XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNotebook
交互式零件定位器HP Probook 450 G8笔记本PC
基本外壳电池电池记忆模块M.2固态无线LAN模块无线WAN模块散热器（离散）散热器（UMA）风扇DC-IN连接器RTC电池RJ-45 DOOR I/O板读取器读取器读取器读取器系统董事会（底部）台式板（底部）扬声器台式显示板显示板显示板显示板台面板式套装板式台式式套装套装式套装式套装套装式套装套装套装式套装套装套装式套装供应套件式套装套装套装式套装式套装套装套装套装套装套装供应套件套装套装套装式套装，无线WAN和无线LAN天线无线LAN天线
使用基于COLAB笔记本的机器学习方法
糖尿病在世界范围内变得越来越普遍。人们患有糖尿病或与这种疾病有关的风险。有必要防止由糖尿病引起的健康问题，降低糖尿病的风险并减少卫生系统上糖尿病的负荷。因此，尽早诊断和治疗糖尿病患者很重要。在这项研究中，使用PIMA印度糖尿病（PID）数据库来预测糖尿病。 将PID数据库分为培训数据集的2/3，测试数据集分为1/3。 然后，使用五倍的交叉验证将测试和培训数据集喂入机器学习模型中。 随机森林分类器，额外的树分类器和高斯过程分类器机器学习方法用于预测个人是否患有糖尿病。 在这项研究中，确定具有最高预测准确性的建议方法是随机森林分类器。 提出的方法的准确性为81.71％，精度为88.79％，召回率为84.83％，F-评分为86.76％，ROC AUC为88.03％。 提出的方法是为了帮助临床医生预测糖尿病患者的诊断。 使用COLAB笔记本使用Google云计算服务应用了本研究中开发的机器学习方法。 1。 引言胰岛素是一种调节人体血糖的激素。 糖尿病是一种慢性疾病，当胰腺无法产生必要的胰岛素或人体无法有效使用胰岛素时发生。 糖尿病不仅会影响生病的人。在这项研究中，使用PIMA印度糖尿病（PID）数据库来预测糖尿病。将PID数据库分为培训数据集的2/3，测试数据集分为1/3。然后，使用五倍的交叉验证将测试和培训数据集喂入机器学习模型中。随机森林分类器，额外的树分类器和高斯过程分类器机器学习方法用于预测个人是否患有糖尿病。在这项研究中，确定具有最高预测准确性的建议方法是随机森林分类器。提出的方法的准确性为81.71％，精度为88.79％，召回率为84.83％，F-评分为86.76％，ROC AUC为88.03％。提出的方法是为了帮助临床医生预测糖尿病患者的诊断。使用COLAB笔记本使用Google云计算服务应用了本研究中开发的机器学习方法。1。引言胰岛素是一种调节人体血糖的激素。糖尿病是一种慢性疾病，当胰腺无法产生必要的胰岛素或人体无法有效使用胰岛素时发生。糖尿病不仅会影响生病的人。随着时间的流逝，糖尿病会严重损害心血管系统，眼睛，肾脏和神经[1]。这也是一种影响病人和整个社会家庭的疾病。护理和治疗费用由于糖尿病及其引起的并发症而迅速增加，并承受了卫生系统的负担。此外，患者的生活质量降低了，这种情况对患者的家庭产生了负面影响。糖尿病已成为一个全球问题。大约有4.22亿人患有糖尿病。这些人中的大多数生活在低收入和中等收入国家。每年由于糖尿病而死亡[2]。使用机器学习方法预测患有糖尿病的人将使临床医生的工作更加容易。临床医生将确保在早期诊断和治疗糖尿病患者。
HP Probook 465 16英寸G11笔记本电脑（A1RM8UT）
[1]此产品包括HP Wolf Pro Security Edition的一（1）年许可证，其中包括HP Sure Click Click Pro和HP Sure Sense Pro。HP Wolf Pro Security Edition软件是根据HP End用户许可协议（EULA）的许可条款许可的，可以在以下网址找到：https：//support.hp.com/us-en/document/ish_3875769-38776-3873014-16术语。除非根据本EULA中包含的术语较早地终止，否则HP Wolf Pro Security Edition的许可（HP Sure Sirs Sense Pro和HP肯定单击Pro）在激活后具有有效，然后将继续持续十二（12）个月（“初始任期”）。在初学期结束时，您可以（a）从HP.com，HP销售或HP Channel合作伙伴购买HP Wolf Pro Security Edition的续订许可证，或（b）继续使用HP的标准版本肯定单击和HP肯定无需额外的费用，而无需任何额外的费用，而无需未来的软件更新或HP支持。”
维护和服务指南HP EliteBook 645 14英寸G11笔记本PC
并非所有功能都可以在Windows的所有版本或版本中提供。系统可能需要升级和/或单独购买硬件，驱动程序，软件或BIOS更新，以充分利用Windows功能。Windows将自动更新，始终启用。需要高速互联网和Microsoft帐户。ISP费用可能会适用，并且随着时间的推移可能会适用其他要求。 请参阅http://www.windows.com。 如果您的产品使用Windows以S模式发货：Windows处于S模式，专门与Windows中Microsoft Store的应用程序一起使用。 无法更改某些默认设置，功能和应用程序。 与Windows兼容的某些配件和应用程序可能行不通（包括某些防病毒，PDF作者，驱动程序实用程序和可访问性应用程序），并且性能可能会有所不同，即使您切换了S模式。 如果您切换到Windows，则无法切换回S模式。 在Windows.com/smodefaq上了解更多信息。ISP费用可能会适用，并且随着时间的推移可能会适用其他要求。请参阅http://www.windows.com。如果您的产品使用Windows以S模式发货：Windows处于S模式，专门与Windows中Microsoft Store的应用程序一起使用。无法更改某些默认设置，功能和应用程序。与Windows兼容的某些配件和应用程序可能行不通（包括某些防病毒，PDF作者，驱动程序实用程序和可访问性应用程序），并且性能可能会有所不同，即使您切换了S模式。如果您切换到Windows，则无法切换回S模式。在Windows.com/smodefaq上了解更多信息。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估
摘要近年来，GPT-3，BERT和GPT-4（例如GPT-3，BERT和GPT-4）的大型语言模型在自然语言处理领域取得了重大进步，增强了诸如文档摘要，语言翻译和问题答案之类的任务。尽管有这些好处，但这些模型产生的文本的真实性和信誉引起了社会问题，包括错误信息和窃。为了解决这些问题，PAN组织已经启动了一系列任务，以区分机器生成的文本和人文所写的文本。本文提出了基于Bert和Bilstm的生成AI作者身份验证模型，该模型通过将变压器编码器与多文本特征技术相结合，从而增强了文本歧视功能。该模型利用了预处理的BERT进行深度特征提取，并结合了由Spacy计算出的其他文本功能，由Bilstm和Transformer编码器进一步处理进行分类。实验结果表明，该模型在PAN验证数据集上达到平均得分为0.971，超过了所有基线模型。这种方法不仅提高了检测准确性，而且还提高了对各种文本类型的适应性，这对于保持自动内容生成时代的信息的真实性和可靠性至关重要。
生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？
摘要随着大型语言模型（LLM）继续以惊人的速度前进并越来越广泛地采用，人们越来越难以辨别给定文本是由人类还是机器编写的。作者身份验证已成为一项至关重要且具有挑战性的任务。本文采用了一种文本分类模型，该模型结合了BERT和卷积神经网络（CNN），以利用Bert强大的上下文理解能力和CNN有效的本地功能提取能力来增强文本分类性能。CNN的引入有效地弥补了Bert在短语级别提取特征的缺点，尤其是在捕获文本中的本地特征（例如捕获N-gram特征）时。实验结果表明，我们的方法的表现高于基线模型，在ROC-AUC度量中提高了高达6％，平均度量指标近3％。因此，我们验证了这种方法的有效性。
RoBERTa 和 Bi-LSTM 用于 CLEF 2024 PAN 的人类与人工智能生成文本检测笔记本 Panagiotis Petropoulos 1, †, Vasilis Petropoulos 2, †
摘要 我们生活在一个人工智能快速发展的新时代，现有模型的新版本和越来越强大的版本，甚至是新模型，不断被创造出来。人类和工业界正在越来越多地投资于这些进步。现实生活中有很多例子表明，这些模型被人类用来方便自己或欺骗。学生和学者不再深入研究知识和制造虚假新闻是经常发生的两个主要现象。因此，需要创建一个能够检测和区分人工智能生成的文本和人类编写的文本的分类器。已经采取了几种非常好的方法，但它们必须随着法学硕士的发展而不断发展。今年，CLEF [1] [2] 的 PAN 共享任务阐明了上述需求。为了解决该任务，本文提出了一种 RoBERTa[3] 和 Bi-LSTM 相结合的架构。关键词 RoBERTa、Bi-LSTM、NLP、AI 生成文本检测、作者分析
TENSORFLOW AMPERE® 人工智能优化器 (AIO)
首先将 AIO_NUM_THREADS 设置为请求的值。$ export AIO_NUM_THREADS=16 $ cd ~/aio-examples/ $ bash download_models.sh $ bash start_notebook.sh 如果您在云实例上运行 Jupyter Notebook Quickstart，请确保您的计算机已打开端口 8080，并在本地设备上运行：$ ssh -N -L 8080:localhost:8080 -Iyour_user@xxx.xxx.xxx.xxx 使用浏览器指向 Jupyter Notebook 启动器打印出的 URL。您将在 /classification 和 /object detection 文件夹下找到 Jupyter Notebook 示例 (examples.ipynb)。
OpenShift AI 教程 - 欺诈检测示例
请注意，可以通过单击启动独立笔记本服务器链接、选择笔记本图像并单击启动服务器来启动 Jupyter 笔记本。但是，这将是一次性的 Jupyter 笔记本，单独运行。要实施数据科学工作流程，您必须创建一个数据科学项目（如以下过程所述）。项目允许您和您的团队在分离的命名空间内组织和协作资源。您可以从项目中创建多个工作台，每个工作台都有自己的 IDE 环境（例如，JupyterLab），每个工作台都有自己的连接和集群存储。此外，工作台可以与管道和模型服务器共享模型和数据。
