XiaoMi-AI文件搜索系统
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上下文汇总，以主题为中心的个性化医学对话生成
在对话系统的领域中，产生的响应通常缺乏个性化。在医疗领域尤其如此，在医学领域中，研究受到可用的特定域数据以及建模医学环境和角色信息的复杂性的限制。在这项工作中，我们研究了用于个性化医学对话生成的大型语言模型的潜力。尤其是为了更好地汇总长期的对话性会议，我们采用以主题为中心的摘要来将核心信息从对话中的his-tory中提炼出来，并使用此类信息来指导conteralsation流动和生成的内容。从现实世界的远程医疗转化中汲取灵感，我们概述了一条全面的管道，其中包含数据处理，配置文件建筑和域的适应性。这项工作不仅强调了我们的技术方法，而且还分享了数据制备和模型构建阶段的蒸馏见解。
导航工作的未来
在第一份报告中，除了图灵测试之外：Har nessing AI创造了广泛共享的繁荣，Erik Brynjolfsson修改了他对AI的看法，批评Turing测试是将人类模仿与英特尔·菲格斯等同于英特尔·利格斯等等同的测试，并警告对经济后果。他认为，真正的技术进步在于增强（而不是取代）人类能力，从历史上增加了劳动的价值。对他开发了替代人工劳动的技术的当前趋势，理由是技术人员，企业家和政策制定者之间的激励措施未对准。倡导创新的人，这些创新能够使人类的能力付诸实践，例如Cresta这样的Compa Nies，该公司使用AI来协助而不是代替人类运营商。Brynjolfsson强调需要进行政策变化（例如对资本和劳动力的平等税收），以鼓励以人为中心的技术方式进行，认为工作的未来取决于我们对技术在劳动力市场中技术作用的选择。
使用...
热泵是复杂的系统，容易受到各种故障的影响。通过纳入当代物联网技术，这些设备不断传输数据，从而可以监视，维护和效率。这项研究着重于通过监督的机器学习算法（例如XGBoost，Random Forest，SVM和K-NN）识别出短持续时间循环为故障。使用来自热泵系统的大量记录数据进行了数据预处理和标记，从而解决了高维度，数据稀疏性和时间依赖性等问题。方法包括特征工程，丢失数据的插值以及压缩机短持续时间循环的缩写。进行了监督的机器学习模型，以对这些短持续时间周期进行分类。在模型中，XGBoost达到了最高的精度和F1得分，有效地区分了正常条件和断层条件。这些发现突出了机器学习的潜力，以增强热泵中的预测性维护和操作效率。
纳米线辅助细胞转移潜能的机械分型
纳米技术为依赖于纳米结构与活细胞界面的下一代生物医学设备提供了工具。体外仿生结构使得观察细胞对各种机械和化学线索的反应成为可能，人们对分离和利用 3D 微环境可以提供的特定线索的兴趣日益浓厚，而无需进行此类培养，也避免了与之相关的实验缺点。本文报道了一种随机取向的金涂层 Si 纳米线基底，该基底具有图案化的疏水-亲水区域，可用于分化具有不同转移潜力的同源乳腺癌细胞。当考虑使用合成表面来研究细胞-纳米表面形貌界面时，随机取向的纳米线更接近于天然细胞外基质的各向同性结构。在本文中报道的研究中，作者表明原发性癌细胞倾向于附着在随机取向的纳米线基底的亲水区上，而继发性癌细胞则不会粘附。通过对荧光图像进行机器学习分析，研究人员发现，与大多数细胞呈圆形的平面基底相比，细胞在纳米线基底上会扩散和伸长。此类平台不仅可用于开发生物测定，还可作为组织打印技术的垫脚石，在组织打印技术中，细胞可在所需位置进行选择性图案化。
全球气候变化下太阳能潜力的未来：CMIP6 多模型集合分析
联合国可持续发展目标 (SDG) 强调了利用可再生能源在不损害全球排放目标的情况下增加清洁能源使用量的重要性。本研究探讨了气候变化对近期（2015 年至 2040 年）和远期（2041 年至 2100 年）全球太阳能潜力的影响。评估使用了参与耦合模型比较计划第 6 阶段 (CMIP6) 的五个大气环流模型 (GCM) 模拟的三个不同共享社会经济路径 (SSP) e SSP1-2.6、SSP2-4.5 和 SSP5-8.5 的能源变量。研究发现，北半球秋季印度次大陆和中国的光伏 (PV) 潜力下降了 6% 至 10%（相对于 1981 至 2014 年的气候数据），这可能与季风后云量增加有关。北美和澳大利亚出现了持续下降，而在欧洲，即使在最坏的排放情景 (SSP5-8.5) 下，光伏潜力的预计下降也仅限于北半球冬季，因此不会对未来的光伏电力规划构成真正的威胁。然而，南半球夏季非洲光伏潜力的轻微下降和全球聚光太阳能 (CSP) 的持续下降与早期的研究相矛盾。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
量子GO机器
go被视为人工智能的测试床。通过引入某些量子效果，例如波形的叠加和塌陷，我们通过使用相关的光子对纠缠在极化自由度中的相关光子对，从而实验证明了GO的量子。随着两个玩家轮流将石头放置在时间序列中时，生成状态的希尔伯特空间的总维度会增长。作为非确定性和不完美的信息游戏更加困难地使用nowa-days技术解决，我们兴奋地发现，量子物理学的固有随机性可以带来游戏中的非确定性特征，而这种特征在策略对方中不存在。一些量子资源（例如共会或纠缠）也可以编码以代表量子石的状态。调整量子资源可能会改变单个游戏的平均不完美信息（因为经典GO是一个完美的信息游戏）。我们通过显示从量子状态不同类别获得的时间序列数据的不可预测性来进一步验证其非确定性特征。最后，通过将量子与一些典型的游戏进行比较，这些游戏经过广泛研究，我们发现Quantum Go可以涵盖广泛的游戏困难，而不是单点。我们的结果建立了一个范式，通过使用固有的量子特征和资源来发明具有量子功能的新游戏，并为对古典和量子机学习的新算法提供了一种多功能平台。