XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUnstructured
具有最小导频开销的决策导向混合 RIS 信道估计
摘要 — 要获得可重构智能表面 (RIS) 的好处，通常需要信道状态信息 (CSI)。然而，RIS 系统中的 CSI 获取具有挑战性，并且通常会导致非常大的导频开销，尤其是在非结构化信道环境中。因此，RIS 信道估计问题引起了广泛关注，并且近年来也成为热门研究课题。在本文中，我们针对一般非结构化信道模型提出了一种决策导向 RIS 信道估计框架。所采用的 RIS 包含一些可以同时反射和感知传入信号的混合元素。我们表明，借助混合 RIS 元素，可以准确恢复导频开销与用户数量成比例的 CSI。因此，与采用无源 RIS 阵列的系统相比，所提出的框架大大提高了系统频谱效率，因为无源 RIS 系统中的导频开销与 RIS 元素数量乘以用户数量成正比。我们还对导频导向和决策导向框架进行了详细的频谱效率分析。我们的分析考虑了 RIS 和 BS 的信道估计和数据检测误差。最后，我们给出了大量模拟结果来验证分析的准确性，并展示了所提出的决策导向框架的优势。
银行业客户关系的下一个时代
银行业是数据的强国。通过交易，在线互动和客户服务交易所产生的信息代表金融机构的金矿。此数据分类为结构化数据（例如卡付款，ATM提款和移动帐户咨询），半结构化数据（包括电子邮件和旅程日志）以及非结构化数据（例如呼叫中心成绩单和电话交互）。一起，这些数据源构成了AI驱动的操作的骨干，并且是实现超个性化银行服务的关键。
利用人工智能塑造未来
业务用户需要做的就是选择一个文档（可以是扫描文档、表单、表格、手写笔记或电子邮件），拖放所需字段并单击“训练”。关键字分类是自动定义的，而智能算法会同时从类似文档中学习提取模式，而不管其格式如何（结构化、半结构化和非结构化）。所获得的知识可用于自动执行提取并将数据导入流程，从而为最终用户的日常工作带来巨大的业务价值。
使用OpenAI Consendgpt
背景和目标：研究人员通常使用自动解决方案，例如自然语言处理（NLP）系统来从大量非结构化数据中提取临床信息。然而，临床文本的语义结构和域特异性词汇量很差，可以使开发单一适合所有解决方案变得具有挑战性。大语言模型（LLM），例如OpenAI的生成预训练的变压器3（GPT-3），为捕获和标准化非结构化临床信息提供了有希望的解决方案。这项研究评估了教学的性能，该指令（一种来自LLM GPT-3的模型家族）从医疗案例报告中提取相关的患者信息，并讨论了LLMS与专用NLP方法的优点和缺点。方法：在本文中，通过搜索PubMed，Scopus和Web of Science确定了与儿童外国身体伤害病例报告有关的208篇文章。一名审稿人手动提取有关性别，年龄，造成伤害的物体的信息以及为每个患者构建金标准以比较指令的性能的受伤身体部位。结果：指令gpt在分类涉及伤害的性别，年龄，物体和身体部位方面具有很高的准确性，分别为94％，82％，94％和89％。排除了指令无法检索任何信息的文章时，确定孩子的性别和年龄的准确性已提高到97％，以及确定受伤的身体部位的准确性提高到93％。指令gpt也能够从非英语语言文章中提取信息。结论：研究强调，LLM有可能消除特定于任务的培训的必要性（零摄取提取），从而可以从非结构化的自然语言文本中检索临床信息，尤其是从出版的科学文献中，诸如案例报告中，通过直接利用本文章的PDF PDF文件，而无需进行任何技术知识或任何技术知识范围，而无需直接使用该文章的PDF文件。语料库的多样性，其中包括用英语以外的语言编写的文章，其中一些包含广泛的临床细节，而另一些则缺乏信息，这增加了研究的力量。
人工智能在汽车行业的应用案例研究
医学诊断 Gayathri P、Gopichand G、Geraldine Bessie Amali、Santhi H 摘要 人工智能的主要重点是提高人类的认知能力。它给医疗保健带来了巨大的变化，不断产生的数据和分析数据的技术的进步是控制人工智能发展支柱的因素。今天，人工智能在医学诊断领域的发展中发挥着重要作用。回顾人工智能在医疗保健和医学诊断中的应用及其未来的应用和影响 这些技术正应用于结构化和非结构化医疗数据。流行且有效的人工智能系统结合了用于结构化数据的机器技术，如神经网络、经典支持向量机和深度学习，以及用于非结构化数据的 NLP。主要的人工智能技术涉及癌症、神经病学和心脏病学等医学诊断。关键词：医学诊断、支持向量机、深度学习、NLP 简介 医学人工智能 人工智能很有可能帮助医生做出更可靠、更无错误的临床决策，在某些情况下，在某些重要的医疗保健领域（例如肿瘤学），人工智能比人类判断更为重要。医学研究人员的四个最重要的观点：a) 医疗保健中人工智能应用的必要性 b) 人工智能系统要分析的数据类型 c) 通过程序使用人工智能生成有意义的结果
使用社交媒体分析罕见疾病的探索性研究
摘要 罕见病影响着大约 3000 万美国人，由于对这种疾病缺乏了解和缺乏适当的研究，临床医生往往对这种疾病了解甚少。患有罕见病的患者往往得不到很好的治疗，尤其是那些患有极其痛苦的慢性颌面部罕见疾病的患者。由于缺乏结构化知识，这类患者经常选择社交媒体向以患者为中心的社交媒体社区中的同龄人寻求帮助，从而每天产生大量非结构化数据。我们研究是否可以使用机器学习来组织这些非结构化数据，以帮助罕见病社区的成员更有效地实时找到相关信息。我们选择了三叉神经痛 (TN)，一种极其痛苦的罕见疾病，作为案例研究，并收集了 20,000 条社交媒体 TN 帖子。我们根据消息长度将 TN 帖子分为 Twitter（非常短）和 Facebook（短、中、长）数据集，并进行了三次聚类实验。结果显示，在速度方面，GSDMM 在对 Facebook 进行聚类时，尤其是在短消息方面，表现优于 K-means 和球形 K-means。对于长消息，当使用 K-means 和球形 K-means 时，MDS 缩减效果优于 PCA。我们的研究表明，需要进一步的主题建模，以便在基于每个集群内帖子的语义分析的高级集群之间进行利用。1. 简介
AI在预测不良药物反应中的作用
摘要在药物宣传中引入人工智能可能是预测不良药物反应并提高患者安全性的变革步骤。使用结构化电子健康记录（EHR）数据和非结构化社交媒体数据，我们评估了三种AI模型，梯度增强，卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）网络的预测能力。我们使用多个性能指标（AUC-ROC，灵敏度，特异性，F1分数）评估模型，以评估其预测各种患者人口统计学的ADR的能力。我们发现CNN是社交媒体数据的最佳分类器，其AUC-ROC为0.91和90％的敏感性，并且梯度提升是结构化EHR数据的最佳分类器，其AUC-ROC为0.89。特征重要性分析和Shapley加性解释（SHAP）提供了模型的解释性，并表明患者年龄，药物类型和剂量是重要的预测因子。分析确定了自然语言处理（NLP）在从非结构化数据源中提取ADR信号以补充传统药物宣传方法的潜力。该研究旨在根据道德数据隐私和模型透明度考虑来满足监管标准。这项工作表明，AI模型可以提高ADR预测准确性，并有助于主动的患者安全方法。准确性和可解释性之间的权衡将应用于临床应用，并探索了数据标准化和混合AI模型的未来方向。
迈向社区驱动的大型开放脑科学
大数据中的挑战 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ................. ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . 452 可视化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... ................. ... 457
低成本外骨骼用于学习野生武器的全臂操纵
人类可以使用手臂的一部分，而除了握住婴儿和闭门的操作，我们称之为全臂操纵。这种方法比仅使用最终效应的典型操作更为复杂。在本文中，我们将这种具有挑战性的场景用作插图，并引入一种新颖的工具包来促进轻松的机器人演示收集以模仿学习，甚至可以在无需物理机器人的情况下在非结构化环境中启用数据收集。