XiaoMi-AI文件搜索系统
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生物医学文档检索的叙事查询图（技术报告）
基于关键字的搜索是当今数字库中的标准。然而，像科学知识库中的复杂检索场景一样，需要更复杂的访问路径。尽管每个文档在某种程度上有助于一个领域的知识体系，但关键字之间的外部结构，即它们的可能关系以及每个单个文档中跨越的上下文对于有效检索至关重要。遵循此逻辑，可以将单个文档视为小规模的知识图，图形查询可以提供重点文档检索。我们为生物医学领域实施了一个完全基于图的发现系统，并证明了其过去的好处。不幸的是，基于图的检索方法通常遵循“确切的匹配”范式，该范式严重阻碍了搜索效率，因为确切的匹配结果很难按相关性进行排名。本文扩展了我们现有的发现系统，并贡献了有效的基于图的无监督排名方法，一种新的查询放松范式和本体论重写。这些扩展程序进一步改善了系统，因此由于部分匹配和本体论重写，用户可以以更高的精度和更高的回忆来检索结果。
解剖种族差异对使用基于图像的深度学习模型对菲律宾视网膜眼底照片进行人工智能分析的影响，MD 1,2,3
人工智能 (AI) 是诊断和治疗视网膜疾病的一种可能改变范式的创新。深度学习 (DL) 是一种更新、更复杂的 AI 子类型，通常用于处理来自文本、音频和照片的信息。较旧的 AI 模型需要预先编程的指令来分析信息，而较新的 DL 算法可以基于之前输入的信息来“学习”新事物并得出结论。1 例如，DL 算法首先被教导什么是视网膜眼底照片。它学习如何识别正常标志。一旦它能够正确地做到这一点并遇到视网膜病变，它就会学会将其识别为异常发现。它可以学会这种病变是什么，然后 DL 算法识别特征并将其与之前训练的内容联系起来。当它在另一张图片中遇到它时，它应该能够识别它是什么，尽管它的外观有所不同。
ACE：人工智能辅助构建具有先决条件关系的教育知识图谱
知识图谱是组织信息的有效工具。在本文中，我们专注于一种特殊类型的知识图谱，即教育知识图谱（EKG），其中的先决条件关系形成了学生在学习过程中可以遵循的路径。EKG 提供了多种功能，包括对学习领域的全面视觉表示，并为学生提供了替代学习路径。手动构建 EKG 是一项耗时且劳动密集型的任务，需要领域专家评估每个概念对以确定先决条件关系。为了应对这一挑战，我们提出了一种结合机器学习技术和专家知识的方法。我们首先引入一种基于通过词嵌入捕获的语义参考的概念对先决条件评分机制。然后根据得分对概念对进行排序，并选择得分高的对进行专家评估，从而减少需要评估的总对数。向专家迭代地呈现一个概念对，并根据专家的标签在后台动态构建 EKG。随着图谱的发展，可以根据现有的先决条件推断出一些先决条件，从而进一步减少专家的任务。我们在 Web 应用程序中实现了我们的方法，允许专家与系统交互并创建自己的图谱。对真实基准数据集的评估表明，我们的 AI 辅助图谱构建方法可以形成准确的图谱，并显著减少专家在此过程中的工作量。在教育平台的数据集上进行的进一步实验表明，按照我们的方法确定的先决条件顺序学习概念对的学生总体成功率更高，这表明 EKG 可以改善教育中的学习成果。感兴趣的读者可以从我们的 Github 存储库 1 访问更多材料和数据集。
平面约瑟夫森交界处的相位敏感信息
著名的是，在高温高温超导体中，超导顺序的相位敏感测量[1-7]解决了有关顺序参数对称的正在进行的辩论，这表明了这些关键事实是这些是D-Wave超级导体。当前正在研究的大多数材料系统都在高度分层（即Quasi-Two维度），例如丘比特，或者是明确的二维（2D），例如由Van-der Waals Materi-Materi-Materi-siali-s Materi-siles制成的各种明确的二维铺设结构，尤其是石墨烯。因此，鉴于此类边缘的复杂性质，原始库酸酯实验中使用的类似物的边缘连接通常很难解释，有时很难解释。相反，许多准2D材料相对容易裂解，使得表面的正常（因此“ z”方向）是导向最少的方向。在2D材料的情况下，这种几何考虑仍然更清楚。
在形态相似的形态中的综合呼叫多样性从印度 - 伯马生物多样性>
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2024年11月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.20.624612 doi：Biorxiv Preprint
智能课程知识图谱开发
课程设计是教育的一个重要方面，需要仔细考虑内容相关性、学生进步和教学连贯性。近年来，知识图谱 (KG) 的使用因其能够以结构化格式表示概念之间的复杂关系而受到关注。本文介绍了 KGCD（基于知识图谱的课程设计），这是一种新颖的智能课程设计方法，它利用知识图谱来模拟学科相互依赖性、技能进步和学生学习路径。通过结合人工智能驱动的洞察力，KGCD 为教育工作者提供了一种强大的工具，用于设计符合学生需求和教育目标的自适应个性化课程。该系统提供课程调整的实时建议，确保包含相关内容和主题的逻辑顺序。初步试点研究表明，通过为课程开发和修订提供数据驱动的支持，KGCD 有潜力提高课程连贯性和学生学习成果。
非热相偏见的约瑟夫森连接
我们研究由非热相差的超导体形成的非热约瑟夫森连接，这在非热性下是有限的，这自然是由于与正常储层的耦合所致。取决于非热性的结构，以智障的自我能量捕获，低能频谱寄主在拓扑上稳定的异常点，即在零或有限的真实能量作为超导相位差的函数。有趣的是，相应的相位偏置的超级流可以在此类特殊点上获取发散的纤维。此实例是一种自然而独特的非热效应，它标志着一种可能增强约瑟夫森连接的敏感性的可能方法。我们的作品为实现独特的非温和现象而开辟了一种方法，这是由于非热门拓扑与约瑟夫森效应之间的相互作用所致。
使用知识图授权大规模制造管道的因果机学习
抽象理解制造管道中的因果关系对于关键制造任务（例如异常检测和根本原因分析）至关重要。但是，现有的因果机学习（因果ML）方法难以有效地扩展到制造环境中存在的大量变量。我们倡导将域知识纳入制造管道中，称为知识图（KGS），用于设计用于大规模制造问题的因果ML方法。知识图可以编码有关不同组件和制造管道阶段之间相互作用和依赖关系的丰富上下文信息，从而提供了一个结构化框架来指导发现因果关系。通过合并KG，因果ML模型可以利用数据驱动的方法和领域知识，提高可扩展性并提高大规模制造环境中因果学习的准确性。