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生成人工智能的应用利用非结构化临床数据加速炎症性肠病研究
“提取以下信息：临床历史记录的半脱落清单190陈述，每个陈述描述了患者历史记录中的发现，包括任何诊断。只有191个包括明确提及“临床病史”或患者病史的部分。如果192中的任何历史提及为负，则否定应包括在每个陈述中，例如，193年“克罗恩斯或加州大学的历史没有任何历史”应成为“克罗恩病的史无前例”，“没有194个溃疡性结肠炎的历史”。195
在非结构化数据爆炸中保持网络弹性的5种方法
Rubrik（NYSE：RBRK）正在执行确保世界数据的任务。使用零信任数据安全™，我们帮助组织对网络攻击，恶意内部人员和操作中断实现业务弹性。Rubrik Security Cloud，由机器学习提供动力，可在企业，云和SaaS应用程序中确保数据。我们帮助组织维护数据完整性，提供可承受不利条件的数据可用性，不断监控数据风险和威胁，并在攻击基础架构时使用其数据恢复业务。
使用拓扑感知的非结构化环境中的移动机器人导航有效自适应状态晶格*
摘要 - 当代移动机器人导航架构采用计划算法提供单个最佳遵循路径的构建，在有动态和不确定的环境的情况下存在缺陷。随着环境的更新和机器人的起始状态发生变化，最佳计划通常会围绕离散障碍物进行，这对于遵循强烈有偏见的路径遵循计划的路线而言，这是有问题的。在本文中，我们重新制定了有效自适应状态晶格（EASL）所采用的搜索过程，以利用从观察到的环境中提取的同质类别。这种方法，我们称之为拓扑感知有效自适应状态晶格（TAEASL），使用多个数据结构来控制图中节点的扩展，以在图中提供多个最小成本计划，以在不同的同型类别中提供多个最小成本计划。受到任何时间修复a*的方法的启发，搜索继续进行，直到无法进行进一步的扩展或达到最大搜索时间为止。为了验证Taeasl在现场机器人技术中的效用，它在现实世界中的越野环境数据上进行了测试，该数据由Clearpath Warthog无人接地车辆（UGV）收集，并能够生成多个解决方案。本文以讨论包括高速越野移动机器人导航在混乱的障碍物场中的讨论结束。
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。
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
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。
使用 WAVEWATCH III 版本 6.07 为能源百亿亿次地球系统模型进行非结构化全球至沿海波浪建模
摘要。由于光谱波模型计算成本高昂，风浪过程通常被排除在耦合地球系统模型之外，该模型需要解决空间和时间上波的频率和方向谱。地球系统模型中使用的现有均匀分辨率波浪建模方法无法恰当地表示从全球到沿海海洋尺度的波浪气候，这主要是因为沿海分辨率和计算成本之间的权衡。为了解决这一挑战，我们为 WAVEWATCH III (WW3) 模型引入了全球非结构化网格功能，该模型适合与美国能源部的能源百亿亿次地球系统模型 (E3SM) 耦合。新的非结构化 WW3 全球波浪建模方法可以在沿海地区提供更高的全球分辨率精度，但相对而言，均匀全球分辨率较低。这种新功能可以根据沿海应用的需要模拟物理相关尺度的波浪。
