XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System技术相结合
将绩效指标与业务战略相结合
a) 防御者公司将比探矿者、分析者和反应者公司更加强调运营/财务指标。b) 探矿者公司将比防御者、分析者和反应者公司更加强调关系指标。c) 分析者公司将比探矿者和反应者公司更加强调运营/财务指标。d) 反应者公司将比防御者、探矿者和分析者公司更少强调运营/财务和关系指标。
与偏见相结合：通过介入反馈
大语言模型（LLM）通常会产生偏见的输出，其中包含令人反感，有毒或刻板印象的文本。现有的LLM对准方法，例如根据人类反馈（RLHF）学习的强化学习，从而根据当前模型输出的奖励信号来减轻偏见，而无需考虑偏见的来源。在这项工作中，为了探索偏见的形成，我们从因果的角度重新审视了LLMS的文本生成。我们确定了包含文本短语语义相关性的预训练数据和输入提示，因为LLMS和模型输出之间的两个混杂因素会导致偏见。受到因果观点的启发，我们利用RL对齐中的奖励模型作为一种仪器变量来对LLMS进行因果干预。利用初始LLM和Intervened LLM之间的奖励差异作为介入反馈来指导RL FINETUNT，我们提出了C ausality-a ausa a aus a Ware a Ware a Ware a strignment（CAA），用于LLM DEMIAS。在两个具有三个不同对齐目标的文本生成任务上的经验证明了我们在对齐LLMS时的方法，以产生较小的偏见和更安全的输出。
肺癌免疫治疗与放射治疗相结合
肺癌仍然是癌症发病率和死亡率的第一大原因，2018年全球估计有200多万新发病例和180万人死亡（1），2018年因肺癌死亡人数接近所有癌症死亡人数的五分之一（1）。肺癌的主要病理类型包括非小细胞肺癌（NSCLC）和小细胞肺癌（SCLC），NSCLC约占所有病例的80%–85%（2）。NSCLC的治疗是分期治疗。对于I期或II期患者，如无禁忌症，应行完整的手术切除。无法切除的患者应考虑化疗，联合/不联合放疗。长期以来，以铂类为基础的化疗一直是转移性NSCLC患者一线治疗的主要选择（3）。自20世纪90年代以来，随着对肺癌驱动基因的认识，靶向治疗[包括但不限于针对表皮生长因子受体（EGFR）突变、KRAS突变、ALK基因重排和ROS1重排的药物]改变了驱动基因突变NSCLC的治疗，显著延长了患者的生存期（4,5）。然而，尽管取得了长足的进步和新药的开发，预计5年总生存率（OS）仍仅为18%（6）。因此，迫切需要开发有效且低毒性的NSCLC治疗方法。
将供应链战略与企业战略相结合...
采购主管应提升团队的技能，以提高团队绩效，并重新培训团队以摆脱旧习惯。许多采购风险管理解决方案严重依赖深入分析。团队应该熟练使用现代数字技术来创建更准确的预测和基于场景的定价模型，同时提高采购透明度以增加现金流。
azobispyrazole家族作为相结合（接近）...
4-4 327 ~395 277 420 98 c 99 / ~100 f 42 c 77 h 681 3-4 326 ~394 277 413 97 c 97 / 99 f 30 c 45 h 623 3-3 325 400 277 430 97 c 98 / 99 f 33 c 61 h 72 4-5 342 – 285 430 97 d 98 / 99 f 47 D 71 H 25 3-5 342〜413 295 440 97 D 98 /99 F 45 D 58 H 6 5-5 356 - 323 451 94 E 99 / 〜100 F 39 D 49 H 0.3 H 0.3 H 0.3 < / div>
将人工智能与软件智能相结合
软件智能技术就是这种能力的体现，它由编译器、编码语言和数据库结构专家经过多年的深入研发磨练而成。软件智能技术使机器能够全面理解任何系统，无论其规模有多大。该技术可以读取和理解数据库结构、端到端事务和 API，并将内部结构逆向工程为图形数据库，该数据库可以转换为可搜索的蓝图，供架构师和开发团队立即获得各种技术问题的答案。这种能力本身可以消除手动完成的大量耗时工作，并提高团队维护、更改、现代化和扩展应用程序的能力。但是，系统越大，人类就越难掌握其全部内容，即使内部工作以最易于导航和使用的可视化方式呈现。在解释“原样”并为 AWS、Azure、GCP、混合或本地设计目标架构方面，人力投入是不可忽视的。
灵活发电与热回收相结合
出色的负荷跟踪能力 Wärtsilä 的模块化装置概念采用多单元安装，在任何负荷下都能提供高装置效率：在需求低时，可以关闭一些发电机组，而装置继续以峰值效率运行，并根据需要运行尽可能多的装置。这还允许在装置发电时对装置进行维护。当负荷需求增加时，装置可以快速启动：中型发动机装置将在仅 2 分钟内达到 100% 的电力输出，这使其成为风能和太阳能发电的完美补充。
多尺度建模与机器学习相结合
摘要 机器学习越来越被认为是生物、生物医学和行为科学领域一项很有前途的技术。毫无疑问，这项技术在图像识别方面取得了巨大的成功，并可直接应用于电生理学、放射学或病理学等诊断领域，在这些领域我们可以获得大量带注释的数据。然而，机器学习在预后方面往往表现不佳，尤其是在处理稀疏数据时。在这个领域，基于经典物理的模拟似乎仍然无法替代。在这篇综述中，我们确定了机器学习和多尺度建模在生物医学科学中可以相互受益的领域：机器学习可以以控制方程、边界条件或约束的形式整合基于物理的知识，以管理不准确问题并稳健地处理稀疏和噪声数据；多尺度建模可以整合机器学习来创建代理模型，识别系统动态和参数，分析敏感性，并量化不确定性以弥合尺度并理解功能的出现。着眼于生命科学领域的应用，我们讨论了机器学习与多尺度建模相结合的最新技术，确定了应用和机会，提出了未解决的问题，并解决了潜在的挑战和局限性。我们预计它将激发计算力学界的讨论，并触及数学、统计学、计算机科学、人工智能、生物医学、系统生物学和精准医学等其他学科，共同努力为生物系统创建强大而高效的模型。
将可再生能源与建筑管理相结合 - ...
简介 采用可再生能源并将其与楼宇管理系统 (BMS) 相结合是解决与建筑环境中的能源使用相关的日益增长的问题的关键策略。随着城市化进程加快和能源需求增加，建筑物已成为关键的消耗节点，约占全球能源使用量的 40%。可持续发展的当务之急是从传统的能源实践转向优先考虑可再生能源（如太阳能、风能和地热能）的系统。这些技术与 BMS 协同作用时，有可能彻底改变建筑物，从被动的能源消费者转变为主动、高效的能源管理者。从可持续发展的角度来看，这种整合不仅是环境当务之急，也是社会经济机遇，有望降低运营成本，提高能源弹性并与全球碳减排目标保持一致 [1-3]。
将人工智能和机器学习与运营相结合
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