XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRetrieval
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。
深度学习的多式联运检索
首先，我要感谢Kpalma Kidiyo教授和Zhang Lu教授接受我的博士学位。学生，这为我提供了更深入研究科学研究领域的机会。他们的专业指导和卓越的学术专业知识使我能够获得宝贵的知识，这将使我一生都受益。我要感谢Bai Cong教授在到达法国之前和之后的众多澄清，协助和指导。我感谢Wang Qiong博士在我们的研究努力中的帮助和协作。我想对CSC/UT-INSA计划的老师和同学表示感谢。我要感谢父母的无条件爱与支持。最后但并非最不重要的一点是，我要感谢我的妻子丁·阿南（Ding Anan）的陪伴和监督。她的信任是我的燃料，她的安慰是我的避难所。我还要对我九个月大的女儿表示感谢，她的每一个微笑都价值十杯即时咖啡。见证多模式领域的快速发展，尤其是在我的博士学位期间，这确实是显着的。学生研究。每天带来新的和令人兴奋的多模式算法。在起草本手稿时，我遇到了许多新兴和改变游戏的多模式作品。然而，多模式遇到了几个挑战，包括无法解释性，基础计算资源需求以及伪造传播的风险。自然，每一个新兴的学科都带来了许多挑战。需要解决这些问题，以提高多模式系统的可靠性和效率。最后，我想介绍在计算机图形快速开发时代写的书中写的两个引号[1]。
自动化存储和检索系统是...的替代方案
1.2 总统大学管理学院管理与技术硕士学习课程 Jl。 Ki Hajar Dewantara，Jababeka 教育园区，Bekasi，17550，印度尼西亚 印度尼西亚 adi.saptari@president.ac.id，b ardhi.bebi.laksono@gmail.com 摘要。这项研究是在一家生产备件、专用机器、自动化系统集成商和机器人设备的机械工程公司进行的。公司存在仓库运营成本高、扩大生产线所需空间大、盘点问题、无法拣货、运营周期长、物流效率低、库存成本高等问题。这些问题对那些要求降低成本、提高效率和生产力并尽量减少缺陷的公司的业绩产生了影响。数据显示，该公司需要额外增加157平方米来扩建仓库，检索错误率为4％，运营成本超过2亿美元，周期时间为150秒，零件丢失率为7％，并且存在网络数据安全风险。鉴于问题的重要性，公司需要评估和解决影响公司业绩的问题，尤其是仓库部门的问题。采用 DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）方法全面探索问题并产生替代解决方案。提出了两种替代方案。使用的选择标准是成本；准确性、安全性、生产率、周期时间以及最小化缺陷。结论是，选择实施自动存储和检索系统 (ASRS) 是因为与扩建现有仓库相比，它在许多方面都占主导地位。 ASRS 的实施表明该新系统解决了当前的仓库问题。关键词。 ASRS、仓库自动化、dmaic、标准、选择。抽象的。这项研究是在一家生产定制备件、专用机械、自动化系统集成商和机器人设备的机械工程公司进行的。公司存在仓库运营成本高，产线需要扩容，库存问题，拣货困难，作业周期长，物流效率低，库存成本高等问题。这些问题对公司业绩有影响，公司需要降低成本、提高效率和生产力并尽量减少缺陷。数据显示，该公司需要额外增加157平方米来扩建新生产线，拣选缺陷率为4%，运营成本超过2亿美元，循环时间为150秒，零件丢失率为7%，存在网络数据安全风险。由于问题的重要性，公司需要评估并解决对公司绩效有影响的问题，尤其是在仓库方面。采用 DMAIC（定义、测量、分析、改进和控制）方法全面探索问题并提出替代解决方案。提出了两种替代方案。使用的选择标准是成本；准确性、安全性、安全性、生产率、周期时间，并尽量减少缺陷。结论是，选择自动存储和检索系统 (ASRS) 的应用，因为与扩展当前系统相比，它在许多方面占主导地位。ASRS 的实施证实，这个新系统可以解决当前的仓库问题。关键词：ASRS、仓库自动化、DMAIC、标准、选择。简介
irgen：图像检索的生成建模
摘要。虽然生成建模在整个研究领域都普遍存在，但其整合到图像检索领域中仍然在很大程度上没有探索和不合理。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，将图像检索重新构图为生成建模的变体，并采用了序列与序列模型。这种方法与当前研究中统一的趋势和谐相吻合，并提出了一个具有凝聚力的框架，可以进行端到端的差异搜索。这又通过直接优化技术促进了出色的性能。我们的模型的开发被称为IRGEN，它解决了将图像转换为简洁的语义单元序列的关键技术挑战，这对于实现效率有效的搜索至关重要。广泛的实验表明，与先前的竞争检索方法相比，我们的模型在三个广泛使用的图像检索基准和200万尺度的数据集上实现了最先进的性能，从而产生了很大的改善。此外，生成建模所促进的精确分数的显着激增列出了绕过重读阶段的潜力，在实际检索工作流程中，这在传统上是必不可少的。该代码可在https://github.com/yakt00/irgen上公开获取。
自定义说明和增强的检索功能
抽象基础模型是下一代人工智能，有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型（LLMS）是一种基础模型，能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM，以优化其在特定任务（例如医疗挑战问题）中的性能。直到最近，调整需要技术编程专业知识，但是OpenAI的定制生成预培训变压器（GPT）允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中，我们提供了LLM的概述，如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例，以证明这些工具的多功能性和有效性。首先，我们提出了“眼神”，这是一种教育援助，从临床准则中产生问题以促进学习。第二，我们构建了“ Eyeasserant”，这是一种临床支持工具，并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后，我们设计了“ GAT的GPT”，它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估，并解决了关键方面，例如其临床应用中的隐私和问责制。最后，我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。
数据检索和演示：要考虑
虽然MedDra等高度颗粒状的术语减少了在数据输入时对解释的需求，但它影响了数据检索，分类和表现的过程，这是支持药物开发，药物保护和风险管理所必需的。MEDDRA的层次结构通过提供分组术语（高级项[HLTS]和高级组项[HLGTS]）来促进数据检索，从而汇总了用于编码为更广泛的医疗类别的非常具体的术语。MedDra的多轴性（将PT分配给多个系统器官类[SOC]）可以通过主要和次要路径在数据检索中灵活。分组术语和多轴性允许采用合理的数据检索方法，但Meddra的复杂性需要指导以优化结果。
生成信息检索：抹布和gar
大语言模型（LLM）的出现导致信息检索（IR）技术的显着进步，从而发展了方法，例如检索授权生成（RAG）和产生增强的检索（GAR）[4]。这些方法利用了先进的生成能力和对LLM的深刻语义理解来提高信息系统的精确性和效果。检索增强发电（RAG）旨在提高LLMS产生的响应的可靠性[5]。通过在推理过程中动态检索和集成外部信息，RAG试图将模型的响应锚定在验证内容中。此方法解决了“ hal-lucined”信息的问题，即LLMS生成的综合但实际上不正确的内容。抹布的成功取决于模型有效地使用检索到的信息的能力，该信息依赖于外部来源的质量和完整性。相反，生成增强的检索（GAR）试图通过利用LLM的生成能力来改善搜索结果。gar采用这些模型来扩展和重新搜索查询或增强文档代表[2] [6]，从而更好地将用户查询与文档语料库保持一致。此方法不仅增加了搜索结果的相关性，而且还扩大了可响应复杂查询的内容范围。粗糙集已成功应用于Web挖掘（例如Web用法挖掘和网页分类）[1] [3]。我们期望粗糙的理论可以
具有扩散模型的生成文本视频检索
现有的文本视频检索解决方案本质上是侧重于最大程度地提高条件可能性的模型，即P（候选人|查询）。虽然很简单，但这种事实上的范式却忽略了基本的数据分布p（查询），这使得识别出分布数据的挑战。为了解决这一限制，我们从生成观点创造性地解决了此任务，并将文本和视频之间的相关性建模为其关节概率P（候选人，查询）。这是通过基于扩散的文本视频检索框架（扩散-RET）来完成的，该框架将检索任务建模为从噪声中产生关节分布的过程。在训练过程中，从发电和犯罪的角度优化了Diffusionret，其发电机通过生成损失优化，并且具有对比度损失的训练的特征提取器。以这种方式，diffusionret巧妙地杠杆化了生成和歧视方法的优势。在五个常用的文本检索基准测试中进行了广泛的实验，包括MSRVTT，LSMDC，MSVD，ActivityNet字幕和DIDEMO，并具有出色的性能，证明了我们方法的效果。更加谨慎，没有任何修改，diffusionret甚至在外域检索设置中表现良好。我们认为这项工作带来了对相关领域的基本见解。代码可从https://github.com/jpthu17/diffusionret获得。