XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLeveraging
学生指南：利用生成式人工智能进行学习。docx
人工智能 (AI)，尤其是其生成形式，正在彻底改变人类生活的各个方面，从通信到娱乐，教育也不例外。本指南提供了实用技巧，以最大限度地发挥生成式人工智能的优势并合乎道德地使用。OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 BARD 和微软的 BING 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的经过训练的语言模式数据库，大型语言模型可以提供生成的文本响应，准确反映用户输入的上下文。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题并有说服力地提出论点。
讲师指南：利用生成式人工智能在比勒陀利亚大学进行教学和学习增强。docx
OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 Gemini 和微软的 Copilot 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文单词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的训练语言模式数据库，大型语言模型可以提供准确反映用户输入上下文的生成文本响应。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题，并有说服力地提出论点。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
bevdriver：利用LLMS中的BEV地图进行强大的闭环驾驶
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础，要求研究领域通过安全，可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型（LLM）具有推理能力和自然语言的理解，具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望，但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序，这是一种基于LLM的模型，用于Carla中的端到端闭环驾驶，它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器，以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中，BEV特征通过Q-前者传播，以与自然语言指示保持一致，并传递给LLM，该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时，可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中，与SOTA方法相比，我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9％。
化学与生物化学研讨会系列：
摘要：生物制剂的配方开发是确保生物药物药物（例如单克隆抗体（MAB））由于复杂的降解和聚集途径而产生的安全性和功效的关键。的工作已经由合作者完成，以将簇形成与粘度联系起来，并采用粗粒子建模来了解相关配方中的蛋白质 - 蛋白质相互作用。尽管存在稀释浓度制度（1-10 mg/ml）的配方筛选方法，但在相关配方浓度下，在生物制剂开发过程中，需要更深入地了解适当的工具。我们将小角度X射线散射（SAX）与其他生物物理工具合并，以洞悉pH和缓冲系统对药物相关生物制剂稳定性的作用。在这次演讲中，我将讨论如何利用先进的生物物理和粒子表征工具来推动制药行业中复杂生物制剂的创新并加速发展，并将讨论我从学术界到工业的旅程。
多媒体传输中的加密水印
摘要：这项研究是关于在Paddleocr中实施Yolo算法和机器学习的几个方面。提及讨论了这种技术集成以及他们在实现现实世界情景中完成任务和预期使用的方式。本文通过广泛分析文献并进行故意实验来实现这一目标。在本文中还捕获了有关算法有效性和挑战的见解。当代计算机视觉系统利用Yolo（您只看一次）和Paddleocr等有效的机器学习方法在几乎每个工业领域都扩展了。本文涉及这些算法在广泛的程序中的整合以及对实际领域的结果影响。本文对最新文献和实验分析进行了系统性阅读，以提出其用法的这一重要方面，未来的挑战及其前景。关键字：Yolo算法，Paddleocr，机器学习，对象检测，光学特征识别，深度学习。
degronmd：利用靶向蛋白质的降解，突变和药物反应的进化和结构特征
靶向蛋白质的降解是一种新兴而有希望的治疗方法。降解的特异性和细胞稳态的维持是由E3泛素连接酶和脱脂信号（称为Degrons）之间的相互作用确定的。人类基因组编码超过600个E3连接酶；但是，到目前为止，仅确定了少数目标的DEGRON实例。在这项研究中，我们引入了DeGronmd，这是一个开放知识库，旨在研究DEGRON，它们相关的功能障碍事件和药物反应。我们驱逐出来，degrons在进化上是保守的，并且倾向于在蛋白质翻译修饰部位附近发生，尤其是在无序结构和较高溶剂可访问性的区域。通过模式识别和机器学习技术，我们构建了跨人类蛋白质组的降解景观，产生了超过18,000个新的脱脂剂，用于靶向蛋白质降解。此外，DEGRON的功能障碍会破坏降解过程，并导致蛋白质的异常积累。此过程与各种类型的人类癌症有关。基于由体细胞突变引起的估计表型变化，我们从系统地进行了量化并评估突变对pan-Canters degron功能的影响；这些结果有助于建立有关人类降解的全球突变图，其中包括89,318个可起作用的突变，这些突变可能引起降解和破坏蛋白质降解途径的功能障碍。多组合综合分析揭示了与功能性脱粒突变相关的400多个耐药性事件。degronmd，可在https://bioinfo.uth.edu/degronmd上访问，是探索生物学机制，推断蛋白质降解以及在Degron上的药物发现和设计的有用资源。
越南如何利用AI重塑医疗保健
公司正在将AI和基因组学结合起来，以推动整个地区更具个性化，高效和可访问的医疗解决方案。一个突出的例子是Gene Solutions，这是一家开创性的基因测试公司，已成为亚洲精密医学领域的领导者。重点关注生殖健康，临床肿瘤学和高级基因组学，Gene Solutions提供了诸如非侵入性产前测试（NIPT），多癌早期检测（MCED）和综合基因组分析（CGP）等服务。公司使用尖端技术，包括循环肿瘤DNA（CTDNA）跟踪，提供个性化的数据驱动护理。经过超过150万次测试，Gene Solutions正在扩大越南，将其总部迁至新加坡，并与东南亚的领先医院团体和癌症研究所建立伙伴关系，包括印度尼西亚，泰国，菲律宾和马来西亚。
利用先进的电源转换系统和人造
国家理工学院（NIT）PATNA是印度最历史性技术机构之一，它的根源可以追溯到1886年，当时它是辩护人的调查培训学校。随着时间的流逝，它于1924年演变成比哈尔工程学院的Patna学院，使其成为该国第六大的工程学院。2004年1月28日，该学院被重新归为NIT PATNA，成为印度政府教育部下的第18届国家技术研究院。nit Patna一直是一个多世纪以来技术教育的先驱，提供了本科（UG），研究生（PG）和工程，技术，科学和人文学科的博士学位课程。该研究所扩大了其研究生水平的产品，以包括1978年的博士课程，进一步加强了其学术组合。位于恒河恒河的南岸，位于帕特纳的标志性甘地盖附近，该研究所既是学术卓越和文化意义的象征。努力纳特·帕特纳（Nit Patna）的任务是设定高标准和研究，因此积极参与研发（R＆D），突破了各个领域的创新界限。它以其悠久的学术卓越记录而享有盛誉。