XiaoMi-AI文件搜索系统
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引用fang W，Yuan X，Li W，Seery S，Chen G，Cai Z，Huang Z，Wang X，Wu W，Chen Z，Li Y，Wu S和Chen y，wu s and Chen Y（2023）过度体重增加发病时代和
生活方式随着经济繁荣的增加而发生了重大变化，尽管这些变化并不总是积极的。我们目睹了一种2型糖尿病大流行，与久坐的生活方式和体重增强密切相关。但是，类型1的患病率也在上升。糖尿病已成为印度和中国的主要公共卫生关注，那里的经济发展已经大大，世界人口中有几乎居住。仅在中国，超重/肥胖成年人的患病率分别为34.3％和16.4％（1，2）。也许更令人震惊的是儿童肥胖的普遍性正在迅速上升（3，4）。巧合的是，糖尿病的患病率从2007年的9.7％迅速增加到2017年中国成年人的11.2％（5）。因此，必须特别注意中国的体重增加和肥胖个体，因为糖尿病会给政府和个人带来巨大的经济负担，这些人不仅遇到了众所周知的宏观和微血管并发症，而且还会遇到抑郁症，焦虑症，并且经常遇到抑郁症，并且频繁地死亡（6，7）。在更发达的社会中，体重增加过多和肥胖被广泛接受为糖尿病的危险因素。然而，存在遗传差异和生活方式因素，导致胰岛素抵抗，因此糖尿病的患病率在国籍和种族内部变化（8）。中国研究人员认为，需要多个部门的努力来解决中国的糖尿病流行。但是，这些努力一定不能完全反应。我们需要制定基于证据的预防策略来解决这个日益增长的问题。症状前糖尿病病例与遇到症状的患者之间的分界尚不清楚，尤其是对于公众而言。For example, people may attribute fatigue and macro and micro-vascular issues to ageing rather than being signs of diabetes which should initiate health seeking behaviors.Given the magnitude of the clinical iceberg in China, this is not always the case and so we, as a global community must learn about the differences between and within nationalities in order to identify (and intervene) pre-symptomatic cases.Two studies from Kailuan cohort found that hypertension and diabetes mellitus are risk factors for developing cardiovascular diseases (CVD), which were different across different onset ages in China ( 9 , 10 ).Further research has suggested that the age at which obesity onsets may be related to the development of cardiovascular diseases and certain cancers ( 11 , 12 ).
64 SP通信在新疆涉嫌强迫劳动
29。JAL OTH 89/2021，HON HAI PRECISION INDUSION CO（FOXCONN）链接Foxconn响应于2021年5月6日（链接）。
MOCA呈现Josh Kline气候变化
Kline的作品充满了“复杂性和目的性”（Artnews），以使用视频，雕塑，摄影和建筑创建沉浸式装置而闻名。他在当代美国的阶级，劳动和不平等的关注中，在他这一代的艺术家中脱颖而出。气候变化既是展览，又是全面的艺术作品，这是一套雄心勃勃，身临其境的科幻设施，它想象着一个被毁灭性气候危机雕刻而来的未来，而普通百姓则注定要居住。最初在2014年被认为是关于21世纪政治和技术动荡的多个装置周期中的一章，在过去的六年中，气候变化是在气候变化的。Kline同名项目的主要要素将在MOCA首次汇集。
Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
infinigen：具有动态KV缓存管理的大语言模型的有效生成推断
基于变压器的大语言模型（LLMS）在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战，这是由于瞬态状态的巨大内存足迹（称为键值（KV）缓存），该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中，我们提出了Infinigen，这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架，该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解，即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测，对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目（不提供所有内容），从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明，与先前的KV高速缓存管理方法相比，Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍，同时提供了更好的模型准确性。
引用Chen L，Zhu l-f，Zhang l-y，chu y-h，dong m-h，pang x-w，yang s，zhou l-q，shang k，shang k，xiao j，wang w，qin cin q and qin c and qin c and tian d-s（2024）
多发性硬化症（MS）是影响中枢神经系统的最常见的慢性炎性脱髓鞘疾病之一（1）。它经常导致年轻人的残疾和复发性发作的高率，从而导致感觉，活动能力和认知功能受损（2）。目前，MS在全球范围内影响280万人，并在每5分钟的平均年龄32岁时被诊断为一个人（3）。不幸的是，现有证据不足以确定药物治疗在停止或逆转MS的进展方面的有效性，这主要是由于对驱动其发病机理的基本机制的理解有限。免疫机制在MS的进展中起着至关重要的作用，导致神经系统损害。异常激活淋巴细胞，特定的CD8 +和CD4 + T细胞，有助于活性MS病变中少突胶质细胞和神经元的破坏（4）。此外，MS患者经常表现出增加的外周血Th17细胞和血清中Th17相关细胞因子水平升高（5）。b细胞也参与整个疾病各个阶段的病变形成，如MS中存在寡克隆带的表明（6）。鉴于这些发现，许多当前的临床努力集中在基于免疫的疗法上，例如抑制自身反应性T细胞，调节性T细胞的激活（TREG）和B细胞活性的调节以防止此类疾病的复发（7，8）。MS和外周免疫细胞之间的因果关系尚不清楚，需要进一步研究。但是，重要的是要注意，由于研究仅检查了一些常见的免疫细胞子集，因此当前的理解受到限制。尽管随机对照试验被广泛认为是生成临床证据的最可靠和严格的方法，但由于需要大型样本量和显着的人类和财务资源，这可能是具有挑战性的。Mendelian随机化（MR）是一种替代方法，它使用在与暴露相关的基因组 - 广泛关联研究（GWAS）中评估的工具变量（IVS）来评估暴露与结果之间的因果关系，需要满足三个关键
引用Fang T，Deng X，Wang J，Han F，Liu X，Liu Y，Sun B和Chen L（2023）甲状腺功能减退症对糖尿病风险及其微腔
糖尿病是一个日益增长的公共卫生问题，其医疗保健成本和发病率很高。根据国际糖尿病联合会（IDF）报告的数据，中国的糖尿病患者数量最多，估计有1.41亿成年人在2021年患有该疾病，预计到2045年（1）到2045年。糖尿病微血管并发症是糖尿病最常见的并发症，主要是糖尿病肾脏疾病和糖尿病性视网膜病。糖尿病性肾脏疾病（DKD）是全球慢性肾脏疾病（CKD）和末期肾脏疾病（ESRD）的最常见原因，导致巨大的劳动和社会成本（2，3）。蛋白尿和肾功能降低是糖尿病患者DKD的显着临床病理特征（4）。典型的病理特征包括内皮细胞功能受损，足细胞疾病，肾小球肾小球膨胀，地下膜增厚，管状硬化症和管状间隙纤维化（5）。纤维化，氧化应激和凋亡是DKD肾损伤病理生理学的主要因素（6）。糖尿病性视网膜病是糖尿病患者失明的主要原因，进一步分为非增殖性视网膜病（NPDR）和增殖性视网膜病（PDR）。糖尿病性视网膜病是由代谢异常引起的（7）。典型的病理生理学包括视网膜毛细血管基底膜增厚，血管通透性增加，组织缺血的各种血管活性物质和新血管形成（8）。甲状腺功能减退症的诊断取决于血清TSH水平升高。NPDR通常以微型神经瘤形成和视网膜血管的较小扩张为特征，而PDR的特征是新生血管的特征。甲状腺功能减退症是由甲状腺功能减退症或甲状腺激素耐药的各种原因引起的一种全身性低代谢综合征（9）。病理学的特征是粘多糖在组织和皮肤中的积累，这表现为粘液水肿。甲状腺功能减退症的主要原因是自身免疫性障碍，甲状腺破坏，碘过量和使用抗甲状腺药物。甲状腺功能减退症通过增加心外膜血管渗透性和降低白蛋白淋巴引流而导致心包积液，从而导致心包腔中积液（10）。甲状腺功能减退症的治疗旨在恢复正常的甲状腺功能。甲状腺功能障碍（TD）和糖尿病（DM）是具有不同
培训大语言模型
培训大语言模型（LLM）已成为人工智能进展的核心，数据集，培训前和训练后方法在其性能和可扩展性方面扮演着互补的角色。此博士学位课程探讨了训练这些模型的关键阶段，并强调了数据对下游任务中模型性能的影响。学生将通过全面研究数据集构建，优化技术，缩放定律，培训前策略，合成数据生成以及培训后的改进（例如，进行微调和对齐方式），通过全面的研究构建LLM的理论和实践。该课程将结合理论指导与动手实验相结合。学生将洞悉：＃＃创建高质量，多样化和有效数据集的原则和方法。＃＃¢优化策略，用于大规模模型培训，包括计算效率。＃＃经验缩放定律及其对模型大小和数据集大小的影响。＃¢利用合成数据及其在改善概括和鲁棒性中的作用。＃＃训练技术，例如人类反馈（RLHF）的增强学习以及与期望的结果结合。
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。