XiaoMi-AI文件搜索系统
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大语模型生物医学应用的平台
图2 |基准测试，监视和前景。a，将特定于用例的测试引入生物改动基准框架的工作流程有助于连续监视。专用基准测试跨模型和其他参数的组合。b，对知识图的两个基准任务的比较表明，生物改变的及时引擎的准确性比幼稚的方法高得多（以所有测试中的正确查询组件的数量测量）。生物改变变体涉及构建查询的多步骤过程，而“仅LLM”变体接收了生物透明知识图的完整架构定义（BioChatter也将其用作提示引擎的基础）。否则两个变体的一般说明都是相同的（补充说明：基准测试）。
Ayurjanakosh-使用LLM
摘要：Ayurjanakosh是一个创新的软件平台，旨在通过大语言模型彻底改变个性化的阿育吠陀医疗保健。该平台根据用户的Prakriti（宪法）和Dosha提供个性化的药物和配方建议，同时还考虑了病史。通过使用Langchain和标准化的数据模式，Ayurjanakosh确保了有效的语义搜索和个性化的健康见解。结果表明，个性化的医疗保健方面取得了重大进步，将古代阿育吠陀智慧与现代技术合并为整体健康管理。该项目解决了个性化的阿育吠陀解决方案的关键差距，从而在整体健康实践中得到了重大改进。关键字：阿育吠陀科学，聊天机器人，医疗保健，自然语言处理（NLP），LLM，lang链，语义搜索，矢量搜索。
ugust 13-15，2024 -n ovi，m iChigan同步MBSE模型和机器人的软件开发
摘要MBSE和敏捷软件开发都是国防部使用的重要方法，可促进成本降低的开发，并以高优先级的努力（例如机器人和自主系统）快速发展。尽管有共同的目标，但是使用两种方法所需的专业知识通常在具有不同技能的不同组合（例如系统工程师和软件开发人员）之间分开。为了弥合MBSE和敏捷软件开发之间的差距，我们开发了工具链，可帮助将软件开发与SYSML模型同步。这些工具链利用了我们创建的基于XML的开发人员维护模型导入文件（MIF）架构。MIF基于机器人操作系统概念，可用于根据程序需求在将来创建其他工具链。
通过交互式系统中的感觉幻觉的触觉反馈调查
Number of Publications Included Publications Proprioception and Body Schema Illusions 8 (8.89%) - Rubber Hand Illusion 3 (3.33%) [ 3 , 26 , 100 ] - Virtual Hand Illusion 3 (3.33%) [ 80 , 105 , 117 ] - Other 2 (2.22%) [ 94 , 124 ] Phantom Sensations 24 (26.67%) - On-Body 11 (12.22%) [ 22 , 25 , 31 ，52，56，61，79，79，81，93，103，119] 139 , 145 ] Geometry Illusions 9 (10.00%) - Shape Illusion 5 (5.56%) [ 7 , 8 , 12 , 21 , 133 ] - Size Illusion 4 (4.44%) [ 6 , 11 , 132 , 147 ] Weight Illusions 17 (18.89%) - Size-Weight Illusion 3 (3.33%) [ 43 , 82 , 116 ] - Visual simulation of moving objects inside 2 (2.22%) [ 55 , 146 ] - Asymmetric oscillation 2 (2.22%) [ 1 , 128 ] - Control-display ratio 5 (5.56%) [ 58 , 92 , 108 , 112 , 115 ] - Other 5 (5.56%) [ 2 , 59 , 85 , 96 , 120 ] Stiffness Illusions 13 (14.44%) - Visual texture deformation 4 (4.44%) [ 4 , 57 , 67 , 144 ] - Control-display ratio 2 (2.22%) [ 20 , 141 ] - Simulated deformation sounds 2 (2.22%) [ 69 , 134 ] - Friction grain model 4 (4.44%) [ 46 , 47 , 60 , 63 ] - Restricting Deformation 1 (1.11%) [ 129 ] Surface Texture Illusions 13 (14.44%) - Cursor representation 3 (3.33%) [ 71 , 72，87] - 滚动屏幕2（2.22％）[62，136] - 叠加的视觉/听觉纹理5（5.56％）[14，23，33，34，149] - 天鹅绒手幻觉2（2.22％）[101，148] [101，148] - manipulate velecity 1（1.11％） 113]环境错觉1（1.11％）[16]表1。在调查的出版物中发现的触觉幻觉的分布，首先由其针对的主要触觉财产分类。这些群体不构成全面的分类法，而是源自我们的编码数据中的群集。
胰腺腺癌的分子分类和发病机制以及靶向治疗：综述
胰腺腺癌 (PDAC) 是一种 5 年生存率仅为 12% 的疾病。许多 PDAC 患者处于晚期疾病阶段，甚至早期疾病也常常以侵袭性肿瘤生物学为特征。转移性 PDAC 的标准治疗主要包括化疗方案，如 FOLFIRINOX、FOLFOX 或吉西他滨和白蛋白结合型紫杉醇。研究重点是对 PDAC 肿瘤进行测序，以更好地了解 PDAC 的突变情况和转录组学，目标是开发靶向疗法。靶向疗法可能会最大限度地降低化疗的毒性风险并提供长期生存益处。我们在此回顾了 PDAC 的潜在分子发病机制，以及根据当前测序数据创建的分类方案，以及与 PDAC 靶向治疗相关的最新更新。
IMA 系统开发和配置 - INSU
摘要：ARINC 653 标准越来越多地用于航空航天安全关键系统。与传统软件开发工作流程相比，此类系统的设计和实施经验引入了新的考虑因素，主要与在同一系统上运行多个应用程序的目标有关。本文介绍的经验包括一种拟议的 UML 扩展（通过配置文件），该扩展解决了 ARINC 653 工件缺乏 UML 建模形式主义的问题，XML 模式更新以适应应用程序独立性的目标，一种经过验证的自动生成与所有 ARINC 653 元素相关的代码的方法，一个用于定义测试和所需存根的最佳框架，以及使用合格的工具来验证和生成系统配置表的二进制版本。
CEFR 说明性描述量表
接收涉及接收和处理输入：激活被认为是适当的图式，以建立所表达含义的表征和关于其背后交流意图的假设。检查传入的文本间和上下文线索，看它们是否“符合”激活的图式——或者表明需要另一种假设。在“口头接收”中，语言使用者接收和处理由一个或多个其他人提供的现场或录制的输入。在“视觉接收”（阅读和观看）活动中，用户接收和处理由一个或多个人提供的书面和签名文本作为输入。在“视听理解”中，提供了一个量表（看电视和电影），用户观看电视、视频或电影并使用多媒体，带或不带字幕、画外音或手语。
GraphQl核3文档
请注意，解析器函数将当前对象作为第一个参数。对于根部查询类型上的字段通常不使用，但是在执行查询时也可以定义根对象。作为第二个参数，他们获得了一个包含执行信息的对象，如GraphQlresolveInfo类所定义。此对象还具有上下文属性，该属性可用于为每个解析器提供上下文信息，例如当前登录的用户或数据库会话。在我们的简单示例中，我们不验证用户并使用静态数据而不是数据库，因此我们在这里不使用它。除了这两个参数外，解决方案函数还可以使用相同的名称获取模式中的字段定义（名称未从GraphQl命名约定转换为Python命名约定）。
MatKG：材料科学领域最大的知识图谱
本文介绍了 MatKG，这是一个涵盖材料科学关键概念的新型图形数据库，涵盖了传统的材料结构-属性-处理范式。MatKG 通过基于转换器的大型语言模型自主生成，并通过统计共现映射生成伪本体模式。目前，MatKG 包含来自 80,000 个实体的超过 200 万个唯一关系三元组。这允许以独特的分辨率和比例对材料知识进行有针对性的分析、查询和可视化。此外，知识图谱嵌入模型用于学习图中节点的嵌入表示，这些表示可用于下游任务，例如链接预测和实体消歧。当用作知识库时，MatKG 允许快速传播和吸收数据，而当作为嵌入模型进行训练时，则可以发现新的关系。
自愿投票系统指南 (VVSG) 2.0 至
公共工作组讨论并制定了指导方针，以指导 VVSG 要求的制定。• 选举流程工作组：选举前、选举和选举后流程工作组进行了大量的前期工作，以收集特定地区的选举流程信息，并据此创建连贯的流程模型。• 互操作性工作组处理投票系统互操作性，包括通用数据格式 (CDF) 建模和模式开发。• 人为因素工作组处理与人为因素相关的问题，包括可访问性和可用性。• 网络安全工作组处理投票系统网络安全相关问题，包括安全控制和审计功能的各个方面。• 测试工作组处理投票系统测试相关问题，包括新 VVSG 的哪些部分需要测试以及如何测试它们。