章节中。他还拥有两项专利，其中一项是腰椎运动监测器 (LMM)。他的工作也得到了国内和国际的认可。他曾获得著名的瑞典沃尔沃腰痛研究奖和奥地利维也纳物理医学奖。
RoboExp：通过机器人操纵的交互式探索行动条件的场景图
摘要：我们介绍了交互式场景探索的新颖任务，其中机器人自主探索环境并产生一个动作条件的场景图（ACSG），该图形图（ACSG）捕获了基础环境的结构。ACSG在场景中既说明了低级信息（几何和语义）以及高级信息（不同实体之间的动作条件关系）。为此，我们提出了机器人探索（RoboExp）系统，该系统结合了大型多模型（LMM）和明确的内存设计，以增强我们的系统功能。机器人的原因以及如何探索对象，通过交互过程累积新信息，并逐步构建ACSG。利用构造的ACSG，我们说明了机器人系统系统在促进涉及涉及刚性，清晰的对象，嵌套对象和可变形对象的各种真实的操纵任务方面的有效性和效率。项目页面：https：//jianghanxiao.github.io/roboexp-web/
LLMS中的图像理解
项目描述。大型语言模型（LLMS）的令人印象深刻的成功引发了管理多种方式以外的多种方式的需求。结果，已经出现了大型多模型（LMM），例如GPT-4V，GEMINI，DEEPSEEK-VL和QWEN2-VL。这些模型可以理解涉及视觉和语言的说明并采取行动，即，它们使用户能够上传图像并与LLM讨论。原则上，多模式变压器（例如剪辑和碎片）旨在处理文本和图像输入。这些模型在关节空间中处理视觉和文本数据。这使他们可以理解文本并将其连接到视觉表示。一般框架如下：i）图像特征首先是通过视觉变压器（例如VIT）提取的，该vit将视觉数据转换为嵌入，ii）文本输入由语言模型处理，该模型将文本模型转换为自己的嵌入，然后iiii iii）通过共享的变压器结构或通过交叉说明机构将两个嵌入式处理在一起。但是，有一些架构细节将这些模型彼此区分。
《晚间先驱报》（新墨西哥州阿尔伯克基），1915 年 6 月 12 日
我在 Pj lrni Herald LMM MM 伦敦。 6 月 12 日 M:f i。在 l - 尽管 tin Itr.iiah pieaa haa wgrneil .ulil。那 il w 太 url In llaeeit ifmil lvr) ihul th Ausiro-iirrina- rmlri in tggMM MM 已经 ilitlintcly 。 hci k.-d- , it la netertheh-- believed hy many military uoMmaa Mlofg m Lon-li- thai then- him been u shuip turn In the Hltuutlnti in italic lu whii-l- will pMNW (MMMI iMMdMvMj nn pomMotMi inn hi IrutgJM elthrr 11 thr wrat i in ihc Uulian frontier The lult official announce- ment frimi I'eimgru.ln ihul ih ituasluns tunc uaeumed the ffenin. along the luUM ilvrr NHfl 1w eHe rtfit?i' ttf iv Iflrdm itfift that concede (hi- - !.. ni ground iinwhfif agogM aMMg ihf rlvfr Hrm h. in ttiikowlnn Xerliia. il nppcar. g hi itt nn hfr .1 mi uputlmi of nurthfrti mill i in in I vlhiiniu mid the nmv MM inm lie In poser--sln- n nf K. uturl
呼吁关于有关神经体系结构搜索和大型机器的计算智能特刊的新兴主题的论文交易
神经体系结构搜索（NAS）是一座跨性别的桥梁，连接了计算智能和机器学习社区。通过自动化设计神经网络的复杂过程，NAS优化了模型体系结构并增强了各种应用程序的性能。在过去十年中，这种融合导致了这两个领域的显着进步。传统上，NAS算法是根据不同的搜索方法分类的，例如增强学习，基于梯度的方法和进化计算。但是，机器学习的快速发展正在重塑NAS景观，引入了超越这些类别的新技术。在这些新兴技术中，大型机器学习模型（LMM）在该领域的重大进步。lmms是具有大量参数和复杂体系结构的复杂机器学习模型，使它们能够处理大型数据集并执行复杂的任务。这些模型通常是预训练的，并具有多种类型，包括用于文本处理的大型语言模型和用于处理多种数据类型（例如文本，图像，音频和视频）的大型多模式。文献中的最新研究表明，LMMS和NAS可以通过几种方式相互作用，为有希望的研究方向铺平了道路。一些极有前途的研究方向的一些重要例子，这些指示可能代表NAS的未来：
肺癌治疗中最新的支气管镜检查
前瞻性单臂研究。癌症科学。2020; 111：2488-2498。4。 Mondoni M，Sotgiu G，Bonifazi M，Dore S，Parazzini EM，Carlucci P等。肺肺病变中的经支流针吸入：系统的综述和荟萃分析。EUR RESSIR J.2016; 48：196-204。 5。 Matsumoto Y，Nakai T，Tanaka M，Imabayashi T，Tsuchida T，Ohe Y. 添加到常规抽样方法中的冷冻生物剖析的诊断结果和安全性：一项观察性研究。 胸部。 2021; 160：1890-1901。 6。 Tanaka M，Matsumoto Y，Imabayashi T，Kawahara T，TsuchidaT。新的冷冻螺旋桨对肺部肺部病变的诊断值：一项前瞻性研究。 BMC Pulm Med。 2022; 22：226。 7。 Ishiwata T，Inage T，Gregor A，Motooka Y，Chan HHL，Bernards N等。 临床前评估薄凸探针支撑超声引导的经支气管针的肺内病变。 翻译肺癌。 2022; 11：1292-1301。 8。 Crombag LMM，Dooms C，Stigt JA，Tournoy KG，Schuurbiers OCJ，Ninaber MK等。 肺癌的系统和联合内膜学分期（得分研究）。 EUR RESSIR J. 2019; 53：1800800。 9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。 修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。 呼吸。 2023; 102：143-153。 10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。 柳叶刀呼吸医学。2016; 48：196-204。5。 Matsumoto Y，Nakai T，Tanaka M，Imabayashi T，Tsuchida T，Ohe Y. 添加到常规抽样方法中的冷冻生物剖析的诊断结果和安全性：一项观察性研究。 胸部。 2021; 160：1890-1901。 6。 Tanaka M，Matsumoto Y，Imabayashi T，Kawahara T，TsuchidaT。新的冷冻螺旋桨对肺部肺部病变的诊断值：一项前瞻性研究。 BMC Pulm Med。 2022; 22：226。 7。 Ishiwata T，Inage T，Gregor A，Motooka Y，Chan HHL，Bernards N等。 临床前评估薄凸探针支撑超声引导的经支气管针的肺内病变。 翻译肺癌。 2022; 11：1292-1301。 8。 Crombag LMM，Dooms C，Stigt JA，Tournoy KG，Schuurbiers OCJ，Ninaber MK等。 肺癌的系统和联合内膜学分期（得分研究）。 EUR RESSIR J. 2019; 53：1800800。 9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。 修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。 呼吸。 2023; 102：143-153。 10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。 柳叶刀呼吸医学。5。 Matsumoto Y，Nakai T，Tanaka M，Imabayashi T，Tsuchida T，Ohe Y.添加到常规抽样方法中的冷冻生物剖析的诊断结果和安全性：一项观察性研究。胸部。2021; 160：1890-1901。6。 Tanaka M，Matsumoto Y，Imabayashi T，Kawahara T，TsuchidaT。新的冷冻螺旋桨对肺部肺部病变的诊断值：一项前瞻性研究。BMC Pulm Med。 2022; 22：226。 7。 Ishiwata T，Inage T，Gregor A，Motooka Y，Chan HHL，Bernards N等。 临床前评估薄凸探针支撑超声引导的经支气管针的肺内病变。 翻译肺癌。 2022; 11：1292-1301。 8。 Crombag LMM，Dooms C，Stigt JA，Tournoy KG，Schuurbiers OCJ，Ninaber MK等。 肺癌的系统和联合内膜学分期（得分研究）。 EUR RESSIR J. 2019; 53：1800800。 9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。 修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。 呼吸。 2023; 102：143-153。 10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。 柳叶刀呼吸医学。BMC Pulm Med。2022; 22：226。7。 Ishiwata T，Inage T，Gregor A，Motooka Y，Chan HHL，Bernards N等。临床前评估薄凸探针支撑超声引导的经支气管针的肺内病变。翻译肺癌。2022; 11：1292-1301。8。 Crombag LMM，Dooms C，Stigt JA，Tournoy KG，Schuurbiers OCJ，Ninaber MK等。肺癌的系统和联合内膜学分期（得分研究）。EUR RESSIR J.2019; 53：1800800。 9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。 修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。 呼吸。 2023; 102：143-153。 10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。 柳叶刀呼吸医学。2019; 53：1800800。9。 Konno-Yamamoto A，Matsumoto Y，Imabayashi T，Tanaka M，Uchimura K，Nakagomi T等。修饰的内向支架超声引导的鼻内镊子活检的可行性：回顾性分析。呼吸。2023; 102：143-153。10。 Fan Y，Zhang AM，Wu XL，Huang ZS，Kontogianni K，Sun K等。柳叶刀呼吸医学。经支气管针抽吸与纵隔疾病诊断中的冷冻生物剖析结合在一起：多中心，开放标签的随机试验。2023; 11：256-264。
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。
大脑刺激
背景：未确认经颅交流电流刺激（TAC）对重度抑郁症（MDD）的影响。目的：评估TACS作为抑郁症状的附加治疗方法的可行性，安全性和功效，并了解TAC如何影响大脑活动。方法：从2023年1月29日至2023年12月22日进行了为期4周，双盲，随机，假手术的试验。66名参与者并随机分配以接受20个40分钟的活动（77.5Hz，15 mA）或假刺激，额头上有一个电极，乳突上有2个电极，每天（每组n = 33）（n = 33）持续四个星期（直到第4周）。参与者再进行4周（直到第8周），而没有刺激疗效/安全评估。在为期4周的试验期间，所有参与者每天都必须服用10-20毫克的依他普兰。主要功效终点是HAMD-17分数从基线到第4周的变化（完成了20次治疗课程）。静止状态脑电图（EEG）。使用卡方检验，Fisher的精确测试，独立样本t检验或Wilcoxon rank-sum测试，以比较组之间变量的差异。还通过线性混合建模（LMM）作为灵敏度分析评估了干预对HAMD-17分数的影响。使用Spearman相关分析评估了脑电图平均降低与HAMD-17总分的平均降低之间的相关性。结果：随机分配了66例患者（平均[SD]年龄，28.4 [8.18]年； 52 [78.8％]女性），57例患者完成了这项研究。在第4周的HAMD-17分数的降低中发现了显着差异（t = 3.44，p = 0.001）。在第4周的响应率明显高于Sham TACS组（在33例患者中有22例[66.7％]，而33例[33.3％]，P = 0.007）。在活动TACS组中，发现第4周的Alpha功率平均变化与HAMD-17分数之间的相关性（r = 2.38，P = 0.024）与响应者的Alpha功率平均变化显着较大（Z = 2.46，P = 0.014）。在此试验中未观察到严重的不良事件。结论：TACS的附加抗抑郁作用是显着的，TAC与抗抑制剂的组合是一种可行有效的MDD治疗方法。TAC的抗抑郁机制可能是左额叶中α功率的降低。未来的研究方向可能包括探索TAC的更合适的治疗参数。