XiaoMi-AI文件搜索系统
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文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 诊断错误每年影响超过1200万美国人，耗资超过1000亿美元（第5、15页）。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测，更一致的数据分析和改善患者的访问效果（第10、11、12页）。- 几种ML技术有助于诊断癌症，糖尿病性视网膜病，阿尔茨海默氏病，心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据（X射线，MRI等），但不像其他数据类型一样（第11、12页）。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术，而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用（第6页）。- ML诊断技术尚未看到广泛采用（第14页）。- 公司报告采用水平的不同；一种ECG技术被广泛使用，而Covid-19的另一种则仅限于研究（第6、14页）。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术，直到现实世界的绩效得到很好的表现为止（第6、23页）。- 三种新兴方法是自主，适应性和面向消费者的ML诊断（第17页）。- 自适应ML，使用新的患者数据更新算法，可能会提高准确性，但也可能导致不一致的性能（第17-19页）。- 自主系统可以降低成本，提高能力并提高准确性，但是它们的创造和采用可能很困难（第18-19页）。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集，但也需要采取其他步骤来确保适当的结果（第21-22页）。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现，确保技术满足实际的医疗需求，并在现有的监管框架中弥合差距（第23-27页）。- 研究表明，在临床部位之间的性能可能会有很大的不同，从而强调了对特定地点验证的需求（第23-24页）。- 关于算法验证和采用技术的监管差距，特别是对于具有适应性能力的人（第26、33页）。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估，扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员，提供者和监管机构之间的协作（第28-31页）。
文献摘要 - studytexter
相关的关键发现： - 自动化技术取代了人工劳动，可能会减少劳动力需求，工资和就业（第198-201页）。这种位移效应可以使每个工人的工资和产出分离，从而导致劳动力占国民收入的份额下降（第198页）。- 虽然自动化的生产率提高，但它们可能并不总是抵消工作损失（第202-205页）。创建新任务是一项至关重要的平衡力，但是不能保证这个过程，并且可能落后于自动化，这可能会导致整体生产率增长速度较慢（第205-207、210-211、223-224页）。- 由于工人重新分配和技能不匹配所需的时间，自动化技术的引入会导致经济调整缓慢（第199，208-209页）。这种不匹配可以降低生产率的提高并加剧不等式（第221-223页）。由资本补贴等因素驱动的过度自动化也可能会阻碍生产率（第210-211，224-226页）。- 新任务的创建是反对自动化负面影响的重要反击力（第205-207、217-218页）。但是，新任务的发展需要投资，并且可以以其他技术进步为代价来阻碍自动化（第223-224页）。- AI可能无法取代所有人类劳动，因为其当前的应用集中在特定的，定义明确的任务上（第207页）。但是，新任务和工人技能要求之间的技能不匹配可以大大减慢适应性（第221-223页）。- 公司应预期技能不匹配并投资于培训计划，以帮助员工适应自动化创建的新任务（第223页）。通过政策调整来解决过度自动化并促进创建新的，劳动力密集的任务可以减轻对工人的负面影响（第224-226页）。
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MATERIALS INC. 及其子公司和附属公司（统称“供应商”）的销售须遵守供应商的标准销售条款，该条款包含在适用分销商或其他销售协议中，印在订单确认书和发票背面，并可根据要求提供。尽管本文所含的任何信息、建议或建议均以诚意提供，但供应商不作任何明示或暗示的保证或担保：(i) 本文所述结果将在最终使用条件下获得，或 (ii) 包含其产品、材料、服务、建议或建议的任何设计的有效性或安全性。除供应商的标准销售条款另有规定外，供应商及其代表在任何情况下均不对因使用本文所述材料、产品或服务而造成的任何损失负责。每位用户应自行决定供应商的材料、服务、建议或意见是否适合其特定用途。每位用户必须确定并执行所有必要的测试和分析，以确保其包含供应商产品、材料或服务的成品部件在最终使用条件下是安全的且适合使用。本文件或任何其他文件中的任何内容，或任何口头建议或意见，均不得视为更改、变更、取代或放弃供应商的标准销售条款或本免责声明的任何规定，除非供应商以书面形式明确同意任何此类修改。本文包含的关于任何材料、产品、服务或设计的可能或建议用途的任何声明均不旨在或不应被解释为授予涵盖此类用途或设计的供应商任何专利或其他知识产权下的许可，或建议在侵犯任何专利或其他知识产权的情况下使用此类材料、产品、服务或设计。
文本到图像生成模型中的开放式偏差检测
文本到图像生成模型正变得越来越流行，公众可以访问。由于这些模型看到大规模的部署，因此有必要深入研究其安全性和公平性，以免消散和永久存在任何形式的偏见。然而，存在的工作重点是检测封闭的偏见集，定义了先验的偏见，将研究限制为众所周知的概念。在本文中，我们解决了出现OpenBias的文本到图像生成模型中开放式偏见检测的挑战，该模型是一条新管道，该管道可识别和量化双质量的严重性，而无需访问任何预编译的集合。OpenBias有三个阶段。在第一阶段，我们利用大型语言模型（LLM）提出偏见，给定一组字幕。其次，目标生成模型使用相同的字幕绘制图像。最后，一个视觉问题回答模型认识到了先前提出的偏见的存在和范围。我们研究了稳定扩散1.5、2和XL强调新偏见的稳定扩散，从未研究过。通过定量实验，我们证明了OpenBias与当前的封闭式偏见检测方法和人类判断一致。
战略管理：文本和案例
Gregory G. Dess是德克萨斯大学达拉斯分校的Andrew R. Cecil管理主席。他的主要研究兴趣是战略管理，组织环境关系和知识管理。他在学术和从业者期刊上发表了许多有关这些主题的文章。他还在各种以从业者为导向和学术期刊的编辑委员会中任职。在2000年8月，他被入选《管理学院名人堂》作为其特许成员之一。DES教授在美国，欧洲，非洲，香港和澳大利亚进行了执行计划。在1994年，他是葡萄牙Oporto的富布赖特学者。2009年，他获得了伯尔尼大学（瑞士）的荣誉博士学位。他获得了华盛顿大学（西雅图）的工商管理博士学位，并获得了佐治亚理工学院的BIE学位。
从文本说明中生成人类运动
由于其广泛的应用范围，从文本描述中产生人类动作已引起了越来越多的研究兴趣。但是，只有少数作品将人类场景的互动与文本条件一起考虑，这对于视觉和物理现实主义至关重要。本文提出了在3D门场景中产生人类动作的任务，鉴于人类习惯的文本描述。由于文本，场景和运动的多种形式性质以及对空间推理的需求，此任务提出了挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种新方法，将复杂的概率分解为两个更可管理的子问题：（1）目标对象的语言接地和（2）以对象为中心的信息产生。对于目标对象的语言基础，我们利用大型语言模型的力量。对于运动生成，我们设计了一个以对象为中心的场景代表生成模型，以专注于目标对象，从而降低场景的复杂性并促进人类运动与对象之间关系的建模。实验证明了与基准相比，我们的方法的更好运动质量并验证了我们的设计选择。代码将在链接上可用。
自动文本识别
自动文本识别是一个困难但重要的问题。它可以概括为：如何使计算机能够识别预定义字母表中的字母和数字，可能使用上下文信息。已经进行了各种尝试来解决这个问题，使用不同的特征和分类器选择。自动文本识别系统在准确性方面已经达到了人类的表现，并且在单一大小、单一字体、高质量、已知布局、已知背景、文本的情况下，速度超过了人类的表现。当上述一个或多个参数发生变化时，问题变得越来越困难。特别是，尽管近四十年来不断进行研究，但要达到人类在识别不同大小、不同风格、未知布局、未知背景的草书方面的表现，远远超出了当今算法的范围。在本报告中，我们详细分析了该问题，介绍了相关困难，并提出了一个解决自动文本识别问题的连贯框架。
人工智能生成文本检测工具的测试
生成式预训练 Transformer 大型语言模型的最新进展强调了在学术环境中不公平使用人工智能 (AI) 生成内容的潜在风险，并加大了寻找检测此类内容的解决方案的力度。本文研究了人工智能生成文本检测工具的一般功能，并根据准确性和错误类型分析对其进行了评估。具体来说，该研究试图回答以下研究问题：现有检测工具是否能够可靠地区分人类书写的文本和 ChatGPT 生成的文本，以及机器翻译和内容混淆技术是否会影响对人工智能生成文本的检测。该研究涵盖了 12 种公开可用的工具和两种在学术环境中广泛使用的商业系统（Turnitin 和 PlagiarismCheck）。研究人员得出结论，现有的检测工具既不准确也不可靠，主要偏向于将输出归类为人类书写的文本，而不是检测人工智能生成的文本。此外，内容混淆技术会显著降低工具的性能。该研究做出了几项重要贡献。首先，它总结了该领域最新的类似科学和非科学成果。其次，它展示了迄今为止最全面的测试之一的结果，该测试基于严格的研究方法、原始文档集和广泛的工具覆盖范围。第三，它讨论了在学术环境中使用检测工具检测人工智能生成的文本的含义和缺点。
medblip：3D医学图像和文本
摘要。视觉语言预处理（VLP）模型已在众多计算机视觉应用中被证明。在本文中，我们基于图像扫描和电子健康记录中的文本介绍，为医疗领域开发VLP模型，以促进计算机辅助诊断（CAD）。为了实现这一目标，我们介绍了MedBlip，这是一种轻巧的CAD系统，该系统启动了从架子冻结的预训练的图像编码器和大型语言模型中启动VLP。我们合并了一个MEDQFormer模块，以弥合3D医学图像和2D预训练的图像编码器和语言模型之间的差距。为了评估MEDBLIP的有效性，我们从五个公共阿尔茨海默氏病（AD）数据集中收集了30,000多个图像量：ADNI，NACC，OASIS，OASIS，AIBL和MIRIAD。在这个大规模的广告集中，我们的模型在健康，轻度认知障碍（MCI）和AD主题的零摄像分类中表现出了令人印象深刻的表现，并且还显示了其在M3D-VQA-AD数据集中的医学视觉问题An-Swering（VQA）中的能力。代码和预训练模型可在https://github.com/qybc/medblip上找到。
SSP 2024年度报告仅文本版本
环境团结网络（ESN）接收年度最佳组织奖环境团结网络（ESN）接收年度最佳组织奖，新的学生团体ESN忙于开始！他们每月举行市政厅，这是一个可持续性博览会，并与400多人创建了列表。ESN与SSP大使共同主持了一个正在进行的环境司法项目，与可持续性协调员的行动主义客厅对话以及可持续性战略计划（SSP）教育活动与SSP大使进行了交流。在春季，ESN每周提出有关SSP的规划。ESN还与学生乐队，50个供应商和600多名与会者一起组织了花园节。ESN一直致力于使卫斯理领导人对其可持续性承诺负责。ESN由于其成立年份的努力而获得了年度最佳组织奖。