XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全知
CTC体温检测AI解决方案
・使用通用设备（Raspberry Pi）测量体表温度 ・设备体积小、重量轻，无需大量安装工作 ・AI 面部识别仅测量面部 ・根据体表温度估算人的体温，同时考虑到安装环境的室温等（*）
人工智能与专家系统（SMEX1041）单元...
全知、学习和自主 全知的代理知道其行为的实际结果并能据此采取行动；但全知在现实中是不可能的。采取行动以修改未来的感知（有时称为信息收集）是理性的重要组成部分。我们的定义要求理性代理不仅要收集信息，还要尽可能多地从其感知到的信息中学习。如果代理依赖于其设计者的先验知识而不是其自身的感知，我们就说该代理缺乏自主性。理性代理应该是自主的，它应该学习其所能学习的内容以弥补部分或不正确的先验知识 不同类型的代理：
生命科学的开源知识图生态系统
翻译研究需要生物组织多个尺度的数据。测序和多摩学技术的进步提高了这些数据的可用性，但研究人员面临着重大的整合挑战。知识图（kgs）用于对复杂现象进行建模，并存在自动构造它们的方法。但是，解决复杂的生物医学整合问题需要在知识建模的方式上灵活。此外，现有的KG施工方法提供了强大的工具，以固定或有限选择的成本在知识表示模型中。pheknowlator（表型知识翻译器）是一个语义生态系统，用于自动化公平（可访问，可访问，可互操作和可重复使用的）本体理学基础KGS的构建，具有完全可定制的知识表示。生态系统包括kg施工资源（例如，数据准备API），分析工具（例如，SPARQL端点资源和抽象算法）和基准（例如，预构建KGS）。我们通过系统地将其与现有的开源kg施工方法进行了系统的比较，并分析其计算性能时，我们评估了生态系统。具有灵活的知识表示，Pheknowlator可以完全自定义的KG，而不会损害性能或可用性。
生物医学知识图：域的调查，任务...
生物医学知识图（BKG）已成为组织和利用整个生物医学领域发现的庞大而复杂的数据的强大工具。然而，当前对BKG的评论通常将其范围限制在特定的领域或方法上，从而忽略了更广泛的景观和快速的技术进步来重塑它。在本调查中，我们通过从三个核心角度提供对BKG的系统审查来解决这一差距：域，任务和应用程序。我们首先研究了如何从不同的数据源构建的BKG，包括分子相互作用，药理数据集和临床记录。接下来，我们讨论BKGS启用的基本任务，重点是知识管理，检索，推理和解释。最后，我们重点介绍了精确医学，药物发现和科学研究中的现实世界应用，这说明了BKG在多个领域的翻译影响。通过将这些观点综合为一个统一的框架，这项调查不仅阐明了BKG研究的当前状态，而且为将来的探索建立了基础，从而实现了创新的方法论进步和实践实现。
使用LLMS评估知识图构建
“知识图”一词自1972年以来就已经存在，但是当前的定义可以追溯到2012年的Google。随后是Airbnb，Amazon，Ebay，Facebook，IBM，LinkedIn，Microsoft和Uber等公司的类似公告，从而导致各种行业采用知识图（KG）。因此，近年来，该领域的学术研究激增，关于KGS的科学出版物越来越多[1]。这些图是利用基于图的数据模型来有效地管理，集成和提取来自大型和多样化数据集的宝贵见解[2]。kgs是结构化知识的存储库，组织成三联的集合，被指定为𝐾𝐺=（ℎ，𝑟，𝑡）⊆×𝑅×𝐸×𝐸×𝐸，其中e代表实体集，r代表关系的集合[1]。在图中，节点表示各个层次，实体或概念。这些节点包括各种类型，包括人，书籍或城市，并与位于，生活或与之合作之类的关系相互联系。kg的本质融合了多种类型的关系，而不是仅限于单一类型。kg的总体结构构成了一个实体网络，其语义类型，属性和互连。因此，构建kg需要有关
全店引入“AI（人工智能）点餐”系统
伊藤洋华堂株式会社（东京都千代田区，总裁兼首席执行官：三枝富宏）将于 9 月 1 日星期二在全国 132 家伊藤洋华堂门店引入并开始运行使用 AI（人工智能）的产品订购系统。通过该计划可以订购的商品包括杯面等加工食品和零食、冷冻食品、冰淇淋、牛奶等，总计约 8,000 种。
从全...
本文研究了使用大型语言模型（LLM）从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料（PNC）的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质，这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性，从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际，这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题，我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术，并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明，即使是先进的LLMS陷入困境，也可以从文章中提取所有样本。最后，我们分析了此过程中遇到的错误，将它们归类为三个主要挑战，并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。
知柏地黄汤作用机制解析...
收到日期：2022 年 9 月 27 日；修改并接受日期：2022 年 10 月 13 日；J-STAGE 提前在线出版日期：2022 年 10 月 27 日 *这三位作者对这项工作的贡献相同。 通讯作者：郭晓丹，厦门大学医学院中山医院肾内科，厦门市思明区湖滨南路 201-209 号，邮编：361000。电子邮箱：guoxiaodanzz@163.com ©2022 东北大学医学出版社。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议 (CC-BY-NC-ND 4.0) 分发。任何人都可以下载、重复使用、复制、转载或分发本文，无需修改或改编，用于非营利目的，只要他们正确引用原作者和来源。 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/