XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System修改版
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
Medicine®
on。其最大的公开版本GPT-3，具有1750亿个参数，是基于神经网络深度机器学习的第三代自回归语言模型，在自然语言处理方面取得了长足的进步，在AI语言生成中树立了新的基准。[2,3]最近，Openai于2022年11月作为聊天机器人模型介绍了gpt-3的修改版Chatgpt-3.5，它是先前启动的AI Chatbots的高度精制且强大的版本。[4,5]它已经接受了大量数据的培训，包括书籍，网站，文章，期刊和其他在线资源。[6]这种预训练使其能够实现最新的自然语言功能，例如提问，连贯的写作，解决问题和计算任务。[7]此外，与以前的国家相比，Chatgpt经过精心调整，以进行更具挑战性的自然语言处理任务，并改善了响应的相关性和准确性，上下文理解和灵活性。[4,7]因此，它可以识别人类输入中的细微差别和复杂性，从而能够产生类似人类的对话文本或对各种提示和询问的响应。[5,8]这使得在各种受试者之间进行动态讨论。是2023年3月推出的更高级和更复杂的版本Chatgpt-4，其创意和增强性能比其先前的版本Chatgpt-3.5发行。随着其不断增长的用法，Chatgpt在几乎每个医学和科学学术界几乎都以多种方式被利用。[9]它能够响应包含图像，图形和其他非文本数据源的输入的能力，使其对人类的独特性甚至更有用。尽管AI LLM已在各种领域（例如营销，数据管理和客户支持）中广泛使用，但他们的医学和医疗保健干预受到了相对限制。但是，自发布以来，AI Chatgpt已成为一种新的医疗科学轰动，吸引了观众在医疗保健和医学方面的激动人心的机会。chatgpt在专业考试中多次进行了测试，其回答反映了其通过逻辑和相关信息环境解决复杂的医疗方案的能力。[10,11]关于医疗保健教育和科学写作，Chatgpt还表现出明亮，革命性的潜力，以增强和加速教学，学习和写作过程的过程。[12,13]此外，Chatgpt在临床实践中的实施是目前正在探索的一个有趣领域，突出了其潜在的利益，可提高医疗保健系统的质量和效率。尽管Chatgpt在医疗保健和医学科学方面具有一系列有希望的含义，但它也引起了人们对其使用情况的一些有效问题。科学幻觉是Chatgpt中众所周知的事件，它指的是科学合理且准确的虚假factual数据。此外，审查将提供有关未来可能性和建议的见解，以防止使用不当。[14]此外，偏见和窃的风险，道德，社会和法律并发症，数据责任，质量，透明度，过度依赖的风险以及技术吸引力 - 还有其他可能存在的缺点，以增强其使用。[15]本综述旨在全面概述CHATGPT在医学科学，医疗保健研究和教育，科学写作以及基于当前证据的临床环境中的能力和局限性。
年度报告 - TIMA 实验室 - 格勒诺布尔阿尔卑斯大学
稳健性和可靠性 许多领域在经典的设计约束列表中都具有功能安全性，例如汽车领域的 ISO 26262 标准。我们的工作旨在改进对可靠性的早期评估。环境干扰引起的错误。目标是降低开发和生产成本，能够在设计的早期阶段准确评估软错误和永久错误的潜在功能影响。我们最近提出了一种跨层故障模拟方法来执行关键嵌入式系统的稳健性评估，该方法基于事务级模型 (TLM) 和寄存器传输级 (RTL) 描述中的故障注入，以在模拟时间和模拟高级故障行为的真实性之间进行权衡。该方法的另一个重要特征是考虑全局系统规范，以便区分实际的关键故障和导致对系统行为没有实际影响的故障。该方法已应用于机载案例研究。2021 年，该方法通过迭代流程得到改进，既可以全局减少故障注入持续时间，又可以随着迭代改进 TLM 模型，从而实现在 TLM 和 RTL 级别注入故障的后果之间的良好相关性。2021 年开始的另一项研究旨在更好地评估（和预测）软件工作负载对微控制器和 SoC 等复杂数字组件可靠性的影响。最终，一个目标是定义一组代表性基准，以便在实际应用程序可用之前对关键系统进行可靠性评估。第一步是开发一种基于适用于多种处理器的虚拟平台的多功能分析工具，与 QEMU 的修改版本相对应。该分析流程已应用于 RISC-V 目标和 Mibench 软件，使我们能够更好地了解软件负载对 SoC 容错的影响。我们提出的指标“似然百分比”表明，使用我们的工具进行高级评估可以非常有效地获得有关程序行为的重要信息，与从参考指令集模拟器和硬件架构获得的结果一致。我们还表明，我们的分析工具使我们能够比较多个程序的行为并表现出特定的特征。主要目标是在 SoC 设计领域传输和应用 RAMS 方法和工具。这些数据有助于理解处理器架构将如何用于每个应用程序，从而了解根据软件负载可以预期的容错级别。我们提出了三个假设，这些假设必须通过更多的程序示例、多个硬件平台的使用以及最终在粒子束下的实际测试来证实。在自动质量或安全保证水平评估领域，我们提出了第一种方法，用于自动提取片上系统内有效和故障状态机的过程。通过此方法自动提取的数据是行为建模和 FMEA（故障模式和影响分析）分析的相关输入。该方法基于一种半自动化方法，用于在单粒子翻转 (SEU) 或触发器卡住的假设下系统地提取数字设计的故障模式。此过程旨在增强人为故障分析，并在复杂设备的质量保证过程中为 RAMS（可靠性、可用性、可维护性和安全性）框架提供输入。已经在 I2C - AHB 系统上进行了实验结果，为对整个 SoC [CI3] 进行完整且更复杂的分析奠定了基础。 由于技术规模扩大和晶体管尺寸越来越小并更接近原子尺寸，上一代 CMOS 技术在各种物理参数中呈现出更多的可变性。此外，电路磨损退化会导致额外的时间变化，可能导致时序和功能故障。为了处理此类问题，一种传统方法是在设计时提供更多的安全裕度（也称为保护带）。因此，使用延迟违规监视器成为必须。放置监视器是一项关键任务，因为设计师必须仔细选择最容易老化且可能成为给定设计中潜在故障点的位置。
疫苗素养评估工具的相关性 - 期刊
Zhang等人的系统评价。最近在IJPH（1）上发布的提供了有关疫苗素养（VL）和相关测量工具状态的重要更新。 While the Authors highlight the role of VL in overcoming vaccine hesitancy and increasing immunization rates, they also conclude that the tools used in the selected studies were “ limited ” in relation to the complexity of the in fl uencing factors, as they were not designed to speci fi cally assess VL skills, but were adapted from those used to measure health literacy (HL) in chronic patients ( 2 ). 的确，许多且复杂的决定因素影响VL，类似于HL，即个人，社会和环境因素的作用仍在探索，有时被视为调节，有时是中介（3）。 正在讨论HL在调解健康结果中的相同作用。 对于VL，鉴于其相对新颖性，这种复杂性似乎更大，并且指的是特定但广泛的科学，“疫苗学”，以解决疾病预防和健康促进的领域，并涉及与疫苗相关的许多主题，不仅是免疫学和流行病学和流行病学的，而且还包括法规和社会，还包括沟通，包括经济学，以及经济学，以及4）。 近年来，疫苗学已经迅速而大规模发展，尽管仍在讨论总体定义。 所有这些方面都表明了为什么使用的VL工具可能看起来有限，尤其是与更合并的HL措施相比。 Zhang等人引用的相同VL工具。 用于我们最近的范围审查的研究中使用（5）。提供了有关疫苗素养（VL）和相关测量工具状态的重要更新。While the Authors highlight the role of VL in overcoming vaccine hesitancy and increasing immunization rates, they also conclude that the tools used in the selected studies were “ limited ” in relation to the complexity of the in fl uencing factors, as they were not designed to speci fi cally assess VL skills, but were adapted from those used to measure health literacy (HL) in chronic patients ( 2 ).的确，许多且复杂的决定因素影响VL，类似于HL，即个人，社会和环境因素的作用仍在探索，有时被视为调节，有时是中介（3）。正在讨论HL在调解健康结果中的相同作用。对于VL，鉴于其相对新颖性，这种复杂性似乎更大，并且指的是特定但广泛的科学，“疫苗学”，以解决疾病预防和健康促进的领域，并涉及与疫苗相关的许多主题，不仅是免疫学和流行病学和流行病学的，而且还包括法规和社会，还包括沟通，包括经济学，以及经济学，以及4）。近年来，疫苗学已经迅速而大规模发展，尽管仍在讨论总体定义。所有这些方面都表明了为什么使用的VL工具可能看起来有限，尤其是与更合并的HL措施相比。Zhang等人引用的相同VL工具。用于我们最近的范围审查的研究中使用（5）。根据Nutbeam的定义，我们还为HLVA量表的发展（成年疫苗健康素养）（包括功能，交互和关键项目）做出了贡献。hlva是在较早的研究之后开发的，在该研究中，使用了Ishikawa量表的修改版本来评估父母关于儿童疫苗接种的VL水平（7，8）。可能，识字问卷中参与者的态度可能会有所不同，具体取决于它是否试图测量HL关于治愈现有病理学的HL，还是关于疫苗接种，更朝着预防方向介绍。但是，我们认为，当个人参加扫盲调查时，个人是否将干预视为治疗或预防可能没有太大差异。因此，我们认为，基于一般HL的合并自评措施开始开发VL评估工具是有道理的。在任何情况下，HLVA量表通过面部和构造验证通过，均在COVID-19爆发之前进行，揭示了两个良好的维度，即功能和交互式 - 批判性识字。Afterwards, VL has received growing attention during the pandemic: literature has proposed other measures exploring VL skills about SARS-CoV-2, such as the COVID-19-VLS (-Vaccine Literacy Scale), adapted from HLVa, also including items assessing outcomes, such as attitudes, beliefs, and behaviors (i.e., vaccine acceptance) towards COVID-19 and other adulthood疫苗（9）。HLVA量表和COVID-19-VLS共享相同的心理测量结构，包括功能，交互式（也称为交流）和关键问题。虽然HLVA包含14个问题，但对于Covid-19-VLS而言，该项目的总计为12个（功能性的4个，互动至关重要的VL），以避免冗余，通过消除两个问题