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教育生成AI的用例
与国家教学研究所（NIOT）和教育部（DFE）合作，我们一直在探索教育领域中生成AI的潜在应用，这是“改变教师日常工作”的更广泛努力的一部分1-减少工作量并通过自动执行例行任务来改善教育量。作为这项探索性工作的一部分，我们建立了概念证明（POC）工具，以探索用于这些目的的大语言模型（LLM）的潜力。该工具旨在支持教师评估针对国家课程的工作，并向学生提供形成性的反馈和活动。这先前已被确定为教师的时间密集型过程，并且在这个领域的一致性提高将改善学生的教育成果。POC的范围仅限于仅评估4年扫盲工作，但是，它的设计意味着它可以轻松用作更广泛的工具的基础，并扩展到其他受试者或年度组。
大语模型（LLMS）的用例
“选择program_short_name，budged_appns_appn_category，tocul_budget_estimate_amount，gudvent_year，position_full_name，cost_comparison_by from Accaleity_workspace.pps.budgets_budgets_budgets_appn_ism program_short_short_short_short_name from_short_name fromage_short_name fromage_name fromage_name firpection name sageptair seption__date} Acceasition_workspace.pps_budgets_appn_ism where program_short_name {填写程序名称}）和budgect_appns_appn_category = {填写apripriation category}和pregive_appns_is_is_is_ty_amounts = false = false
日本陆上自卫队合同官 | 出云驻军，第 356 会计部队……
3 天前 — 零件编号或规格。202. 所用设备的名称。计划数量... (4) 国防部作为有组织犯罪相关业务向都道府县警察下达的订单... (8) 国防部部长秘书处局长、国防政策局局长、国防设备...
“富岳”加速计划“大规模数据分析与...
4.4 书籍.............................................................................................................................................. - 13 -
波音公司「航空器维护可靠度研讨会 - 公务出国报告资讯网
Mean Time Between Unscheduled Removals, (3) MTBF, Mean Time Between Failure, (4) URR, Unscheduled Removal Rate 等，其计算方式分别为：
1 / 3 欧洲专利局上诉委员会决定否决将人工智能“DABUS”列为发明人的专利申请...
1. 法律上诉委员会：<角色>法律上诉委员会负责评估程序性问题的决定，并可受理针对接收科和法律司决定的上诉。组成：法律委员会由三名法律成员组成，按照扩大的主席团通过的委员会工作分配方案任命。扩大主席团是由上诉委员会主席和 12 名上诉委员会成员（六名主席和六名其他成员）组成的主席团，现已扩大为包括所有主席作为成员（欧洲专利局网站、法律上诉委员会和主席团）。
在长期使用多巴胺受体拮抗剂（反hony剂）的情况下...
检查患者在用多巴胺受体拮抗剂治疗时表现出帕金森氏病时，（抗精神病药物）原则上怀疑药物诱导的帕金森氏症是至关重要的。然而，在长期治疗的患者中，除了药物诱发的帕金森病外，还有帕金森氏病发作的可能性，导致运动症状恶化。本文概述了八名精神分裂症患者在多巴胺受体拮抗剂长期治疗中的诊断和治疗，后来患有帕金森氏症。在八个病例中，两个表现为静止震动，是主要的症状，以及肌肉僵硬。然而，没有头屈球的进展，datspect扫描也没有表明减少，从而导致诊断出药物诱发的帕金森氏症。在其余六个病例中，观察到铁毒素的进展，并在DATSPECT上确认了降低。因此，帕金森氏病被诊断出。为治疗帕金森氏病，左旋多巴/卡比多巴以低剂量为25/2.5 mg/day，在管理方案方案的精神病症状方案下，可以改善运动症状。在一种情况下，左旋多巴剂量增加到300毫克/天导致精神病症状恶化，在继续治疗时，必须将剂量降低至100毫克/天。鉴于几个老年人口可能患有帕金森氏病，因此必须怀疑多巴胺受体拮抗剂的长期使用者的帕金森氏病发病的可能性，并强调了对准确的诊断进行彻底研究的必要性，并与精神病学家共同提供治疗。
“levy brief” 进/出处理摘要
• BAH 保持夏威夷费率，直到签到新的永久工作地点 • 如果 TDY 在途中，BAH 保持夏威夷费率，直到签到新的永久工作地点 • 单营士兵 – 在 PCS 休假期间，BAH 按夏威夷无受抚养人的费率支付 • 快速处理以避免债务
新加坡科学家开发出人工智能系统来......
研究报告合著者、新加坡国立卫生研究院国家医疗集团 (NHG) 眼科研究所青光眼服务部门负责人 Leonard Yip 博士表示：“社区中许多青光眼患者仍未得到诊断，而在印度这样的发展中国家，未确诊病例的比例可能远远超过 90%。虽然病例通常是在常规眼科检查中发现的，但由于需要专业且昂贵的设备或训练有素的专家，因此基于人群的筛查具有挑战性。手动检查单个视网膜图像的过程也很耗时，并且取决于专家的主观评估。相比之下，我们使用人工智能的方法可能更高效、更经济。” 研究报告的主要作者、南洋理工大学电气与电子工程学院副教授王丽坡表示：“通过结合机器学习技术，我们的团队开发了一种筛查模型，可以从眼底图像诊断青光眼，从而无需眼科医生进行各种临床测量（如眼内压）即可进行诊断。我们强大的自动青光眼诊断方法易于使用，这意味着任何医疗从业者都可以使用该系统来帮助进行青光眼筛查。这将特别有助于眼科医生较少的地区。” 该团队目前正在 TTSH 拍摄的更大的患者眼底图像数据集上测试他们的算法。他们还在研究如何将该软件移植到手机应用程序上，这样当与眼底照相机或手机镜头适配器结合使用时，它就可以成为现场可行的青光眼筛查工具。 工作原理 NTU 和 TTSH 团队开发的自动青光眼诊断系统使用一组算法来分析由两个相机从不同视角成对拍摄的立体眼底图像（见图 1）。这些 2D 的“左”和“右”眼底图像组合在一起时有助于形成 3D 视图。科学家说，使用两张图像可以确保如果一张图像质量较差，另一张图像通常可以补偿，系统可以保持其准确的性能。这套算法由两个部分组成：深度卷积神经网络和注意力引导网络。前者模仿人类大脑适应学习新事物的生物过程，而注意力引导网络模仿大脑选择性关注一些相关特征的方式——在本例中，是眼底图像中的视神经头区域（见图 2）。然后将这两个组件的输出融合在一起以生成最终的预测结果。