XiaoMi-AI文件搜索系统
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sandeepahr34@gmail.com摘要：近年来，机器学习的进步为创新解决方案铺平了道路，以帮助残疾人。该项目着重于为聋人和静音者开发智能翻译系统，旨在弥合沟通差距并增强与听力和说话社区的互动。系统利用状态机器学习算法将手语的手语翻译成文本和语音，反之亦然。系统的核心组件包括一个手语识别模块，该模块使用卷积神经网络（CNN）来解释通过摄像机捕获的手势，以及自然语言处理（NLP）模块将公认的标志转换为相干句子。此外，将语音识别和合成模块集成以促进双向交流。使用不同的数据集进行了广泛的培训和测试，以确保系统在不同的标志语言和方言之间的准确性和可靠性。结果表明，手势识别和翻译的准确率很高，证明了该系统在现实世界中的有效性。这个智能翻译系统代表了辅助技术的重要一步，提供了一种实用解决方案，以增强聋人和静音个人的沟通。未来的工作将着重于扩展系统的语言功能，提高实时性能并结合用户反馈以完善其功能。关键字：卷积神经网络。
所附的备忘录在一种语言中翻译
“第二 - 关于机械翻译的问题，我坦率地说，恐怕不同语言的单词的界限太模糊了，情感和国际内涵太广泛了，无法使任何准机械翻译方案非常有希望。我会承认，基本的英语似乎表明我们可以比语音机械化中通常做得更多，但是您必须记住，在某些方面，基本英语是机械的逆转，并且抛出了诸如“ get”，“ get”的词，这比大多数在常规英语中带来的词都要大得多。目前，语言的机械化，除了诸如盲人的光电阅读机会的阶段之外，似乎还为时过早。顺便说一句，我对麦卡洛克（McCulloch）在这种设备上的工作着迷，您可能知道，他发现这种设备的接线图真是令人惊讶地像大脑中视觉皮质的显微镜类比。”
性别平衡的语料库生成神经机器翻译
神经机器翻译模型再现其培训数据中存在的性别偏见，尤其是从性别中性语言（如英语）翻译成像西班牙语（如西班牙语）的语法性别语言时。本文通过将最先进的语言调整为性别平衡且合成生成的领域来调整性别偏见。我们的方法涉及使用以结构化提示为指导的大语言模型（LLM）的合成数据扩展，因为它对可扩展数据增强具有很大的好处。我们首先识别LLM和提示组合，该组合生成最准确，最少偏见的反事实句子。实验表明，当由更广泛的示例，逐步推理引导时，Llama 2-13B模型表现最好，并使用模型所需的相同语言来完成任务。使用此设置，我们增加了一个具有性别修饰句子的数据集，然后使用Lora来调整NLLB模型，Lora是一种参数效率的方法，仅训练模型参数的1.5％。我们的实验表明，在不影响翻译质量的情况下，性别偏差的统计学显着降低。较大的数据集结合了事实和合成反事实，并滤除低质量生成的示例有助于更有效地概括性别语言模式。这些结果具有更广泛的含义：首先，参数有效的微调可以以较小的计算成本减少性别偏见；其次，llm aigment的数据集可以匹配其他合成增强方法的有效性。
三维打印材料的医疗应用翻译
图 1 . (a) 3D 打印钛合金全膝关节置换术修复近端胫骨。[15] (b) 3D 打印患者匹配的 Ti6Al4V 脊柱笼。[16] (c) 3D 打印合金设计。Ti-Ta 合金具有固有微孔隙度和纳米级表面孔隙度，这是通过生长的二氧化钛纳米管实现的。[20] (d) 对 Spurr 嵌入的大鼠股骨外植体的 300µm 薄切片进行组织学评估，结果显示 5 周时 10Ta-P-NT 和 25Ta-P-NT 中均有早期类骨质形成。类骨质的存在通过改良 Masson Goldner 染色的红色标记。在 TNT-P（对照）中观察到沿骨-植入物界面的不均匀类骨质形成。比例尺为 200µm。[20]
跨词典翻译推理的多策略系统
摘要 本文介绍了 TIAD 2020 共享任务中提出的四种跨词典自动翻译推理策略。所提出的策略基于对 Apertium RDF 图的分析，利用了使用多路径翻译、不同词典中词汇条目之间的同义词和相似性以及通过图的可能翻译的基数等特点。这四种策略在 Apertium RDF EN ↔ ES 词典上进行了训练和验证，显示出良好的结果。最后，将这些策略一起应用在推断共享任务中提出的词典的任务中获得了 0.43 的 F 度量，因此在 TIAD 2020 共享任务中提出的其他新系统中排名第三。没有任何一个提交给共享任务的系统超过 TIAD 组织者提出的基线。
针对性翻译研究加速器 (TTRA) 项目
CSL 通过其三大业务部门（CSL Behring、CSL Seqirus 和 CSL Vifor）为 100 多个国家的患者提供救命药物。CSL 是一家全球性特种生物技术公司，致力于资助药物研发，并承诺推进和提供治疗罕见和严重疾病以及保护公众健康的创新。每年，CSL 的全球研究加速计划都会在全球范围内寻找有前景的研究项目，这些项目受益于快速的行业合作和支持。自 2019 年以来，通过研究加速计划已经建立了 30 多个新的合作伙伴关系。CSL 将利用其在支持研发和商业化方面的经验以及其全球市场经验和渠道，帮助加速心血管疾病和糖尿病的创新解决方案。
机器学习预测酶最佳pH
全基因组关联研究已将数百万个遗传变异与生物医学表型联系起来，但是由于缺乏机械理解和广泛的上毒相互作用，它们的效用受到了限制。最近，变压器模型已成为机器学习中强大的通用体系结构，具有解决这些挑战和其他挑战的潜力。因此，在这里，我们介绍了基因型到表型变压器（G2PT），这是一个建模变体，基因，多基因功能和表型之间层次信息流的框架。作为概念证明，我们使用G2PT对TG/HDL（甘油三酸酯至高密度脂蛋白胆固醇）的遗传学进行建模，这是代谢健康的指标。g2pt学会通过高度关注24个功能的遗传变异来预测这种特征，包括免疫反应和胆固醇转运，准确性超过了最先进。它暗示了意外的上皮相互作用，包括APOC1和CETP之间的相互作用。这项工作将分层变压器定位为一种在功能上解释多基因风险的一般方法。源代码可在https://github.com/idekerlab/g2pt上找到。
使用RL -IJRPR
语言障碍已经挑战了人类的交流数百年来，推动了对有效翻译解决方案桥梁语言鸿沟的持久追求。随着时间的流逝，已经出现了各种方法来解决语言差异的复杂性，从而使跨文化的流体相互作用更多。在当今相互联系的世界中，关键信息和信息通常以各种官方语言传达，具体取决于国家。这种多样性在丰富的同时，可能会阻碍旅行者和专业人士，他们可能很难理解和行动重要的信息，而无需熟练当地语言。传统工具，例如口袋字典和在线翻译服务，提供了一些支持，但通常缺乏实时响应能力和上下文敏感精度所需的细微理解。随着全球化的增长，对高质量，实时翻译的需求变得更加紧迫。这个项目，具有自适应增强学习的实时语言翻译器，介绍了一个突破性解决方案：一个基于Web的应用程序，将实时翻译功能与增强学习结合在一起，以根据用户反馈来提高翻译质量。使用简洁的交互式界面构建，该应用程序利用Google翻译API进行准确的语言翻译，同时实现了Q学习算法，该算法会随着时间的推移适应并增强其性能。通过此系统，用户可以选择源和目标语言，输入文本进行翻译，并接收即时，高质量的翻译输出。机器翻译（MT）是将文本从一种语言转换为另一种语言的过程，随着深度学习模型（例如sequence-tosequence（SEQ2SEQ）和Transformer模型）的进步，已经显着发展。及其编码器模型的Seq2Seq模型将输入句子转换为生成目标语言翻译的上下文向量。与此同时，在“注意就是您需要的全部”中引入的变压器模型（Vaswani等，2017），使用自我注意的机制来指出相关的句子组件，从而大大提高了翻译质量。在此项目中，增强学习（RL）用于通过创建一个自适应反馈循环来增强MT过程，该反馈环将转换为用户需求量。转换模型在此设置中充当“代理”，根据用户评分做出翻译决策并接收反馈或“奖励”。通过QLearning算法处理的此反馈使该模型能够更新其策略，并完善未来翻译以最大程度地提高用户满意度。随着用户的审查和评估翻译，系统将学习输出的输出最佳的用户满意度，个性化体验并随着时间的推移提高整体准确性。这种高级机器翻译和自适应学习的独特混合物不仅增强了翻译质量，而且还创建了一个以用户为中心的工具，该工具对个人偏好有反应，提供了一种无缝，直观的体验。通过MT和RL的这种创新融合，该项目旨在重新定义跨语言交流，创建智能的自适应翻译系统，从而弥合语言差距并增强全球互动。
1 ABIC 生物医学研究翻译国际研讨会 2024
香港大学 摘要：研讨会汇集了来自世界各地的顶尖科学家、研究人员、临床医生、行业专业人士和政策制定者，以交流知识并讨论该领域的最新进展。它旨在弥合科学发现与其成功转化为临床应用和创新疗法之间的差距。它提供了一个协作、交流和知识共享的平台，促进了各个领域专家之间的跨学科互动，包括分子诊断、高通量筛选、药物输送、细胞生物学、医疗技术和医疗保健。除了科学会议外，研讨会还将展出 ABIC 的展品，展示生物医学技术、设备和药品的最新进展。与会者将有机会与行业利益相关者交流，探索潜在的合作，并深入了解生物医学研究和医疗保健的未来方向。