XiaoMi-AI文件搜索系统
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健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
地下太阳能储存 2030
在这个世界上独一无二的研究项目中，可再生太阳能通过电解以气候中性的方式转化为绿色氢气，并以纯净的形式储存在前气藏中。到 2025 年，在 RAG Austria AG 的领导下，将在 Gampern 市（上奥地利州）的一个小型前气藏中，在真实条件下开展跨学科的能源未来技术科学研究。为此，将建造一个定制的研究设施。这些研究将通过开发合适的加工技术、未来能源情景建模和技术经济分析来补充。
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
实习机会：AI和数据科学
这个实习职位隶属于后者的分析团队。您将致力于开发和实施AI驱动的模型和软件解决方案，以实现社会影响。项目将包括使用检索功能的生成（RAG）构建和集成知识图，使用大语言模型（LLM）管道实施生成数据增强以及用于在Google Earth Engine中构建模型的数据刮擦。此外，您将开发用于自动定量和定性数据分析的AI模型，以增强社会经济发展中的决策过程。
Thinksystem Nvidia H200 141GB GPU
AI由于成本，集成复杂性和部署时间而无法实现。以前，组织依靠最新数据依靠llms来验证其LLM，这是一个昂贵且耗时的过程。NETAPP AIPOD与Lenovo一起使用NVIDIA OVX结合了NVIDIA认证的OVX Lenovo Thinksystem SR675 V3服务器，具有经过验证的NetApp存储，以创建专门为AI工作负载设计的融合基础架构。使用此解决方案，客户将能够为聊天机器人，知识管理和对象识别等用例进行AI抹布和推理操作。
COR活动期间使用全景平台
全景平台（Make.org Company的），也称为“全景”，是一个尖端的AI驱动平台，使用带有生成大型语言模型（LLMS）的检索演出的生成（RAG）流程，旨在将复杂的主题简化为清晰，易于理解的内容。该平台提供了公众讨论的简洁摘要，回答打开问题，并直接访问视频或文档摘录，以更全面地理解。仅依靠经过验证的公共文件，全景确保个人，无论其专业知识或背景如何，都可以轻松访问所需的信息。
通过自动检索，重新播放和回答一代来增强监管合规性
监管文件是许多行业的关键组成部分，包括金融，医疗保健和保险，以遵守标准和法律。这些文档的特征是复杂的法律术语，层次结构和频率更新。因此，这给解释和实施带来了困难。这些不兼容性导致负面结果，例如重大的经济惩罚，声誉丧失和运营中断。监管文件的复杂性提出了有效的信息检索和合成的先进系统的必要性。检索功能生成（RAG）系统为检索机制和答案生成提供了有希望的解决方案。先前在监管自然语言处理（REGNLP）的研究发现了POTEN-
南沃里克郡住房和经济土地可用性评估（HELAA）方法论和结果摘要，
rag评级站点位置红色站点位于开放式乡村，与现有定居点（本身并与其他站点结合使用）不同，并且不足以考虑本身或与相邻的可用站点结合使用新的定居点。琥珀色该站点不在现有和解附近或附近，但是与其他潜在可用地点结合使用可能会成为现有和解的扩展或成为新解决方案的一部分。绿色站点在现有和解附近或附近的站点远离现有定居点，但可能具有足够的规模来创建新的和解（最低200HA 1）
和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
VMware Private AI – 隐私和安全最佳实践
本节将深入探讨 CIA 三元组，并探索 Private AI 解决方案的特性和功能，该解决方案有助于保护基于模型的 AI 应用程序，同时研究整个开发流程中的安全注意事项。在本文档中，我们将使用具有 LLM 和检索增强生成 (RAG) 架构的假设生成式 AI 应用程序作为示例，以说明安全最佳实践的重要性。此应用程序可以代表各种实际用例，例如与内部文档交互的聊天机器人或分析金融交易的欺诈检测系统。通过研究这个假设的架构，我们可以探索潜在的安全风险并展示强大的安全措施如何缓解这些风险。