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神经科学本体知识不确定性下的可扩展查询回答：NeuroLang 方法
目前还没有统一的框架来访问这种不确定的、丰富的异构数据集合，因此研究人员不得不依赖临时工具。特别是，当前试图解决这一任务的工具的一个主要弱点是只开发了非常有限的命题查询语言。在本文中，我们介绍了 NeuroLang，这是一种基于一阶逻辑的概率语言，具有存在性规则、概率不确定性、开放世界假设下的本体集成以及内置机制，可保证对非常大的数据集进行可处理的查询回答。NeuroLang 的主要目标是提供一个统一的框架，无缝集成异构数据（如本体），并通过一组正式标准将细粒度认知领域映射到大脑区域，促进可共享和高度可重复的研究。在介绍该语言及其通用查询回答架构之后，我们讨论了现实世界的用例，展示了 NeuroLang 如何应用于实际场景。
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
基于GAN的表格数据生成器，用于在近似查询处理中构造概要：挑战和解决方案
摘要：在数据驱动的系统中，数据探索对于做出实时决策至关重要。但是，大数据存储在很难检索的大量数据库中。近似查询处理（AQP）是一种基于数据摘要（摘要）的汇总查询的近似答案的技术，该数据密切复制了实际数据的行为；当对查询的大概答案在实际执行时间的一小部分中可以接受时，这可能很有用。本研究探讨了生成对抗网络（GAN）的新利用，用于生成可以在AQP中用于概要构建中的表格数据。我们彻底研究了概要构建过程带来的独特挑战，包括维持数据分配特征，处理有限的连续和分类数据以及保持语义关系，然后我们介绍了克服这些挑战的表格GAN结构的进步。此外，我们提出并验证一套用于评估GAN生成概要的可靠性的统计指标。我们的发现表明，先进的GAN变化具有产生高保真概述的有前途的能力，有可能改变AQP在数据驱动系统中的效率和有效性。
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系统更新条款和条件一般您的车辆具有一个应用程序，该应用程序可以自动搜索特定于显示音频及其连接的设备（最初每（1）周通过Wi-Fi或每四（4）周通过TELEMATICS CORTION单元（TCU）或少于互联网的行动，直接在Internet Query上，请Query Query，Query Query，Query Query，Query Query，Query Query，Query Query Query Query，Query Query Query tight tight of tight of tight of tight of tight of tight tight tight of tight在本田服务器）。此应用程序会定期向我们的服务器传输有限数量的车辆和设备信息（车辆标识号（VIN），型号类型（MT）标识号，硬件和软件零件号，序列号，序列号，软件版本，首选语言，Internet协议（IP）地址，交易日志，交易日志（提醒或更新，更新或更新下载和安装，软件状态）等）。当应用程序从服务器中找到更新时，应用程序最初要求下载并安装更新的权限。在可用的情况下，在设置菜单中，您可以选择自动下载并安装这些更新，或者您可以选择手动更新系统。
二人：从人类反馈中学习的多样，不确定的，不确定的，上的查询产生和选择，用于增强
定义奖励功能通常是系统设计师在增强学习中的一项具有挑战性但至关重要的任务，尤其是在指定复杂行为时。从人类反馈（RLHF）中学习的强化是一种承诺的方法来规避这一点。在RLHF中，代理通常通过使用轨迹段的成对比较来查询人类老师来学习奖励功能。这个领域中的一个关键问题是如何减少需要学习内容丰富的奖励功能的查询数量，因为要求人类老师太多的查询是不切实际且昂贵的。为了解决这个问题，大多数现有的方法主要集中于改进探索，引入数据增强或为RLHF设计复杂的培训目标，而查询生成和选择方案的潜力尚未得到充分利用。在本文中，我们提出了二人组，这是一种新颖的方法，用于RLHF中的多种，不确定的，上的查询生成和选择。我们的方法会产生（1）与政策培训更相关的查询（通过政策标准），（2）更有用的信息（通过认知不确定性的原则衡量）和（3）多样化（通过基于聚类的过滤器）。对各种运动和机器人操纵任务的实验结果表明，我们的方法可以超越最先进的RLHF方法，并给出相同的查询预算，同时对可能的非理性教师有力。
Pharmasug 2024 -Paper DV- 283探索FDA医疗查询（FMQ）在可视化不良事件数据中的应用
不良事件（AE）监测是临床试验的重要组成部分。通常需要研究人员在整个临床试验的整个阶段进行监测AE，以识别和减轻与研究产品或正在研究的研究产品相关的潜在风险或不良影响。此外，监视AE可以帮助确定特定不利事件发生的模式或趋势，从而实现明智的决策和适当的干预措施。
AAAI 25海报时间表
在数量渲染中传感表面斑块，以推断签名距离功能Sijia Jiang，Tong Wu，Jing Hua，Zhizhong Han 2月27日，星期四，2月27日，星期四，12:30 pm-2：30pm 2578 CV_3D_COMPUTER_COMPUTER_COMPUTER_VISION_VISION_VISION QUERY QUERY QUERY QUERY SLAM SLAM SLAM SLAM SIJIA JIANG，ZIJIA JIANG，JING HUA，ZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHIZHISPRATY，星期四，星期四，星期四，星期四，星期四，星期四， 2737 cv_3d_computer_vision
IS 教授对人工智能辅助编程的看法
随着生成式人工智能聊天机器人（如 ChatGPT 和 SQL Query Builder）的迅速崛起，人们对这些程序如何在学术界，特别是在高等教育中发挥作用的兴趣日益浓厚。本研究论文的目的是了解计算机科学 (CS) 和信息系统 (IS) 教授如何看待这些新技术，以及他们认为这些技术将如何影响学术界的发展。我们进行了一项调查，希望深入了解人工智能聊天机器人（特别是 ChatGPT 和 SQL Query Builder）的突然崛起在学术界发挥了什么作用，以及教授们认为它将引领什么方向。我们讨论了我们的研究结果，并展示了从回复中收集的数据。最后，我们根据研究结果产生的其他问题，讨论了我们认为未来应该就该主题进行哪些研究。关键词：ChatGPT、SQL Query Builder、人工智能、生成式人工智能、人工智能辅助编程
OCA天的展示GraphQl API
curl "http://myodoo.com/graphql" \ -d " query={allRoutes {edges {node {geom}}}} " \ -H "Accept: application/json" \ -H " API-Key: xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx " OCA/Server-auth