XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRAG
自身抗体检测：既往史、实际挑战和前景
AE：自身免疫性脑炎 ALD：自身免疫性肝病 APS：抗磷脂综合征 GN：肾小球肾炎 IIM：特发性肌病 ILD：间质性肺病 JIA：葡萄膜炎 NPLE：神经精神性 LE MCTD：混合性连接组织疾病 OS：重叠综合征 SACLE：亚急性皮肤 LE SjS：干燥综合征 SSc：系统性硬化症 UCTD：未分化 CTD
自动雷达成像系统
大型语言模型 (LLM) 显著推动了自然语言处理 (NLP) 领域的发展，使从文本生成到问答等应用成为可能。然而，优化动态外部信息的集成仍然具有挑战性。检索增强生成 (RAG) 技术通过将外部知识源纳入生成过程来解决这一问题，从而增强 LLM 输出的上下文相关性和准确性。虽然 RAG 已被证明是成功的，但选择单个 RAG 技术的过程通常不是自动化的或优化的，从而限制了该技术的潜力和可扩展性。缺乏系统自动化会导致效率低下并阻碍对 RAG 配置的全面探索，从而导致性能不佳。AutoRAG 旨在通过引入一个自动化框架来弥补这一差距，该框架系统地评估管道不同阶段的众多 RAG 设置。AutoRAG 通过大量实验优化 RAG 技术的选择，类似于传统机器学习中的 AutoML 实践。这种方法简化了评估流程并提高了 RAG 系统的性能和可扩展性，从而能够更高效、有效地将外部知识集成到 LLM 输出中。
利用人工智能进行化学
一、引言 化学工业是现代全球经济的基石，供应从药品到聚合物等各种基本产品。随着对提高效率、可持续性和创新的需求不断增长，人工智能 (AI) 的整合已成为解决该行业不断演变的挑战的关键解决方案。人工智能技术，包括机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和高级数据分析，正在彻底改变传统的化学制造实践、研发 (R&D)、安全管理和可持续发展工作。人工智能革命有望开启化学加工的新时代，其中可以实时优化流程，以前所未有的速度发现新材料，并且操作由预测模型驱动。正如 Zhang 等人 (2020) 所述，人工智能已经开始在运营效率和可持续性方面表现出显着的改进。本文探讨了人工智能在整个化学工业中的变革潜力，全面回顾了人工智能应用如何推进生产流程、研究方法、安全标准和环境责任。 增强制造流程：化学制造中的人工智能应用已在运营效率、成本节约和可持续性方面表现出显着的改进。预测
Dragen TSO 500分析软件发行说明
由于测序区域的GC含量丰富而在低覆盖范围内。另一个示例区域是PMS2基因，该基因与伪基和读取可能无法正确对齐。通常，TSO 500面板旨在针对独特的区域，并且该软件在小型变体中说明了每个基因组位置的背景噪声。此设计旨在防止误报。分析性能的分析性能是评估整个面板的，而不是每个基因或外显子。但是，由于这些挑战，由于高背景噪声，产品清单中涵盖的某些区域被排除在分析之外。使用标志在VCF中识别所有排除的变体。此块列表包括以下基因：HLA-A，HLA-B，HLA-C，KMT2B，KMT2C，KMT2D，KMT2D，CHRY和VAF> 1％的位置发生在60个基线样本中的六个或更多。可以根据当地Illumina代表的要求获得排除站点的块列表。
Draghi报告的见解
“去年6月，德国宣布将在其与波兰，捷克共和国和瑞士的边界上重新引入边境管制，并利用申根系统的例外。现在，截至2024年9月16日，它将开始在其其他边界邻国比利时，荷兰，法国，卢森堡和丹麦的边界开始控制。众所周知，申根地区构成了一个自由移动区域，其中解除了内部边界控制。根据申根系统，必须有一些不可抗拒的边界控制。这些可能是由于对内部安全或公共政策的严重威胁。应在特殊情况下以及最后的手段应用。就德国的原因而言，它们列出如下：与不规则迁移，走私，增加欧盟外部边界的非法条目相关的安全风险，减少
客户：德国联邦国防军
德国联邦国防军负有保卫国家和联盟的宪法使命。为了履行这一使命及其衍生的任务，必须向武装部队提供必要的能力，包括提供必要的装备。德国联邦国防军行政部门负责满足武装部队的物质需求，即对物资和服务的需求。因此，工业、贸易和商业领域武装部队装备所需的合同是由德国联邦国防军行政部门的指定部门根据预算和采购法规以及相关行政指导方针授予的。这本信息手册“承包商：德国联邦国防军”旨在向公民以及尤其是对德国联邦国防军合同感兴趣的公司介绍德国联邦国防军的组织、合同授予和合同设计，并为他们提供如何开始与德国联邦国防军开展业务的提示。由于德国联邦国防军的建设项目由各州财政建设管理局管理，因此本手册不涵盖建设合同。
基于本体的检索增强发电（RAG）用于Genai支持的添加剂制造
常规数据分析通常无法捕获添加剂制造（AM）过程的复杂背景，从而导致尖锐的解决方案和次优的分析结果。生成人工智能（Genai）模型（例如大语言模型（LLM））的性能在很大程度上取决于它们整合和背景培训的大量数据的能力。但是，情境化通常是由消耗的数据直接驱动的，而不一定基于基本真理。为了解决这个问题，提出了一种基于本体的检索增强发电（RAG）方法，以增强Genai产生相关提示和答案的能力。Genai通过利用结构的本体论来识别和应用相关背景，从而产生准确而有见地的解释。用例展示了拟议的基于本体的RAG框架如何运作以提供上下文感知的AM数据分析，这些数据分析可以通过执行AM数据分析时通过基本真理来促进分析透明度。
第 1 部分可再生能源和储能
10 提交采购计划草案的动议，关于：波多黎各电力管理局综合资源计划和修改后行动计划的实施，案件编号 NEPR-MI-2020-0012，2020 年 10 月 23 日。11 决议和命令，关于：波多黎各电力管理局综合资源计划和修改后行动计划的实施，案件编号 NEPR-MI-2020-0012，2020 年 12 月 8 日。12 同上。 13 遵守命令提交最终采购计划和相关提案请求的动议，关于：波多黎各电力管理局综合资源计划和修改后的行动计划的实施，案件编号 NEPR-MI-2020-0012，2020 年 12 月 22 日。14 重新考虑采购计划草案的决议和命令的动议，关于：波多黎各电力管理局综合资源计划和修改后的行动计划的实施，案件编号 NEPR-MI-2020-0012，2020 年 12 月 22 日。
操作手册 比亚迪商用仓储...
5.5. 工具................................................................................................................................................................ 28