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2024年度丰见城市AI服务实施规范
3.实施期限：合同签订之日起至2025年3月31日星期一4.关于生成式人工智能服务的功能：（1）它是一种交互式的生成式人工智能服务。 （2）它是一种LGWAN-ASP服务。 （3）有可能使用GPT4或更高版本等大规模语言模型。 （4）使用的字符数为GPT4以上，且每月100万字符以上。 （5）使用引入的服务的输入/输出信息和市注册的特有数据是A
朝向务实的多元时间序列建模
时间序列模型专门研究数据流中的观测和多个特征之间的相互作用之间的时间依赖性。在过去的十年中，深度学习模型（DL）模型在compoter愿景和自然语言处理中取得了前所未有的成功已稳定地渗透到时间序列任务上。从复发的神经网络到变形金刚，建筑设计方面的新进步改善了功能和性能。尽管取得了成功，但我确定了采用当前最新方法（SOTA）方法的挑战，包括处理分配变化和缺少数据，计算复杂性和可解释性。DL模型的成功通常归因于其自动发现有用数据表示的能力。多元时间序列模型涉及具有许多时间序列和时间观察的高维对象。但是，它们经常表现出强烈的时间依赖性和功能间关系。在本论文中，我建议设计DL架构和算法，以预测和异常检测任务，以利用这些依赖性来诱导满足所需属性的表述有效学习，这些属性可以（i）改善模型的性能，（II）通过促进域的良好性来改善域的稳健性，以降低量表性，以降低量准化的量表，以降低量准化。完成的工作分为三个部分，展示了七种新颖的模型类型和算法，这些算法在各种任务中实现了最新的性能，同时解决了关键的采用挑战。在第一部分中，我探讨了动态的潜在空间原理和设计潜在的时间表示，以制作可靠的异常检测和预测模型。在第二部分中，我为基于新型的非线性频率分解与小波理论的连接提供了一种新颖的可扩展且可解释的预测模型。它还具有两种扩展，用于将多元外源协变量用于高影响力结构域，包括能量和医疗保健。最后，在第三部分中，我提出了一项关于模型设计和数据特征的支持条件的大规模研究，用于在时间序列任务上的预训练模型的可传递性。
对深度学习算法的务实评估可以自动化心脏手术手术室中手持式，护理点的超声心动图
目的：测试通过基于深度学习的自动化算法（自动EF）与辛普森方法估计的EF估计的射血分数（EF）的相关性。设计：一项前瞻性观察研究。设置：宾夕法尼亚大学医院的单中心研究。参与者：研究参与者年满18岁，计划接受瓣膜，主动脉，冠状动脉搭桥移植物，心脏或肺部植物手术。干预措施：这项非干预研究涉及使用飞利浦手动超声设备Lumify获取顶端4腔经胸膜超声心动图剪辑。的测量和主要结果：在对54个剪辑的主要分析中，与辛普森的EF估计方法相比，自动EF的偏差（10.17％）和经验丰富的读取器估计的EF（9.82％）相似，但是自动EF（r = 0.56）的相关性比经验丰富的EDERED EDER-EDEREFER-EXEF（r = 0.80）低于自动EF（r = 0.56）。在次级分析中，当将辛普森方法估计的EF与自动EF估计的EF之间的相关性增加了，当将27种采集应用于分类为足够的27种采集（r = 0.86），但是当应用于27次审判时，将减少为不足（r = 0.46）。结论：适用于对足够图像质量的采集，自动ef产生了与辛普森方法相当的数值估计值。但是，当应用于对图像质量不足的采集时，会在自动EF估计的EF和辛普森方法之间产生差异。经验丰富的读者的视觉EF估计与辛普森在变量和不足的成像条件下的方法高度相关，强调了其持久的临床实用性。2024 Elsevier Inc.保留所有权利。
codereval：具有生成预训练模型的务实代码生成的基准
学术界和行业越来越多地尝试了基于预训练和微调范式的代码生成模型，从而导致了众所周知的工业模型，例如Codex，Codegen和Pangu-Coder。为评估这些模型的有效性，提出了多个现有基准（例如，人道主义者和Aixbench），包括仅生成独立函数的情况，即只能调用或访问内置功能和标准文库的函数。但是，通常不包含在现有的基准中的非标准元函数占流行的开放源项目中70％以上的功能，并且评估模型对独立函数的有效性不能反映这些模型对实用代码生成方案的有效性（即，对于实际源代码的代码，代码生成的开放式或专有代码的代码生成）。为了帮助弥合前面的差距，在本文中，我们提出了一个名为Codereval的基准，由230 Python和230
心力衰竭患者（出口HF试验）的基于中心的运动干预：一项务实的随机对照试验
A Surgery and Physiology Department, Faculty of Medicine, University of Porto, Portugal B Research Center in Physical Activity, Health and Leisure, Faculty of Sport, University of Porto, Portugal C Laboratory for Integrative and Translational Research in Population Health (ITR) Medicine, Santo António University Hospital Center (Chudsa), Porto, Portugal and Ibimed --- Institute of Biomedicine, Department of Medical Sciences, University of Aveiro, Portugal F Ceisuc --- Center for Health Studies and Research, University of Coimbra, Coimbra, Portugal G Iseg, UL --- Lisbon School of Economics and Management, University of Lisbon, Portugal H cardiovascular R&D Center --- unic@rise, Department of Surgery and Physiology, Faculty of Medicine of the University of Porto, Portugal I Université de Lorraine, Inserm, Center D'Enecougations Cliriques，Plurithématique14-33和Insemm U116，Chru Nancy，F-CrinA Surgery and Physiology Department, Faculty of Medicine, University of Porto, Portugal B Research Center in Physical Activity, Health and Leisure, Faculty of Sport, University of Porto, Portugal C Laboratory for Integrative and Translational Research in Population Health (ITR) Medicine, Santo António University Hospital Center (Chudsa), Porto, Portugal and Ibimed --- Institute of Biomedicine, Department of Medical Sciences, University of Aveiro, Portugal F Ceisuc --- Center for Health Studies and Research, University of Coimbra, Coimbra, Portugal G Iseg, UL --- Lisbon School of Economics and Management, University of Lisbon, Portugal H cardiovascular R&D Center --- unic@rise, Department of Surgery and Physiology, Faculty of Medicine of the University of Porto, Portugal I Université de Lorraine, Inserm, Center D'Enecougations Cliriques，Plurithématique14-33和Insemm U116，Chru Nancy，F-Crin
务实的指导以下和目标辅助通过合作语言引导的逆计划
人们经常提供指示，其含义在没有进一步上下文的情况下是模棱两可的，期望自己的行为或目标会脱离意图。我们如何以灵活的上下文敏感的方式建立以下说明的辅助代理？本文介绍了合作语言引导的逆计划搜索（剪辑），这是一种贝叶斯代理体系结构，用于实用教学和目标帮助。我们的经纪人通过将他们作为合作计划者建模，以协助他们将联合计划传达给助手，然后使用大型语言模型（LLMS）对人类的目标进行多模式的贝叶斯对人类的目标进行推断，以评估鉴于一个假设的计划，以评估指令的可能性。鉴于这一后部，我们的助手采取行动为小型的预期目标实现成本，使其能够务实地遵循模棱两可的指示，并在不确定目标的情况下提供有效的帮助。我们在两个合作计划域（门，钥匙，宝石和virtualhome）中评估了这些功能，发现剪辑的剪辑极大地超过了GPT-4V，基于LLM的文字教学，并在准确性和帮助方面都在同时及其辅助审判者和助手审判者提供了匹配的准确性和帮助，并在准确性和帮助方面都具有相反的作用。
与务实语义交流的心理理论推理
摘要 - 在本文中，提出了一个务实的语义沟通框架，该框架提出了两种智能代理之间有效的面向目标的信息共享。特别是，语义被定义为封装从数据中提取的不同特征之间的典型因果关系和依赖关系的因果状态。所提出的框架利用了机器学习（ML）的新兴概念，称为心理理论（Tom）。它采用动态的两级（无线和语义）反馈机制来连续微调发射器的神经网络组件。感谢汤姆（Tom），发射器模仿了接收者创建神经网络操作语义解释的实际心理状态。然后，由于提出的动态两级反馈机制，接收器的估计心理状态被动态更新。在较低级别，传统的通道质量指标用于根据无线通信通道的质量优化通道编码过程，从而确保将语义表示形式有效地映射到有限的星座。此外，还引入了语义反馈水平，提供了有关接收者感知的语义效果的信息，并以最小的开销提供了信息。数值评估证明了该框架与减少量的有效通信的能力，同时保持相同的语义，优于不利用基于TOM的推理的常规系统。
兽医服务实验室信息系统 (VS LIMS)
当 NVSL 在 LIMS 中提供测试结果时，会实时将其发布给提交者。NVSL 诊断的可搜索测试结果应用程序 (STRAND) 是 LIMS 的一部分，归 NVSL 所有。STRAND 是客户用户界面，允许提交者查看 NVSL 从 LIMS 发布的测试结果、报告和提交表格。最终用户注册一个帐户，收件人列表（例如测试结果）由内部 NVSL LIMS 系统用户定义。客户只能查看与其提交相关的输出。STRAND 包含 NVSL 报告发布的所有信息，包括提交者、所有者、动物和测试结果信息。自动报告在获得发布授权后通过电子邮件或传真发送。报告也会通过邮寄或电子邮件发送给系统用户定义的适当收件人列表。