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职位描述 - 组织发展经理
RMIT是一所多部门技术，设计和企业大学。 大学的使命是通过研究，创新和参与来帮助塑造世界，并为学生创造变革性的经验，以为生活和工作做好准备。 有关RMIT大学的更多信息，请遵循以下链接。 https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures Our main campuses in Melbourne are located in the heart of the City, Brunswick, Bundoora和其他维多利亚时代的厨师。 越南还有两个校园（河内和胡志明市）和西班牙巴塞罗那的一个中心。 RMIT是一所真正的全球大学。 https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-faciesialsRMIT是一所多部门技术，设计和企业大学。大学的使命是通过研究，创新和参与来帮助塑造世界，并为学生创造变革性的经验，以为生活和工作做好准备。有关RMIT大学的更多信息，请遵循以下链接。https://www.rmit.edu.au/about https://www.universitiesaustralia.edu.au/university/rmit-university/ https://www.rmit.edu.au/about/facts-figures Our main campuses in Melbourne are located in the heart of the City, Brunswick, Bundoora和其他维多利亚时代的厨师。越南还有两个校园（河内和胡志明市）和西班牙巴塞罗那的一个中心。RMIT是一所真正的全球大学。https://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-faciesialshttps://www.rmit.edu.au/about/our-locations-and-faciesials
组织结构 - 教育部
北海岸：Lyal Giles东南：John Norfolk Metropolitan North：Gary Austen A/Metropolitan South：Julie Warwick
reg-gpttm：一种用于增强的对话AI模型...
作为人工智能（AI）的抽象背景继续改变我们生活的各个方面，对话AI模型变得越来越复杂。开发更准确和信息丰富的语言处理助手对包括医疗保健，医疗服务和研究援助在内的众多领域具有重要意义。Maharaj免疫再生医学研究所（MIRIRM）使用有监督和无监督的学习技术的组合开发了材料和方法。使用大量文本数据对Llama 3.1模型的参数进行了微调，从而使Reg-GPT TM能够从其与用户的交互中学习。结果我们的评估表明，Reg-GPT TM模型在几个关键领域的表现良好，包括响应准确性，流利度和参与度。结果突出了将Reg-GPT TM整合到再生医学（RM）
飞行员项目建议 - 对话AI助手-Picoco
查找您问题的答案至少更快：节省的工时=财务节省。可以轻松验证答案并在建议的专家批准的来源中找到更多信息。享受一个不断增长的知识存储库，可以用无限的外部和内部资源丰富，并且永远不会丢失。24/7可用性 - 您的团队和客户可以在需要时访问信息。协调信息和知识 - 团队和客户之间不再沟通。在一个地方获取所有答案 - 无需研究其他各种工具和数据库，通过您的助手访问它们，例如检查EORI或消费税的有效性。忘记了语言障碍和昂贵的翻译 - 助手以您所说的语言回答，无论其包含的文档语言如何。照常聊天 - 助手知道对话的上下文并可以处理错别字。
对话式人工智能的双重人性和信任
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癌症与对话式人工智能
由于疾病的复杂性以及研究人员采用的多种方法，解决癌症机制具有挑战性。在本研究中，对 40 篇肿瘤学论文进行了信息检索，以获得作者关于肿瘤免疫微环境 (TIME) 或器官特异性研究的方法。合并并分析了 20 篇 TIME 摘要，以产生关于基于研究的论文如何补充来自评论论文的信息的宝贵见解，使用大型语言模型 (LLM) 上下文比较，然后生成代码以在知识图中说明每位作者的方法。接下来，获得了 20 篇影响历史论文的组合器官特异性新兴论文，作为更新 Zhang, Y., et al. 机制的数据源，该机制进一步由 LLM 转换为代码。新的信号通路结合了另外四位作者的癌症研究领域，随后它们可以对原始的 Zhang, Y., et al. 产生益处。途径。研究中 40 篇论文超过 600,000 字，重点关注特定领域，总计约 17,000 字，由 Clau-3Opus 提供详细且可重复的报告。ChatGPT o1 基于这些作者的方法提供了高级推理，具有广泛的相关性和引用。ChatGPT o1 生成的 Python 或 LaTeX 代码添加了可视化对话式 AI 发现的方法，以更好地理解癌症研究的复杂性。
癌症与对话式人工智能
由于疾病的复杂性以及研究人员采用的多种方法，解决癌症机制具有挑战性。在本研究中，对 40 篇肿瘤学论文进行了信息检索，以获得作者关于肿瘤免疫微环境 (TIME) 或器官特异性研究的方法。合并并分析了 20 篇 TIME 摘要，以产生有价值的见解，关于基于研究的论文如何补充来自评论论文的信息，使用大型语言模型 (LLM) 上下文比较，然后生成代码以在知识图谱中说明每位作者的方法。接下来，获得了 20 篇影响历史论文的组合器官特异性新兴论文，作为更新 Zhang, Y., et al. 机制的数据源，该机制进一步由 LLM 转换为代码。新的信号通路结合了另外四位作者的癌症研究领域，然后是它们对原始 Zhang, Y., et al. 通路的好处。研究中 40 篇论文超过 60 万字，重点关注特定领域，总计约 17,000 字，由 Clau-3Opus 提供详细且可重复的报告。ChatGPT o1 基于这些作者的方法提供了高级推理，具有广泛的相关性和引用。ChatGPT o1 生成的 Python 或 LaTeX 代码添加了可视化对话式 AI 发现的方法，以更好地理解癌症研究的复杂性。
Fabrice Lollia。数字化转型：人工智能融入公司组织战略的文献综述。国际研讨会。数字化转型的国际和跨学科视角：以发展中国家和新兴经济体为例。，2021 年 9 月，法国巴黎。�hal-03708807�
传记 Fabrice LOLLIA 拥有古斯塔夫埃菲尔大学信息与通信科学博士学位和雷恩商学院 EMBA 学位。他是 DICEN idf 实验室的副研究员，他的研究重点是新技术对组织的影响。 可以通过电子邮件联系作者：fabricelollia@gmail.com 摘要 本通讯旨在基于文献综述提出关于人工智能对数字化转型框架中的公司影响的观点。我们提出了公司内部人工智能的定义，以便通过提出一些答案来突出它们的优势和劣势，以确保其实施取得最佳成功。 关键词 人工智能、数字化转型、企业、实施、员工、绩效。
AI-HOPE：一种人工智能驱动的对话代理，用于增强精准医学研究中的临床和基因组数据整合 Ei-Wen Yang，博士1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士。2,3，*
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。高优化和精准医疗人工智能代理 (AI-HOPE) 是一个由大型语言模型 (LLM) 驱动的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，无需编程专业知识。AI-HOPE 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：AI-HOPE 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，AI-HOPE 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，AI-HOPE 揭示了 KRAS 突变与 FOLFOX 治疗患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 AI-HOPE 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：AI-HOPE 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。AI-HOPE 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。