XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRetrieval
从DNA存储中从MDS编码数据中获取信息的可靠性
摘要 - 这项工作对在DNA存储系统中成功检索使用MDS代码（例如Reed-Solomon代码）的数据的概率进行了理论分析。我们在独立和相同分布（I.I.D.）替换错误，重点是结合内部和外部MDS代码的常见代码设计策略。我们的分析表明，这种概率如何取决于诸如测序读数的总数，它们之间的分布，内部代码和外部代码的速率以及替换误差概率。这些结果提供了可行的见解，可在可靠性约束下优化DNA存储系统，包括确定可靠数据检索所需的测序读取数量的最小数量，并确定内部和外部MDS代码速率之间的最佳平衡。
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
使用脑电图信号评估现实场景中记忆检索时的工作量
摘要。目的：脑电图 (EEG) 作为一种生理测量手段，在人因研究中越来越受欢迎，因为它客观、不易产生偏见，并且能够评估认知状态的动态。本研究调查了参与者在单显示器和双显示器配置下执行典型办公室任务时记忆工作量与 EEG 之间的关联。我们预计单显示器配置的记忆工作量会更高。方法：我们设计了一个实验，模拟受试者执行某些办公室工作的场景，并检查受试者在两种不同的办公室设置中是否经历了不同程度的记忆工作量：1）单显示器设置和 2）双显示器设置。我们使用 EEG 频带功率、相互信息和一致性作为特征来训练机器学习模型，以对高记忆工作量状态和低记忆工作量状态进行分类。主要结果：研究结果表明，这些特征表现出显着差异，并且在所有参与者中都是一致的。我们还在先前的研究中通过 Sternberg 任务收集的不同数据集验证了这些 EEG 特征的稳健性和一致性。意义：该研究发现 EEG 与个体的记忆工作量相关，证明了使用 EEG 分析在开展现实世界的神经人体工程学研究中的有效性。
自动存储和检索系统：城市仓库可持续发展的有吸引力的解决方案
摘要：近年来，人们对可持续发展的认识越来越多。供应链参与者已经越来越意识到这种情况，尤其是因为该领域的监管，社会和社会压力变得越来越多。这种情况并非对公司实践和经济没有任何影响。结果，城市仓库模型正在出现，因为城市物流环境中研究的解决方案之一。本文介绍了该模型的特征，约束和挑战，以定义这个新的物流设施。其次，通过案例研究对自动化存储和检索系统（AS/RS）（AS/RS）进行了研究，以确定它们有可能应对城市仓库挑战的潜力。通过在有限的空间中密集库存来优化可用表面的能力尤其表明。
利用药物知识图谱辅助数据检索
药物系统提供和/或利用的数据通常分为两类：（a）事实药物数据和（b）知识药物数据。事实药物数据主要包括药物处方和药物管理数据，医院通常将这些数据以出院信或药单中的自由文本形式存档。已经提出了几种对事实药物数据进行信息检索的方法：信息提取和自由文本搜索 [1]、机器学习 [2]。然而，实现有效的信息检索系统除了需要使用事实数据外，还需要使用知识数据。知识图谱结构（包括概念图形式主义 [3]）已用于生物医学知识，数据表示特别适合药物知识数据 [4]。现有的药物数据库（如 Wikidata [5]、Drug Bank 2 或 GoodRx 3）包含有价值的信息，但如果单独获取和/或将其中一些信息存储为非结构化数据则缺乏全面性 [6]。本研究介绍了一种系统的设计，该系统能够检索法国诺曼底鲁昂大学医院诺曼底健康数据仓库 (EDSaN) [7] 中的处方订单。药物知识数据的概念图如下：
独家：排除神经信息检索
排除是人类用来表达自己不想要的重要性语言技能。几乎没有关于排他性检索的研究，用户表达了他们不想成为查询结果的一部分。我们首次研究了文件检索中排除检索的情况。我们提出了Dextuir，这是一套用于排除检索的资源，包括评估基准和培训集，用于帮助检索模型理解排除查询。评估基准包括3,452个高质量的排除查询，每个查询都已手动注释。该训练集包含70,293个排除查询，每个查询都与POSSIVE文档和负面文档配对。我们进行了详细的实验和分析，获得了三个主要观察结果：（i）现有的检索模型具有不同的结构，以有效地理解排他性查询； （ii）尽管整合我们的培训数据可以改善在排除检索方面的检索模型的表现，但与人类绩效相比，仍然存在差距； （iii）一般检索模型在处理排除查询方面具有自然优势。
书籍搜索的生成检索
在书籍搜索中，应返回有关查询的相关书籍信息。书籍包含复杂的，多方面的信息，例如元数据，大纲和主要文本，其中大纲在章节和各节之间提供了层次的信息。生成检索（GR）是一种新的检索范式，将语料库信息固定到单个模型中，以生成与给定查询相关的文档标识符。如何将GR应用于书籍搜索？直接将GR应用于书籍搜索是一个挑战，因为书籍搜索的独特特征：（i）该模型需要保留该书的复杂，多面信息，从而增加了对标记数据的需求。（ii）将书籍信息分开并将其视为单独的学习部分的集合，可能会导致层次信息的丢失。我们为B OOK S EARCH（GBS）提出了一个有效的G能量检索框架，该框架具有两个主要组成部分：（i）数据元素和（ii）面向轮廓的书籍编码。为了进行数据增强，GBS构建了多个查询书对培训；它根据大纲，各种形式的书籍内容构建了多个书籍标识符，并模拟了带有多样化的伪Queries的真实书检索场景。这包括启动覆盖范围的书标识符的增强，允许该模型学会索引
AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响
摘要纵火被定义为对财产的故意和恶意燃烧，其中包含三个主要要素，其中包括燃烧财产，燃烧是燃烧的起源，燃烧的目的是开始破坏财产。存在一个误解，即指纹和血液证据在暴露于极高的温度时无法检索，因此在大多数情况下，肇事者在犯罪现场燃烧火灾以掩盖犯罪。这些文献谈到了可用于从犯罪现场有效检索指纹和血液证据的方法，主要是使用SPR和乳胶提升方法。红外（780nm至1 mm）的摄影也可以用来捕获血液证据，因为血液在暴露于较高温度时会氧化。spr-小颗粒试剂是一种有效的指纹开发方法，可用于从潮湿的非孔表面收集指纹。Liquid latex is a material used to produce forms and moulded areas in handmade articles, latex clothing etc.., It exists in liquid form and on drying it turns out to be an elastic film which can easily pulled from a surface hence it is used as a method of preservation of dermal ridge evidence and also to retrieve DNA from the blood in the arson crime scene Keywords: Arson, fingerprints, blood, DNA, small particle reagent, Reflected红外摄影纵火纵火正在为任何财产开火，包括车辆，建筑物，贵重物品等，以获取保险设施等福利。纵火不包括由自然环境引起的火灾或偶然造成的火灾，应该有适当的动机被视为纵火。燃料，热量和氧气在无人居住的链反应中聚集在一起时，火是由此产生的化学反应1。如果缺少三个要素之一，大火将停止燃烧。所有这三个元素都是相互依存的，三角形缺失的任何元素都会破坏链条。必须加热液体燃料，直到它们变成蒸气才能燃烧为止。只有气体才能燃烧固体燃料。燃料通过热量化学分解为其组件气体形式。热解是此分解过程的术语。在火中传递热能的三种主要方式是辐射，对流和传导1
与供应商发现的大型语言模型集成图形检索型生成
作为供应链的复杂性和动态挑战传统管理方法，集成大型语言模型（LLM）和知识图（KGS）是推进供应链分析的有前途的方法。本文提出了一种方法，该方法旨在利用LLMS和KGS之间的协同作用，特别着眼于增强供应商发现实践。主要目标是将大量的非结构化供应商能力数据转换为统一的KG，从而改善供应商的发现过程并增强制造商的可访问性和发现性。通过本体驱动的图形构建过程，提出的方法将KGS和基于LLM的先进的自然语言处理技术整合在一起。借助详细的案例研究，我们展示了这种综合方法不仅如何提高答案质量并提高中小型制造商的可见性，还可以增强敏捷性，并为供应链管理提供战略见解。[doi：10.1115/1.4067389]