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探索生成AI在构建具有医学环境的药物适应症的知识图中的作用
摘要药物指示的医学环境提供了有关如何在实践中使用该药物的重要信息。但是，从药物适应症中提取医疗环境仍然受到探讨，因为大多数研究都集中在识别药物和相关疾病上。的确，大多数数据库编目的药物指示都不包含其医疗环境，以机器可读的格式。本文提出了使用大型语言模型来构建钻石-KG，这是药物适应症及其医学环境的知识图。研究1）检查在为语言模型提供其他指导时的准确性和精度变化，2）估计药物适应症中医疗环境的普遍性； 3）评估钻石-KG对Neurodkg的质量，而Neurodkg是一个小型手动策划的知识图。结果表明，更多的详细提示提高了医疗环境提取的质量； 71％的迹象至少具有一种医疗背景； 63.52％的提取的医学环境对应于Neurodkg中鉴定的医疗环境。本文展示了使用大型语言模型进行专业知识提取的实用性，特别着眼于提取药物适应症及其医学背景。我们提供钻石 - 作为由本体支持的公平RDF图。公开访问，钻石kg可能对下游任务，例如语义查询回答，推荐引擎和药物重新定位研究。
民事和心理行动体检清单
身高/体重 体温；脉搏 血压 如果参加 ABN：鲜艳红/绿，通过眼科投影仪或 SVT 进行测试（如果 PIP 在区块 #66 中失败，则需要通过）远视力（如果参加 ABN，视力可通过眼镜矫正至至少一只眼睛 20/20，另一只眼睛 20/100）屈光度（如果视力无法矫正至 20/20 或任何一只眼睛的视力低于 20/100，则必须矫正 <+/-8 屈光度）如果参加 ABN，则近视力：色觉。如果 SM 未通过 PIP，则必须能够通过鲜艳红/绿，项目 #59）视野、夜视和眼压听力：500 - 2000hz = 平均 <30db/耳朵，无 >35db；3000hz - 不 >45db； 4000hz - 不大于 55db 瓦尔萨尔瓦（应为 SAT 或 +）在备注部分：白细胞 / 血小板、镰状细胞和 G6PD（仅限初始筛查，请勿重复）、总胆固醇、LDL、HDL、TG、潜血（仅限 >40 或如有指示）、PRK/LASIK/LASEK 术前屈光度、心电图（由提供者签名的原件或清晰可读的心电图副本，附有士兵姓名和社会保险号并附在包裹上）、结核病筛查（PPD、TST 或 Quant Gold）、健康声明、心脏声明、SERE 声明服务资格（必须说明 CAAS/CAQC/POAS/POQC，如果参加空降，则必须说明 ABN）身体概况和类别（MIN 111121）
时间监测和促进伤口愈合
协作机器人或配备机器人在包括建筑在内的不同行业的一系列复杂场景中为其使用提供了机会。作为通常用于自动化的工业机器人的一种变体，配角纳入了内置的安全措施，较低的成本和更容易的操作员编程。本文质疑有关建筑行业中协作机器人技术的吸收和实施的最新同行评审研究的状态。对文献进行了“地平线扫描”评论，以发现针对建筑行业的Cobotics研究的最新趋势和预测。地平线扫描目标是人类机器人协作（HRC）和其他针对建筑任务的人类机器人相互作用（HRI）的例子。通过检查在施工中应用HRC的位置，我们确定影响建筑柯比特未来的驱动因素，推动力和障碍。人类可读的任务模型以及视觉系统（例如增强现实或触觉反馈和可穿戴互动设备）是如何更好地采用HRC的强大推动力。大多数现有的研究在HRC规定的机器人相互作用方法中产生多样性，以克服静态方法，这非常适合回答建筑工地的不断变化的性质。建筑工地和工人看法的动态性质会影响行业中新技术的吸收，在该技术中，柯比特经常被误认为是高度自动化的工业武器。基于这些发现，需要通过成功的用例和案例研究建立信任，以表明成功的结果和生产力评估是为了克服建筑行业中的cobot采用障碍。
A20-TX v1.00 用户指南
● 全球 VHF 和 UHF 调谐范围从 169 MHz 到 1525 MHz。 ● 电池运行时间长达 12 小时。 ● 使用可充电锂电池或标准 AA 电池，环保运行。 ● 通过 USB-C 内置电池充电器。 ● 通过 A20-Remote 配套应用程序以及通过长距离 NexLink 从 A20-Nexus 和 A20-Nexus Go 完全远程控制 A20-TX。 ● 最先进的 100% 数字长距离调制可提供市场上任何系统的最长传输距离。 ● 射频功率输出从 2 mW 到 40 mW。 ● Lemo 输入支持 2 线或 3 线单声道领夹式麦克风、平衡麦克风、可切换 12、48V 幻象、平衡线路电平、AES3、AES42（兼容 Schoeps SuperCMIT）和吉他（带可选的 A20-TX 智能吉他线）。 ● GainForward 架构 – 无需担心 A20-TX 上的增益控制。● 完整的 10 Hz - 20 kHz 音频带宽。● 内置 8 系列、全平衡麦克风前置放大器（140 dB 动态范围）。● 超静音领夹式麦克风前置放大器（134 dB 动态范围）。● 内置 32 位浮点数，48 kHz 录音到可移动微型 SD 卡（不包括在内）。● 内置超稳定时间码，通过无线 NexLink 自动卡住。● 阳光下可读的电子纸屏幕，用于控制和显示。关机时显示内容保持不变。● USB-C 用于与 A20-Nexus 配对、文件卸载、充电和时间码卡住。● 可选的 A20-TX 开关，用户可编程、磁感应、物理可拆卸、卡口式开关。
公共改进计划首先提交清单
•描述如何解决每个供应/开发条件。所有响应均应针对项目，并证明如何满足每个供应/发展条件（部分或完全）。•请勿填写“已确认”。所有确认的事件发生在申请人同意所有雇员时进行分发/发展条件谈判时。•请勿在合规方法列中重复求职者。相反，请描述该计划如何部分或全部解决信息/开发条件的要求。请使用特定的计划参考（即msp，sp，pi等。），因为可以使用多个计划来实现合规性。•为每个供应/开发条件的每个小节提供单独的合规方法。•在您的合规说明中不要使用任何“可能”或“应”。在此阶段，应满足或不适用的所有要求。•相关的站点计划编号和表号码应在正确的列中列出。2）可读性对于审阅者进行彻底的审查和现场检查员以在施工期间执行批准的计划所必需的可读计划。降低可读性的因素包括但不限于：重叠线，标签或信息；线类型或线重之间的区别不足；不准确或缺少传说；掩盖潜在信息的沉重线条或阴影；错位或失踪的领导者；没有标签的线条或功能；规模太小，无法清楚地描述所有信息；现有功能与拟议的工作没有区别；和不可读的文本（小于0.1英寸，模糊，被线条遮盖，重叠的文本）。
使用 SoCMake 的硬件和软件构建流程
随着电子产品需求的不断增长，新型专用集成电路 (ASIC) 设计的开发周期也越来越短。为了满足这些较短的设计周期，硬件设计人员在设计中应用了 IP 模块的可重用性和模块化原则。带有集成处理器和通用互连的标准片上系统 (SoC) 架构大大减少了设计和验证工作量，并允许跨项目重复使用。然而，这带来了额外的复杂性，因为 ASIC 的验证还包括在集成处理器上执行的软件。为了提高可重用性，硬件 IP 模块通常用更高抽象级别的语言（例如 Chisel、System-RDL）编写。这些模块依靠编译器（类似于软件编译器）来生成 RTL 仿真和实现工具可读的 Verilog 源文件。此外，在系统级，可以使用 C++ 和 SystemC 对 SoC 进行建模和验证，这进一步凸显了软件编译的重要性。这些要求导致需要一个支持典型硬件流程和工具以及 C++、C 和汇编语言的软件编译和交叉编译的构建系统。现有的硬件构建系统被发现存在不足（见 II），特别是对软件编译（即 C++、C 和汇编语言）的支持极少甚至没有。因此，CERN 的微电子部门启动了一个名为 SoCMake [1] 的新构建系统的开发。SoCMake 最初是作为片上系统抗辐射生态系统 (SOCRATES) [14] 的一部分开发的，该系统可自动生成用于高能物理环境的基于 RISC-V 的容错 SoC，后来发展成为用于 SoC 生成的通用开源构建工具。
可扩展的无 MatMul 语言建模 - Yu Zhang
矩阵乘法 (MatMul) 通常占据大型语言模型 (LLM) 总体计算成本的主导地位。随着 LLM 扩展到更大的嵌入维度和上下文长度，这一成本只会增长。在本研究中，我们证明了 MatMul 操作可以完全从 LLM 中消除，同时在十亿参数规模下保持强劲性能。我们的实验表明，我们提出的无 MatMul 模型的性能与最先进的 Transformer 相当，后者在推理过程中需要更大的内存，并且参数规模至少高达 27 亿。我们研究了缩放规律，发现我们的无 MatMul 模型与全精度 Transformer 之间的性能差距随着模型规模的增加而缩小。我们还提供了该模型的 GPU 高效实现，与未优化的基准相比，在训练期间可将内存使用量降低高达 61%。通过在推理过程中使用优化的内核，与未优化的模型相比，我们的模型的内存消耗可减少 10 倍以上。为了准确量化我们架构的效率，我们在 FPGA 上构建了一个定制的硬件解决方案，该解决方案充分利用了 GPU 无法处理的轻量级运算。我们以 13W 的功耗处理了数十亿参数规模的模型，其吞吐量远超人类可读的吞吐量，使 LLM 的效率更接近人脑的水平。这项工作不仅展示了 LLM 在保持高效性能的同时可以精简到何种程度，还指出了未来加速器在处理下一代轻量级 LLM 时应针对哪些类型的运算进行优化。我们的代码实现可在 https://github.com/ridgerchu/matmulfreellm 获取。
Mirasire Energy Ltd
Mirasire Energy Ltd.是一家以开发为中心的可再生能源公司，在太阳能系统的各个方面都从事能力发展和知识授权。我们通过可持续的能源存储锂离子电池解决方案（Sinachi电池）以及我们的能力开发和授权产品来支持可再生能源领域。我们的目标是为卢旺达经济的各个部门提供负担得起且可靠的离网太阳能解决方案。在Mirasire Energy，我们不仅仅是一家能源公司；我们致力于与联合国可持续发展目标（SDG）一致的农村生活转型（RLT）致力于农村生活转型（RLT）。我们负担得起，可靠和可持续的离网太阳能解决方案会导致与可持续发展目标有关的各种衍生作用，尤其是可持续发展目标1、2、3、6和7。与我们的能力开发产品一致，Mirasire Energy正在为卢旺达的工程师组织培训，以组装，维护和支持Sinachi Li-ion电池。电池具有10年的标准保修，可通过我们的本地维护合同扩展到20年。无需将电池送回中国行使保修。您家门口可用产品支持。培训使专业人士更好地了解锂离子电池，在选择电池时寻找什么，为什么有时锂离子电池有时会发生故障以及如何确保最佳性能。区分是细胞的质量。这些图中显示了细胞的特征。Sinachi LifePo4 li-ion 15KWH 48V电池由非常新的EVE A级A级电动型电动机型电池组成，具有超过6000个周期的电池。所有细胞都带有独特且可读的QR代码，每个单元的性能远高于280AH和896瓦的能量含量的额定功能，如图所示。Sinachi li-ion LifePo4电池使我们的客户能够获得物有所值并获得良好的投资回报，由seplos BMS供电并获得CE认证。
GETAC的下一代ZX10是市场上目前可用的最轻的10英寸完全坚固的平板电脑
•GETAC的下一代ZX10 10英寸完全坚固的Android平板电脑建立在其前身的受欢迎程度上，将AI-Ready性能和完全坚固的可靠性结合在时尚，紧凑的设计中。•新型ZX10仅重906克，是市场上目前可用的最轻的10英寸完全坚固的平板电脑1•新的ZX10与GETAC的Essentials套件完全兼容，旨在帮助组织在整个运营中最大限度地提高生产力。Telford，2025年1月14日：Getac Technology Corporation（GetAC）是崎computing和移动视频解决方案的领先提供商，今天宣布推出其下一代ZX10 ZX10 10英寸完全坚固耐用的Android平板电脑，将轻量级设计与功能强大的AI-Ready性能以及在该领域具有出色性能的强大AI-Ready Adveriate Android功能相结合。下一代ZX10针对在公共安全，公用事业以及运输和物流等行业工作的专业人员，他们需要他们每天遇到的充满挑战的环境和场景，他们需要信任的设备。在下一代ZX10核心的强大AI-Ready性能是高通公司的QCS6490处理器和神经处理器单元（NPU），它们是专门构建的，可支持高级AI功能，甚至在较低的功率水平上也能提供惊人的性能。其他关键功能包括用于闪电 - 快速数据传输的高级内存（8GB LPDDR5），以及高达256GB的通用闪存存储（UFS），以便同时运行多个应用程序时具有光滑且无缝的用户体验。在其他地方，该设备具有升级的1,000台Nits Lumibond屏幕，并带有阳光可读的技术和电容性多点触摸显示屏，可在雨中有效操作，并戴上手套。还可以在大雨和/或极低的温度下进行快速，准确的注意和数据输入的可选活跃数字化。
引用：Caterson J，Ambler O，Cereceda-Monteoliva N等。将生成语言模型应用于骨科实践。 BMJ开放2024; 14：
抽象的目标是探索大型语言模型（LLM）是否生成的预训练的变压器（GPT）-3和Chatgpt可以编写临床信件并预测常见骨科场景的管理计划。设计了15个场景，并提示Chatgpt和GPT-3撰写临床信件，并分别制定了有关相同场景的管理计划，并删除了计划。使用可读工具评估了主要结果指标的字母。信件和管理计划的准确性由三位独立的骨科手术临床医生评估。结果两个模型在单个提示后为所有方案生成完整的字母。使用Flesch-Kincade等级比较可读性（CHATGPT：8.77（SD 0.918）; GPT-3：8.47（SD 0.982）），Flesch Rearbilability Esise（ChatGpt：58.2：58.2（SD 4.00）; SD 4.00）; gpt-3：gpt-3：59.3：59.3（SD 6.98）（SD 6.98），Sipple of Simple of Sipple of Sipple of Chagpt of Chagpt of Chagpt（chats）（SCHBBLEDS） 0.755）; gpt-3：11.4（SD 1.01），并达到（chatgpt：81.2％; gpt-3：80.3％）。chatgpt产生了更准确的字母（8.7/10（SD 0.60）vs 7.3/10（SD 1.41），p = 0.024）和管理计划（7.9/10（SD 0.63）vs 6.8/10（SD 1.06），比GPT-3比GPT-3。但是，两个LLM有时都省略了关键信息或添加了最坏不准确的其他指导。结论本研究表明，LLM可有效地产生临床信件。几乎没有提示，它们是可读的，并且大多是准确的。但是，它们不一致，包括不适当的遗漏或插入。此外，LLM制定的管理计划是通用的，但通常是准确的。将来，经过精确且安全的数据培训的医疗保健特定语言模型可以为通过将大量数据汇总到单个临床字母中来提高临床医生的效率，从而为提高临床医生的效率。