XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUnst
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。
人民院无星号问题编号。 1112
印度新再生能源和电力部长 (SHRI RK SINGH) (a) 至 (c) 国内和国外投资者正在兴建太阳能发电厂。通过自动途径，印度允许最高 100% 的外国直接投资 (FDI) 设立可再生能源项目，包括太阳能项目。附件列出了过去三个财年和本财年（截至 2023 年 9 月）太阳能行业收到的外国直接投资 (FDI) 股权流入的逐国详情。
人工智能驱动的非结构化数据分析
AI 视频分析 对于拥有 TB 级视频内容的公司来说，手动搜索可能非常耗时。IDOL 消除了对低效搜索技术的需求，因为它可以进行实时视频索引，并提供及时准确的搜索结果。IDOL 进行智能主题分析，因此您可以搜索视频的实际概念，而不是搜索先前输入的标签或关键字。其他功能包括基于关键帧的取景、面部识别、OCR、徽标识别、条形码检测等。
补充材料：可探索的网格变形子空间来自非结构化3D生成模型
我们的边界条件以64个节点为各个粒子，将潜伏的Z𝑖连接到Z𝑗。为了计算我们从网格M𝑖切换到网状M𝑗的点，我们首先计算两个变形序列：一个从m𝑖到m𝑗，另一个M𝑗转到M𝑖。给定这两个网格序列，我们可以确定网格之间的倒角距离最小的时间𝑡∗。我们在围绕𝑡= 0的中心的变形序列的小节中找到了最佳开关点。5，即我们不采用切换点，例如，𝑡= 0。01，而是我们仅考虑[0中的𝑡值。35，0。65]。这是为了防止过度扭曲边界条件。通过扩张多线的两侧进行重新映射，以便将𝑡∗精确地映射到𝑡= 0。5。因此，所有开关点的边界都可以通过标准的Voronoi图可视化。
人工智能势不可挡：大型语言模型的曙光
人工智能爆炸式增长中最显著的进步之一是基础模型 (FM) 的诞生和兴起 (Vastola 2023)。FM 经过广泛数据训练，可以适应广泛的下游任务，并可以处理多种数据和模态 (Naz 2023)。然而，这些模型旨在作为基础，而不是用于特定的最终目标。大型语言模型 (LLM)，例如 chatGPT，是一种专门针对语言相关数据 (文本) 进行训练的 FM。通过大量数据源（包括书籍、文章、脚本和广阔的网络），LLM 可以理解单词、短语和句子之间的微妙之处。它们学会解读构成我们语言的模式、语法和语义，从而能够生成不仅连贯且与上下文相关，而且像人类一样的响应。 FM 和 LLM 之间的区别相当隐性，并且这两个术语可以互换使用。
糖尿病患者结构化和非结构化临床数据中健康文献的社会决定因素：比较分析
1美国加利福尼亚大学旧金山大学流行病学与生物统计学系美国加利福尼亚州5学术研究服务，信息技术，加利福尼亚大学旧金山，旧金山，加利福尼亚州，美国6美国6美国，加利福尼亚大学旧金山大学，加利福尼亚州旧金山大学医学系，美国，美国7家，美国加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，旧金山，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国8号，美国，旧金山。 9加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学旧金山大学预防科学系预防研究中心
引用 (APA) Nouws, S.、Martinez De Rituerto De Troya, Í.、Dobbe, R. 和 Janssen, M. (2023)。诊断和解决公共人工智能和算法系统设计过程中出现的危害。在 DD Cid (Ed.) 中，第 24 届数字政府研究国际会议论文集 - 共同应对不稳定的世界：数字政府与团结，DGO 2023（第 679-681 页）。（ACM 国际会议论文集系列）。计算机协会 (ACM)。https://doi.org/10.1145/3598469.3598557 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
算法和数据驱动系统越来越多地用于公共部门，以提高现有服务的效率或通过新发现的处理大量数据的能力提供新服务。不幸的是，某些情况也会对公民产生负面影响，表现为歧视性结果、武断决定、缺乏追索权等等。这些对公民产生了严重影响，从物质伤害到心理伤害。这些伤害部分来自设计过程中的选择和互动。现有的技术设计批判性和反思性框架没有解决公共部门系统设计中几个重要的方面，即在潜在的算法危害面前保护公民、确保系统安全的机构设计，以及对权力关系如何影响这些系统的设计、开发和部署的理解。本次研讨会的目标是发展这三个观点，并朝着公共组织内反思性设计过程迈出下一步。研讨会将分为两部分。在上半部分，我们将通过一系列简短的演讲阐述这些观点的概念基础。研讨会参与者将通过了解哪些机构可以支持系统安全以及权力关系如何影响设计过程，学习在社会技术系统中防止算法危害的新方法。在下半部分，参与者将有机会通过分析真实案例来应用这些视角，并反思将概念框架应用于实践的挑战。
使用 Inception U-Net 模型和 Grad-CAM 可视化实现印度道路上非结构化交通环境中自动驾驶汽车场景理解的可解释 AI
摘要：由于现代人工智能 (AI) 技术（尤其是深度神经学习）的大量工作，智能交通系统（尤其是自动驾驶汽车）引起了研究人员的极大兴趣。由于过去几十年来道路交通事故的增加，重要行业正在转向设计和开发自动驾驶汽车。了解周围环境对于了解附近车辆的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车在拥挤的交通环境中安全行驶。目前有多个数据集可用于仅关注结构化驾驶环境的自动驾驶汽车。为了开发一种在本质上非结构化的真实交通环境中行驶的智能汽车，应该有一个专注于非结构化交通环境的自动驾驶汽车数据集。印度驾驶精简版数据集 (IDD-Lite) 专注于非结构化驾驶环境，于 2019 年 NCPPRIPG 作为一项线上竞赛发布。本研究提出了一种可解释的基于初始的 U-Net 模型，并结合 Grad-CAM 可视化进行语义分割，该模型结合基于初始的模块作为编码器以自动提取特征，并传递给解码器以重建分割特征图。深度神经网络的黑箱性质无法在消费者中建立信任。Grad-CAM 用于解释基于深度学习的初始 U-Net 模型，以增加消费者信任。提出的带有 Grad-CAM 模型的初始 U-Net 在印度驾驶数据集 (IDD-Lite) 上实现了 0.622 的交并比 (IoU)，优于最先进的 (SOTA) 基于深度神经网络的分割模型。
