XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多模式
在多模式超导式共面谐振器
平面超导传输线谐振器可以在多个谐波共振频率下操作。这允许涵盖具有高灵敏度的广泛光谱状态，例如对于低温微波光谱。这种实验的常见并发症是存在不希望的“虚假”其他共振，这是由于谐振器基板或外壳框中的站立波。识别单个共振的性质（“设计”与“伪造”）对于更高的频率或如果包括未知材料特性的元素，那么对于微波光谱而言，可能会变得具有挑战性。在这里，我们讨论了各种实验策略，以区分共面超导谐振器中设计和虚假的模式，这些谐振器以高达20 GHz的频率范围运行。这些策略包括跟踪共振演变与温度，磁场和微波功率的函数。我们还证明了谐振器的局部修饰，通过应用微量的介电或电子自旋谐振材料，可导致各种共振模式中的特征性特征，具体取决于电或磁性微波场的局部强度。
Matterchat：材料科学的多模式LLM
理解和预测无机材料的特性对于加速材料科学和驱动能源，电子及其他方面的应用程序至关重要。通过多模式大语言模型（LLMS）将材料结构数据与基于语言的信息集成在一起，从而通过增强人类–AI相互作用为支持这些努力提供了巨大的潜力。但是，一个关键挑战在于将原子结构完全分辨到LLMS中。在这项工作中，我们引入了MatterChat，这是一种多功能结构感知的多模式LLM，将材料结构数据和文本输入统一为单个粘性模型。MatterChat采用桥接模块来有效地将预验证的机器学习间的原子势与验证的LLM保持一致，从而降低了培训成本并提高了灵活性。我们的结果表明，MatterChat显着提高了材料性质预测和人类相互作用的性能，超过了GPT-4等通用LLM。我们还证明了它在更先进的科学推理和逐步材料合成等应用中的有用性。
从大型语言模型到多模式AI
生成的人工智能（AI）模型，例如扩散模型和Openai的Chatgpt，正在通过增强诊断准确性和自动化临床工作流程来改变医学。该领域已经迅速发展，从文本 - 仅用于临床文档和决策支持的大型语言模型向多模式AI系统提供，能够在单个模型中整合各种数据模式，包括成像，文本和结构化数据。这些技术的各种景观以及不断上升的兴趣强调了对其应用和潜力进行全面审查的必要性。此范围审查探讨了多模式AI的演变，突出了其在临床环境中的方法，应用程序，数据集和评估。遵守Prisma-SCR指南，我们系统地查询PubMed，IEEE Xplore和Web of Science，优先于2024年底发表的最新研究。严格筛选后，包括144篇论文，揭示了这个动态领域的关键趋势和挑战。我们的发现强调了从单峰方式转变为多模式方法的转变，在诊断支持，医疗报告生成，药物发现和对话性AI方面引起了创新。然而，仍然存在关键挑战，包括整合异质数据类型，改善模型的解释性，解决道德问题以及在现实世界中验证现实世界临床环境中验证AI系统。本评论总结了当前的艺术状态，确定了关键差距，并提供了见解，以指导医疗保健中可扩展，可信赖和临床影响力的多模式AI解决方案的发展。
生成AI：多模式建模的数学基础...
•了解生成AI的基本概念和原理。•掌握与生成建模有关的核心机器学习概念。•解释各种生成模型（gan，vaes，扩散模型等）之间的差异。•使用流行框架（例如Tensorflow，Pytorch）实施和训练生成模型。•应用生成的AI技术来解决不同域中的问题（例如，图像生成，文本
使用 MQTT 实现 Cobot 的多模式交互
摘要：为了提高效率，人机和人机交互必须以多模态的理念进行设计。为了允许在多种不同的设备（计算机、智能手机、平板电脑等）上使用多种交互模式，例如使用语音、触摸、注视跟踪，并集成可能的连接对象，必须在系统的不同部分之间建立有效且安全的通信方式。当使用协作机器人 (cobot) 共享同一空间并在执行任务期间非常靠近人类时，这一点就更为重要。本研究介绍了使用 MQTT 协议的协作机器人在虚拟（Webots）和现实世界（ESP 微控制器、Arduino、IOT2040）中的多模态交互领域的研究工作。我们展示了如何高效地使用 MQTT，为系统的多个实体提供通用的发布/订阅机制，以便与连接的对象（如 LED 和传送带）、机械臂（如 Ned Niryo）或移动机器人进行交互。我们将 MQTT 的使用与之前几项研究工作中使用的 Firebase 实时数据库的使用进行了比较。我们展示了协作机器人和人类如何共同完成“挑选-等待-选择-放置”任务，以及这在通信和人体工程学规则方面意味着什么，包括健康或工业问题（残疾人和远程操作）。
提醒：大脑切除多模式成像数据库
脑肿瘤的护理标准是最大的安全手术切除。神经活动增强了外科医生实现这一目标的能力，但随着手术的发展而失去有效性。此外，胶质瘤通常与周围健康的脑组织没有区别。术中磁共振成像（IMRI）和超声（IUS）有助于可视化肿瘤和大脑的转移。ius更快，更容易纳入手术工作流程，但比IMRI在肿瘤和健康组织之间的对比度更低。随着渴望数据的人工智能算法在医学图像分析中的成功，共享经过良好策划数据的好处不能被夸大。为此，我们提供了手术治疗的脑肿瘤的最大公开MRI和IUS数据库，包括神经胶质瘤（n = 92），转移（n = 11）等（n = 11）。该系列包含369个术前MRI系列，320 3D IUS系列，301个IMRI系列和356个从单个机构连续114例患者收集的分段。该数据库有望帮助大脑转移和图像分析研究以及解释IUS和IMRI的神经外科培训。
多模式分布对齐的分层最佳传输
在许多机器学习应用程序中，有必要通过对齐方式有意义地汇总不同但相关的数据集。最佳传输（OT）的方法将姿势比对作为差异最小化问题：目的是使用Wasserstein距离转换源数据集以匹配目标数据集，作为在对齐约束下的分歧度量。我们引入了OT的分层公式，该公式利用数据中的群集结构来改善嘈杂，模棱两可或多模式设置的对齐。为了以数值为单位，我们提出了一种利用sindhorn距离的分布式ADMM算法，因此它具有有效的计算复杂性，该计算复杂性与最大群集的大小四倍地缩放。当两个数据集之间的转换是统一的时，我们提供的性能保证可以描述何时以及如何使用我们的公式恢复群集对应关系，然后描述为这种策略的最坏情况数据集的几何形状。我们将此方法应用于合成数据集，该数据集将数据建模为低级别高斯人的混合物，并研究数据的不同几何特性对对齐的影响。接下来，我们将方法应用于神经解码应用中，其目标是预测猕猴主运动皮层中神经元种群的运动方向和瞬时速度。我们的结果表明，当数据集中存在聚类结构时，并且在试验或时间点之间保持一致，这是一种层次对齐策略，该策略利用这种结构可以提供跨域比对的显着改善。
ENC 1136：多模式写作/数字素养
地点：WEIL 408A 时间安排：T 10:40 am – 11:30 am；R 10:40 am – 12:35 pm 教师联系信息 讲师：Faith Boyte 电子邮件：fboyte@ufl.edu 办公室：Turlington Hall 4307 办公时间：TR 1:30 pm – 2:30 pm 联系我的最佳方式是通过电子邮件。请确保在主题行中输入课程编号 (ENC 1136)，并从您的 UFL 电子邮件帐户发送。所有电子邮件的回复时间为一天。如果您想与我见面但不能在我的办公时间内到场，我很乐意安排一个我们双方都方便的时间。 课程描述 多模式作文教授数字素养和数字创造力。多模式作文是指使用多种模态来实现其目的的文档制作行为。多模态写作中经常使用的模态包括“视觉、听觉、手势、空间或语言创造意义的手段”（Selfe 195）。随着越来越多的学术、专业、公民和个人文件依赖各种媒体形式，学生必须明白，当代写作不仅仅是将文字写在纸上。如今，人们除了传统的书籍、报纸和杂志外，还从许多来源获取书面文件。书面内容在网络上传播，并通过音频（播客）和视频（YouTube、Vimeo 等）传达。本课程教学生编写和传播多模态文件，以便通过数字平台和多模态文件传达富有创意、经过充分研究、精心制作和精心编写的信息。虽然多模态并不一定意味着数字化（例如，中世纪的彩绘手稿是多模态的），但本课程重点关注数字素养与多模态写作之间的关系。本课程提倡数字写作和研究作为学术、专业、公民和个人表达的核心。课程目标 多模式写作目标旨在教导学生如何以数字形式撰写、修改和传播信息。本课程强调：