XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性知识
知识注入的LLM驱动的对话卫生代理：糖尿病患者的案例研究
摘要 - 有效的糖尿病管理对于糖尿病患者的健康至关重要。大语言模型（LLMS）已为糖尿病管理开辟了新的途径，从而发挥了作用。但是，当前基于LLM的方法受到对通用来源的依赖以及与域特异性知识缺乏集成的限制，从而导致反应不准确。在本文中，我们为糖尿病患者提出了一种知识融合的LLM的对话疗法（CHA）。我们自定义和利用开源opencha框架 - 通过外部知识和分析功能增强我们的CHA。这种整合涉及两个关键组成部分：1）结合美国糖尿病协会饮食指南和营养信息，以及2）部署分析工具，以实现营养摄入量计算并与准则进行比较。我们将提出的CHA与GPT4进行比较。我们的评估包括有关每日饮食选择的100个与糖尿病有关的问题，并评估与建议饮食相关的潜在风险。我们的发现表明，所提出的代理在产生应对以管理基本营养素方面表现出了出色的表现。索引术语 - LLS，知识图，糖尿病，营养疗法，卫生药物。
选修课-I：人工智能与机器人技术
第一单元：人工智能问题：人工智能技术 – 成功标准 – 将问题定义为状态空间搜索 – 生产系统 – 特征 – 问题特征。第二单元：启发式搜索技术：生成和测试 – 爬山法 – 最佳优先搜索 – 问题简化 – 约束满足 – 手段最终分析。第三单元：知识表示问题：知识表示方法 – 框架问题 – 可计算函数和谓词 – 解析 – 程序性知识与陈述性知识。第四单元：机器人基础：机器人简介、分类、机器人历史、机器人的优缺点、机器人组件、机器人自由度、机器人关节和坐标、机器人工作空间、机器人范围、机器人语言。UNIT-V -：传感器：介绍机器人的内部和外部传感器、位置传感器、速度传感器、加速度传感器、声纳和红外传感器、触摸和触觉传感器。机器人的应用：机器人的应用、机器人的选择、机器人应用的经济因素和理由；安全要求。教科书 1.Elaine Rich 和 Kevin Knight，《人工智能》，Tata McGraw Hill，第二版。2.Craig J J，“机器人学、力学和控制导论”，Pearson Education，新德里，2004 年。参考书 1.Saeed B Niku，“机器人学导论”，Pearson Education，新德里，2003 年。2.George F Luger，“人工智能”，Pearson Edition 出版物，第 4 版
可解释的 AI Holodeck 中的 CLIP 引导 3D 场景生成
简介文本到场景生成的一个主要挑战是生成多样化但又与用户输入保持相关的场景。 先前关于 3D 场景生成的工作主要集中于使用用户明确提到的对象或相关对象（而不考虑基础环境）的场景的可信度（Chang 等人，2015 年；Coyne 和 Sproat，2001 年）。 然而，虚拟场景也可以包含隐式对象（即通过常识与其他对象相关并从隐式场景知识中得出的对象（¨ Ohlschl¨ager 和 V˜o，2020））。 隐式对象可以通过特定于环境或特定于实例的知识收集，并且可以通过描绘多样化和人口密集的物理空间的真实感来提高生成场景的可信度。我们之前曾介绍过 AI Holodeck (Smith 等人，2021) 的初始阶段，这是一个使用通过带注释的数据集收集的环境特定知识从自然语言输入生成虚拟 3D 场景的应用程序。在本文中，我们介绍了 AI Holodeck 应用程序的新版本，它通过两个层次收集常识性知识。首先，如前一版本所示，带注释的图像数据集为系统提供了与用户明确定义的对象隐式相关的对象。其次，CLIP 引导 (Radford 等人，2021) 搜索从与用户输入相关的参考图像中提取对象及其空间关系。由于存在令人惊讶的隐式对象或其位置，这一添加也增加了我们系统对可解释性的需求。对于
基于量子规则的系统（QRB）模型，体系结构和形式规范（D6.2）
本报告是UDC-Cesga的第一个可交付的报告，与NEASQC项目的工作包6的任务6.2有关，UC6。该文档结合了有关到目前为止所做工作方法的信息，从项目开始日期到为第一个可交付的截止日期建立的截止日期。该报告包括对乳房的侵入性导管癌（IDC）的简要描述，遵循的方法是建模基于规则的系统用于诊断和治疗IDC的系统，这是一项初步分析，以评估该领域中量子计算的适用性，我们需要对其进行正式使用的量级近似的建议，并将其置于范围内，并且我们将对其进行分析，并对其进行分析，并将其用于外出，并将其用于概述。我们还包括与医学推理相关的不确定性的量子建议。必须对IDC进行简要摘要，以便将用例放置在项目上下文中。描述将从允许临床医生考虑IDC的可能性，诊断过程，IDC的严重程度以及可能的相关治疗的可能性范围。所使用的知识工程的方法论描述对于了解基于经典规则的系统的架构，并能够从声明性知识，程序知识和推论电路方面形式化问题。接下来，提出了对量子逻辑运算符的定性分析，以说明将基于常规规则的系统转换为基于量子规则的系统的可能性。最后，将提及基于量子规则的系统的形式要求。此外，我们将特别注意信息的不精确和与临床实践相关的不确定性。
cansa-fact-in-alaginant-melanoma- ...
[图片来源：黑色素瘤图片]当未修复的DNA对皮肤细胞的损害（通常是由太阳或晒黑床的紫外线辐射引起的）触发突变（遗传缺陷）时，这些癌性生长会导致皮肤细胞快速繁殖并形成恶性肿瘤。这些肿瘤起源于表皮基底层中产生色素的黑素细胞。黑色素瘤通常类似于痣。一些黑色素瘤从痣中发展出来。大多数黑色素瘤是黑色或棕色，但也可以是皮肤色，粉红色，红色，紫色，蓝色或白色的。黑色素瘤主要是由强烈的，偶尔的紫外线暴露（经常导致晒伤）引起的，尤其是在遗传上易于疾病的患者中。国际疾病分类第10版（ICD-10）国际疾病分类（ICD）旨在促进死亡率统计数据的收集，处理，分类和表现的国际可比性。这包括提供报告死亡证明中死亡原因的格式。ICD在全球范围内提供广泛的用途，并通过报告并与ICD编码的数据有关人类疾病和死亡的程度，原因和后果提供批判性知识。用ICD编码的临床术语是对初级，中学和第三级护理以及死亡证书原因的健康记录和统计数据的主要基础。这些数据和统计数据支持支付系统，服务计划，质量和安全管理以及健康服务
moka：通过...
摘要 - 开放的vocabulary泛化要求机器人系统执行涉及复杂和多样化的环境和任务目标的任务。虽然视觉语言模型（VLMS）的最新进展为解决看不见的问题提供了前所未有的机会，但如何利用其新兴能力来控制物理世界中的机器人仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们介绍了标记开放式摄影键关键点（MOKA），该方法采用VLMS来解决由自由形式语言描述所指定的机器人操纵任务。我们方法的核心是基于紧凑的负担能力和运动的表示，它桥接了VLM对RGB图像的预测以及机器人在物理世界中的动作。通过在Internet规模数据上提示VLM预先训练的VLM，我们的方法可以通过利用广泛来源的概念理解和常识性知识来预测能力并产生相应的动作。要以零拍打为vlm的推理，我们提出了一种视觉提示技术，可以注释图像上的标记，将关键点和路点的预测转换为一系列视觉问题，以解决VLM可行的问题。我们在自由形式的语言描述（例如工具使用，可变形的身体操纵和对象重排）指定的各种操纵任务上评估和分析了Moka的性能。
llm2swarm：机器人群体响应地推理，计划...
机器人群是由许多简单的机器人组成的，这些机器人可以交流和劳动以完成复杂的任务。机器人控制器通常需要由专家通过编程代码在情况下指定。此过程很耗时，容易出错，并且无法考虑部署期间可能遇到的所有情况。另一方面，最近的大型语言模式（LLMS）已展示了推理和计划功能，引入了与互动和编程机器进行交互的新方法，并纳入了特定领域和常识性知识。因此，我们建议通过将LLM与机器人群集成并展示概念证明的潜力（展示）来应对上述挑战。为此，我们探索了两种方法。第一种方法是“间接集成”，其中LLM用于合成和验证机器人控制器。这种方法可能会减少开发时间和部署前的人为错误。此外，在部署期间，它可以用于现实的新机器人行为。第二种方法是“直接集成”，每个机器人在部署机器人协作和人类处理交互期间本地执行单独的LLM实例。这些本地LLM实例使每个机器人都能使用自然语言进行推理，计划和协作，就像我们的展示案例中所阐述的那样，机器人能够检测到各种异常，而没有有关这些异常性质的事先信息。为了进一步研究我们的主要概念贡献，我们为LLM2SWARM系统发布了软件和视频：https：//github.com/pold87/llm2swarm。
已出版版本的引用（APA）：Pasqui, M., Felice, A., Messagie, M., Coosemans, T., Bastianello, T. T., Baldi, D., Lubello, P., & Carcasci, C.
根据欧洲指令，意大利政府最近公布了获取服务以进行增值和激励共享电力的技术规则，启动了可再生能源社区 (REC) 的建立。基于佛罗伦萨市的一个真实案例进行了技术经济分析，以展示 REC 的创建可以为利益相关者带来的好处：消费者、产消者、国家电网运营商和第三方公司。此外，本研究通过比较三种不同的电池管理系统 (BMS) 重点关注电池在 REC 中的作用。标准 BMS (StBMS) 是为个人产消者自用 (SC) 开发的，而不是为 REC 集体自用 (CSC) 开发的，因此电池的存在会对其不利。因此，提出了一种基于 REC 实时数据监控的新型智能 BMS (SmBMS)。该解决方案保证了与不使用电池时相同的 CSC 水平，并且与 StBMS 相比，它确保了 REC 能源对国家电网的更大独立性，并为所有利益相关者带来了更多激励，对产消者造成的经济损失微不足道，因为他们的个人 SC 略有下降。基于对需求和生产曲线的确定性知识的最佳 BMS（OpBMS）可以保证更大的 REC 能源独立性和所有 REC 参与者的更好投资，但由于无法实施，因此仅将其作为评估其他 BMS 的基准并探索基于预测的方法的潜力。StBMS 和 SmBMS 由多能源系统模拟器 (MESS) 模拟，而 OpBMS 由混合整数线性规划模型 (MILP) 模拟。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
知识传递的功能性脑网络分析，而...
作为一种复杂的认知活动，知识转移主要与认知过程相关，例如在工程解决问题的同时，人类大脑中的工作记忆，行为控制和决策。至关重要的是要解释功能性脑网络的改变以及如何表达它，这导致知识转移的认知结构的改变。但是，在现有研究中很少考虑知识转移的神经生理机制。因此，这项研究提出了功能连通性（FC），以描述和评估在工程问题解决问题时动态的知识转移网络。在这项研究中，我们采用了文献中报道的修改后的威斯康星州卡片分类测试（M-WCST）。使用功能性近红外光谱（FNIRS）连续记录前额叶皮层的神经激活。具体而言，我们讨论了先前的认知水平，知识传递距离以及影响小波振幅和小波相一致性的传递性能。配对的t检验结果表明，先前的认知水平和转移距离显着影响FC。皮尔逊相关系数表明，小波振幅和相干性都与前额叶皮质的认知功能显着相关。因此，大脑FC是评估知识传递中认知结构改变的可用方法。我们还讨论了为什么背外侧前额叶皮层（DLPFC）和枕叶面（OFA）与M-WCST实验中其他大脑区域区分开来。作为神经管理方面的探索性研究，这些发现可能会在工程解决问题的同时提供有关知识转移功能性知识转移网络的神经生理学证据。
在灌溉条件下的棉花（Hirsutum L.）基因型的某些定量性状的相关性和路径系数分析
对植物研究人员的众多农艺属性与产量的作物性质，绩效水平和关联的全面了解对于应对棉花限制限制是必要的。但是，缺乏有关棉花产量，相关和纤维质量性状的相关性和路径系数分析的足够信息。了解不同特征与将相关系数进一步分配到直接和间接效应之间的相关性知识是对可持续遗传增强的任何利用不足的作物改善的先决条件。实验是在十二个基因型上进行的，并进行了三场检查，以评估不同特征对皮棉产量的关联，直接和间接影响。该实验在灌溉状态下在Werer农业研究中心和NASA/Birale Farm种植，在随机的完整块设计中，在2016年至2018年的种植季节中进行了三次复制。数据。相关研究表明，皮棉产率与每植物的骨数量，种子棉产量，杜松子酒发育和微生物的数量显着且正相关，而在表型和基因型水平上，它与纤维长度显着且负相关。在表型和基因型水平上的路径系数分析表明，种子棉对棉绒产量的直接影响最大，其次是杜松子酒的囊肿和每植物的毛孔数量。相关性和路径分析都表明种子棉的产量，杜松子酒的发作和每植物的骨数量是皮棉产量的主要贡献者。因此，本研究表明，更多的种子棉产量，杜松子酒的发作和每植物的骨数量是选择高棉绒产量基因型的主要产量因素。