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上下文汇总，以主题为中心的个性化医学对话生成
在对话系统的领域中，产生的响应通常缺乏个性化。在医疗领域尤其如此，在医学领域中，研究受到可用的特定域数据以及建模医学环境和角色信息的复杂性的限制。在这项工作中，我们研究了用于个性化医学对话生成的大型语言模型的潜力。尤其是为了更好地汇总长期的对话性会议，我们采用以主题为中心的摘要来将核心信息从对话中的his-tory中提炼出来，并使用此类信息来指导conteralsation流动和生成的内容。从现实世界的远程医疗转化中汲取灵感，我们概述了一条全面的管道，其中包含数据处理，配置文件建筑和域的适应性。这项工作不仅强调了我们的技术方法，而且还分享了数据制备和模型构建阶段的蒸馏见解。
以相对密度和表面特征为质量约束的 WAAM 工作范围扩展和参数优化：以主动冷却的 Al5Mg 薄壁为例
摘要：通过线材+电弧增材制造 (WAAM) 成功高效地生产具有特定特征的零件，在很大程度上取决于选择正确且通常相互关联的沉积参数。这项任务在制造薄壁时可能特别具有挑战性，因为薄壁可能会受到加工条件和热积累的严重影响。在此背景下，本研究旨在扩大工作范围并优化 WAAM 中的参数条件，以预制件的相对密度和表面方面作为质量约束。实验方法基于通过 CMT 工艺在其标准焊接设置上沉积薄 Al5Mg 壁，并采用主动冷却技术来增强沉积稳健性。通过阿基米德方法估算内部空隙。通过视觉外观评估壁的表面质量，通过横截面分析评估表面波纹度。所有条件均表现出高于 98% 的相对密度。通过在焊枪上添加辅助保护气喷嘴和部件散热强度，将标准焊接硬件升级为 WAAM 用途，大大扩展了工艺工作范围，并通过多目标优化成功证明了其适用性。总之，提出了一种实现预期预制件质量的决策程序。