XiaoMi-AI文件搜索系统
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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。
基于语言模型的大型框架，用于从非结构化数据中自动提取遗传相互作用
从已发表的文献中提取生物学相互作用有助于我们了解复杂的生物系统，加速研究并支持药物或治疗开发中的决策。尽管努力使用文本挖掘工具和机器学习管道自动提取生物关系，但手动策划仍是黄金标准。然而，与生物学关系有关的文献迅速增加在其手动策展和精致中构成了挑战。这些挑战进一步更加复杂，因为仅一小部分已发表的文献与生物关系提取有关，并且相关部分的嵌入句子具有复杂的结构，这可能导致关系不正确的关系。为了克服这些挑战，我们提出了GIX，这是一个自动化且可靠的gentaction e x Traction框架，基于预先训练的大语言模型，通过对包括LLL和RegulOndB在内的各种基因/蛋白质相互作用Corpora（包括LLL）的各种基因/蛋白质相互作用语料库进行了精心调整。gix用最少的关键字来标识相关的公开，优化句子选择以减少计算额外的内容，简化句子结构，同时保留含义，并提供置信因子，以表明提取关系的可靠性。GIX的阶段2关系提取方法在基准蛋白/基因相互作用数据集上表现良好，并使用10倍的交叉验证评估，超过了最先进的方法。我们证明了所提出的方法虽然完全自动化，但具有增强的鲁棒性和手动关系提取。大肠杆菌基因电路。我们还观察到Gix可以用新句子增强现有数据集的能力，并结合了新发现的生物学术语和过程。，我们证明了Gix在推断e时的现实世界适用性。
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。
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
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
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。
llm-aix：基于保留大型语言模型的隐私从非结构化医学文本中提取信息的开源管道
在临床科学和实践中，文本数据（例如临床信件或程序报告）以非结构化的方式存储。这种类型的数据不是任何定量研究的可量化资源，任何手动审查或结构化信息检索都是耗时且昂贵的。大语言模型（LLMS）的功能标志着自然语言处理的范式转移，并为结构化信息提取（IE）提供了新的可能性。本协议描述了基于LLM的信息提取（LLM-AIX）的工作流程，从而可以使用隐私保留LLMS从非结构化文本中提取预定义的实体。通过将非结构化的临床文本转换为结构化数据，LLM-AIX解决了临床研究和实践中的关键障碍，在这种临床研究和实践中，有效提取信息对于证明临床决策，增强患者结果并促进大规模数据分析至关重要。该协议由四个主要处理步骤组成：1）问题定义和数据准备，2）数据预处理，3）基于LLM的IE和4）输出评估。LLM-AIX允许在本地医院硬件上集成，而无需将任何患者数据传输到外部服务器。作为示例任务，我们将LLM-AIX应用于肺栓塞患者的虚拟临床信件的匿名化。此外，我们提取了这些虚拟字母的肺栓塞的症状和横向性。我们通过在现实世界数据集上使用IE，癌症基因组图集计划（TCGA）（TCGA）的100个病理报道来证明管道中潜在问题的故障排除，以进行TNM阶段提取。LLM-AIX可以通过易于使用的界面执行任何程序知识，并且在不超过几分钟或几个小时的时间内执行，从而在所选的LLM模型上删除。
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。
![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/1\1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
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b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。