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由人工智能驱动的完整、准确的编码和审计
改善医疗保健结果需要在正确的时间访问正确的数据。Apixio 正在通过数据驱动的智能和分析来推进基于价值的护理。我们针对风险、质量和临床洞察的 AI 解决方案从管理数据和非结构化临床信息中解锁可操作的信息。结果推动了更好的临床决策和更智能的医疗保健方法。
针对医疗保险 ACO 的人工智能风险调整
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![arxiv：2502.16847v1 [cs.ro] 2025年2月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\63f14dad2a096fe9821c6cdfc01d8e9feaf787f8.webp)
arxiv：2502.16847v1 [cs.ro] 2025年2月24日
摘要 - 与结构化环境相比，在非结构化环境中，行人和车辆的轨迹行为可能是不同的。在自动驾驶汽车的轨迹预测算法中，这些运动行为上的这些差异很有价值。但是，通常用作轨迹前词的基准的行人和车辆轨迹的可用数据集尚未根据其环境的性质进行分类。另一方面，为非结构化和结构化环境提供的定义相当合理，很难用来证明给定环境的类型。在本文中，我们根据几个提取的轨迹特征（例如平均速度和轨迹可变性）比较了不同的现有数据集。通过k-表示聚类和广义线性模型，我们提出了更定量的措施来区分两种不同类型的环境。我们的结果表明，轨迹可变性，停止分数和行人密度等特征在两种环境类型之间有所不同，可用于对现有数据集进行分类。
Infrrd.ai 在 SemEval-2024 任务 7 中的表现：基于 RAG 的端到端训练以生成标题和数字
我们提出了一种基于检索增强生成 (RAG) 的训练算法来获得最相似的训练样本。获得的训练样本被用作参考，以执行基于上下文学习的大型语言模型 (LLM) 微调。我们使用提出的方法生成标题并从非结构化文本中提取数值。通过专门设计用于捕获数字的扩展标记语言 (XML) 标签，模型可以意识到非结构化文本中数字的存在。非结构化文本的标题经过预处理以包装数字，然后呈现给模型。许多数学运算也被作为参考传递，以涵盖思路链 (COT) 方法。因此，模型可以计算传递给数学运算的最终值。我们将数字验证作为后处理步骤，以验证模型计算的数值是否正确。生成的标题中的数字自动验证帮助模型在所涉及的方法中在人工评估中取得最佳结果。
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要关注点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉方面的最新进展，分析了 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每位受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用十个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
量子购买Pivot3资产，强化其在视频监视中的领导地位
Quantum具有一个广泛的解决方案投资组合，其中包括块，文件和基于对象的存储平台，其规定的任务是在视频和非结构化数据解决方案中领导世界。自杰米·勒纳（Jamie Lerner）于2018年7月成为首席执行官以来，该公司已转身。在短时间内，勒纳（Lerner）在公司后面进行了挥之不去的SEC调查（从纽约证券交易所（New York Stock Exchange）弹出），修剪了该组织，使其成为更加专注和更精美的竞争对手，并开始进行战略性收购以加强供应商已经强大的非结构存储能力。到2020年2月，当量子在一周内宣布其四年多的第一季度利润，有资格在纳斯达克列出，并宣布收购Western Digital的ActiveScale Objective Object储存业务。在2020年晚些时候，Quantum宣布了Atavium的收购，Atavium是一家初创企业，其解决方案通过处理工作流进行管理和优化的数据，而SquareBox Systems（数据编目，用户协作和数字资产管理专家）SquareBox Systems。
Moveit和Moveit Pro之间的功能比较
Moveit Pro是一个开发人员平台和SDK，其中包含许多用于机器人ARM运动计划，控制，抓握和计算机视觉的高级算法。Moveit Pro可以更快，更可靠地运送生产。MoveIt是ROS生态系统中Moveit Pro最初建立的原始开源框架。
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要研究重点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉的最新进展来分析 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每个受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用 10 个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。