XiaoMi-AI文件搜索系统
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在早期的先天盲人的“视觉”皮层中解码到达方向
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UM5N H数据表 b'' 新的洗衣创新在两个小时内用通风孔在不到两个小时的时间内干燥
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能源不安全——它是什么？为什么......
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大脑范围的预测和差异编码在学习和先天威胁避免的前面神经元类别
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通过添加马铃薯粉（茄果）作为木薯粉的替代品来提高加工鸡肉肉丸产品的化学质量的努力
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ATI研究日2024 |艾伯塔省移植学院
Dominic Mudiayi博士是艾伯塔大学医院的临床讲师和顾问GIM医师。他是GIM部门质量提高的领导者，也是GIM居住计划委员会的QI代表。Mudiayi博士也是战略临床改善委员会埃德蒙顿区医学质量委员会的GIM联络。最近，他在皇后大学完成了医疗质量理学硕士学位。Mudiayi博士领导并参与了众多RQ和研究项目，包括改善居民健康的努力，对非通信疾病的全球健康差异的评估，医学教育公平和临床医学中的护理途径。
数字供应链库存管理
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软件工程的大型语言模型
大型语言模型（LLM）严重影响了许多域，包括软件工程（SE）。许多最近的出版物探索了适用于各种SE任务的LLMS。尽管如此，对LLMS在SE上的应用，效果和可能的局限性的全面理解仍处于早期阶段。为了弥合这一差距，我们对LLM4SE进行了系统的文献综述（SLR），特别着眼于了解如何利用LLM来利用LLM来优化过程和结果。我们从2017年1月至2024年1月选择并分析了395篇研究论文，以回答四个关键的研究问题（RQS）。在RQ1中，我们对已在SE任务中使用的不同LLM进行了分类，从而表征其独特的功能和用途。在RQ2中，我们分析了数据收集，预处理和应用中使用的方法，突出了良好策划数据集用于成功LLM进行SE实现的作用。RQ3研究了用于优化和评估SE中LLMS性能的策略。 最后，RQ4研究了LLM迄今为止成功的特定SE任务，以说明其对现场的实际贡献。 从这些RQ的答案中，我们讨论了当前的最新和趋势，确定现有研究中的差距，并为未来的研究标记有希望的领域。 我们的文物可在https://github.com/xinyi-hou/llm4se_slr上公开获得。RQ3研究了用于优化和评估SE中LLMS性能的策略。最后，RQ4研究了LLM迄今为止成功的特定SE任务，以说明其对现场的实际贡献。从这些RQ的答案中，我们讨论了当前的最新和趋势，确定现有研究中的差距，并为未来的研究标记有希望的领域。我们的文物可在https://github.com/xinyi-hou/llm4se_slr上公开获得。