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一种国际化策略来收集我们的优势和...
瑞典政府已经明确期望高等教育和研究应积极参与国际倡议，以加强基于LRNowledge的国家，并显然是Global K Nowledge开发的一个显然部分。这也意味着，高等教育机构必须达成不断发展以跟上社会的变化，并且所提供的研究必须与日益全球的
AKB-48：现实世界中阐明的对象知识库
人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解，即外观，结构，物理特性和语义，将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集，从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的对象k nowledge b ase，由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48，我们提出了快速的发音知识建模（FARM）管道，可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg，并在很大程度上降低了Real
消防员高级EMT（PDF）
基本和先进的生命支持技术，程序和实践的现状；抑制火灾和相关活动的战略和策略；目的，使用用于消防，救援，紧急医疗服务和危险材料操作的设备，设备和工具的操作特性；与消防有关的力学，液压和数学的基本原理；职业危害和标准安全实践；火灾危害和相关的预防/减排方法；记录保存的原则和程序；安全驾驶原则和实践；当地地理，包括城市街道，主要危害和供水系统；以及相关的联邦，州和地方法规，法规和法律。
Medikal：将知识图作为LLM的助手集成，以增强EMRS的临床诊断
电子病历（EMRS）虽然与现代医疗保健不可或缺的一部分，但由于其复杂性和信息还原而呈现临床推理和诊断的Challenges。为了解决这个问题，我们提出了Medikal（将K Nowledge图作为L LMS的ssistants），该框架将大型语言模型（LLMS）与知识图（kgs）结合在一起，以增强诊断性capabilies。Medikal根据其类型将医疗记录中的实体分配给实体的重要性，从而使候选疾病的精确定位在公里内。它创新采用了类似残留的网络样方法，从而使LLMS诊断可以合并为kg搜索结果。通过基于路径的重新算法算法和填充风格的提示模板，它进一步完善了诊断过程。我们通过对新型开源的中国EMR数据集进行了广泛的实验来验证Medikal的有效性，这表明了其在现实环境中提高临床诊断的潜力。代码和数据集可在https：//github.com/csu-nlp-group/medikal上公开获得。
lbkt：长期序列数据的基于LSTM BERT的知识跟踪模型
摘要。知识追踪领域（KT）旨在通过分析他们的历史行为数据来了解学生如何随着时间的推移学习和掌握知识。为了实现这一目标，许多研究人员提出了使用智能辅导系统（ITS）的数据来预测学生随后的行动的KT模型。然而，随着其大规模数据集的发展，包含长期数据的大规模数据集开始出现。最近基于深度学习的KT模型在处理包含长期数据的大规模数据集时面临着低效率，低精度和低解释性的障碍。To address these is- sues and promote the sustainable development of ITS, we propose a L STM B ERT-based K nowledge T racing model for long sequence data processing, namely LBKT , which uses a BERT-based architecture with a Rasch model-based embeddings block to deal with different difficulty levels information and an LSTM block to process the sequential char- acteristic in students' actions.LBKT在ACC和AUC指标上实现了大多数基准数据集的最佳性能。
提高患有胰岛素治疗糖尿病的成年人的自我管理技能
A PPENDIX 1 A: PPendix ' nformation s heet .................................................................................24 Ppendix 1B: k Alata ya chidziwiwoy cha kafukuku m' Chichewa.答：不可思议的c表示。 ................................................................................................................................................................................................................................................................................. ...................................................................................................42 APPENDIX 3C: A VALIDATED D IABETES S ELF -M ANAGEMENT Q UESTIONNAIRE -R EVISED (DSMQ-R) ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 46 Appendix................................................................ 49附录3f：i Terview指南E NGLish ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................. ................................................................................................................................... 52
![arXiv:2405.07155v2 [cs.CV] 2024 年 11 月 12 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a950b131d362b47fd5ae1cd14876a3bec7368c35.webp)
arXiv:2405.07155v2 [cs.CV] 2024 年 11 月 12 日
在多模态学习中，某些模态比其他模态更有影响力，而它们的缺失会对分类/分割准确性产生重大影响。为了应对这一挑战，我们提出了一种新方法，称为元学习模态加权知识蒸馏（MetaKD），该方法可以使多模态模型即使在关键模态缺失的情况下也能保持高精度。MetaKD 通过元学习过程自适应地估计每种模态的重要性权重。这些学习到的重要性权重指导成对模态加权知识蒸馏过程，允许高重要性模态将知识迁移到低重要性模态，从而即使缺少输入也能实现稳健的性能。与该领域以前的方法通常针对特定任务且需要进行重大修改不同，我们的方法旨在以最少的调整完成多项任务（例如分割和分类）。在五个流行数据集（包括三个脑肿瘤分割数据集（BraTS2018、BraTS2019 和 BraTS2020）、阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 分类数据集和 Audiovision-MNIST 分类数据集）上的实验结果表明，所提出的模型能够大幅超越比较模型。
医疗保健领域的人工智能和技术
*Sarah Kamensky 是德保罗大学法学院三年级法学院学生，将于 2020 年 5 月获得法学博士学位。学位。毕业后，她将获得健康法证书，目前是《德保罗健康法杂志》的成员。1 当今美国的医疗保健系统中越来越多地反映出对改善医疗成本、质量、可及性和选择的担忧。正在进行的改革医疗保健系统的尝试集中在这些概念上，同时转变医疗保健提供和支付系统，以实现这些目标。B ARRY R. FURROW 等，《健康法：案例、材料和问题 1》（W. Acad.出版，第 8 版。2018 年）；另请参阅《基于人工智能的系统如何改善医疗结果》，K NOWLEDGE @W HARTON（2018 年 12 月 12 日），http://knowledge.wharton.upenn.edu/article/ai-based-systems-can-improve-medical-outcomes/。2 Hannah R. Sullivan 和 Scott J. Schweikart，《当前的侵权责任理论是否足以解决人工智能造成的伤害？》，21 AMA J. E THICS 160, 160 (2019)。3 W. Nicholson Price II，《医疗保健中的人工智能：应用和法律含义》，14 S CI T ECH L AW 10, 10 (2017)。4 Sullivan & Schweikart，上文注 2，第 160、162、164 页。5 Chris Reed，《我们应该如何监管人工智能？，皇家学会出版社，2018 年 4 月29，第 1 页 https://royalsocietypublishing.org/doi/pdf/10.1098/rsta.2017.0360。
Stark：在文本和...
回答现实世界中的复杂查询，例如复杂的产品搜索，通常需要从涉及非结构化（例如，产品的文本描述）和结构化（例如，产品关系）的半结构知识基础中进行准确检索。但是，许多以前的作品将文本和关系检索任务研究为独立的主题。为了解决差距，我们开发了st a rk，这是一个大规模的SEMI结构检索基准，并在t the t t and t and rational k newledge基础上。我们的基准涵盖了三个领域：产品搜索，学术纸搜索和精密医学的查询。我们设计了一条新颖的管道，以合成现实的用户查询，以整合各种关系信息和复杂的文本属性以及其基础真相（项目）。我们进行严格的人类评估以验证合成查询的质量。我们通过高质量的人类生成的查询进一步增强基准，以提供真实的参考。s rk是一个全面的测试床，用于评估大型语言模型（LLMS）驱动的检索系统的性能。我们的实验表明，ST A RK对当前检索和LLM系统提出了重大挑战，强调了对更有能力的半结构检索系统的需求。