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医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
培训计算最佳的大语言模型
Layton，D。“ Chatgpt - 我们如何到达今天的位置 - GPT开发的时间表。” https://medium.com/@dlaytonj2/chatgpt-how-we-we-got-to-wher-we-we-are-today-a-timeline-timeline-fppt-development-f7a35dcc660e（2023）。Lubbad，M。“ GPT-4参数：无限制指南NLP的游戏规则改变者。”https://mlubbad.medium.com/the-ultimate-guide-to-gpt-4-parameters-verything-nything-to-to-to-to-to-to-about-about-about-about-about-about-nlps-changer-changer-109b87678555a（2023）。Shree，P。“开放AI GPT模型的旅程。”https://medium.com/walmartglobaltech/the-journey-open-open-ai-gpt-models-32d95b7b7fb2（2020）。
人工智能基础模型——解释
虽然基础模型有时被认为与“通用人工智能”（GPAI）完全相同，但实际上它们只是众多 GPAI 类型中的一种（尽管非常强大）。其他 GPAI 类型包括（通常非常基础的）用于一系列任务（例如模式检测或翻译）的 AI 系统。
主要的新GFDL耦合气候和地球系统模型
Q1：关于GFDL建立和改善社会福利的天气，海洋和气候模型的核心优势，GFDL如何利用科学和计算能力的进步来改善其关键模型？有什么优势，差距和新的边界？
RFP评估城市的融资模型和资源...
●您的建议如何响应评估标准（请参见下文）； ●您对项目的假设； ●您已经确定并采取适当的缓解措施的风险； ●有关您的费用的信息； ●提出的实施时间表； ●过去工作的例子； ●来自其他类似客户的参考； ●标准C40 CV模板中提议的关键人员的简历●您需要使项目取得成功所需的任何其他支持，包括第三方或C40员工需要的任何输入； ●提出了与C40的合作伙伴关系，包括（适用）项目治理和管理，关键人员，关键角色和责任以及问题的升级程序。
神经网络 - 艺术状态，简短历史，基本模型和体系结构
人工神经网络（ANN）是一个信息或信号处理系统，由大量简单的处理元素组成，这些元素与直接链接互连，并配合以执行并行分布式处理以解决所需的计算任务。神经网络以类似的方式处理信息。ann的灵感来自生物神经系统的方式，例如大脑的作品 - 神经网络以身作则。ANN采用与常规计算相比，解决问题的方法。传统的计算机系统使用算法方法，即遵循一组说明以解决问题。将解决问题的能力限制在我们已经理解并知道如何解决的问题上。但是，神经网络和常规算法计算不在竞争中，而是相互竞争。有些任务更适合于算法方法（例如算术操作）和更适合神经网络方法的任务。
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
在应用科学大学的芬兰大学中执行策略的能力模型
高等教育机构的CIO需要适当的IT管理工具来获得数字化转型。企业体系结构是管理数字转换的合适方法。但是，EA框架是复杂的使用工具，它们需要建筑专业知识和时间来适应它们以实现其全部利益。此比较案例研究描述了应用科学的芬兰大学CIO论坛如何利用选定的高等教育参考模型（HERM）和商业技术（BT）标准及其能力模型。一种民族志方法丰富了这项研究 - 作者使用BT标准作为CIO论坛的IT秘书长使用了他的经验。与几个EA方法和框架研究相反，关于BT标准或HERM对IT管理的影响的信息要少得多。这项研究包括一些主张，供从业人员使用HEI领域信息和知识管理中的能力模型，并确认研究差距以供未来的研究。