XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抹布
用抹布构建智能AI聊天机器人的企业指南
配备了RAG的AI Chatbots使您能够从数据中收集更多见解。他们可以有效执行诸如摘要，信息检索，语义搜索，多语言翻译，分类，情感分析，建议，教育，客户支持等等等任务。要在全球范围内进一步增强聊天机器人服务，请研究添加语音和翻译AI，以便在用户的自然语言中更快地提供无提交流。
在供应链管理中释放生成AI和抹布代理的力量：未来派观点
摘要供应链管理（SCM）在当今复杂的商业环境中起着至关重要的作用，人工智能（AI）的进步有可能改变SCM实践。本研究文章探讨了SCM中生成的AI和抹布（检索功能的一代）代理的尚未开发的潜力，从而对其应用提出了未来派的观点。研究始于SCM的概述以及AI在转变供应链操作中的重要意义。然后，它介绍了生成AI和抹布代理的概念，突出了它们在SCM中的独特功能和潜在的好处。全面的文献综述研究了SCM中对AI的现有研究，并探讨了生成AI和抹布代理在其他领域中的应用。评论确定了专门在SCM中使用生成AI和破布剂的研究差距和机会。“方法论”部分概述了研究方法，包括数据收集方法以及生成AI和抹布代理的实施细节。评估指标被解释以评估SCM中这些技术的有效性和性能。本文在SCM中介绍了生成AI和RAG代理的实际应用，重点介绍其在需求预测，库存管理，供应链操作和实时决策中的角色。提供了案例研究和实验结果，以证明其对SCM效率和客户满意度的潜在影响。 它还确定了未来的研究方向和提供了案例研究和实验结果，以证明其对SCM效率和客户满意度的潜在影响。它还确定了未来的研究方向和结果和分析部分介绍了进行的实验的发现，分析了定量和定性方面。与SCM中现有方法的比较进一步强调了生成AI和RAG代理的独特优势。讨论部分解释了结果，讨论了对SCM的影响，并解决了与SCM中的生成AI和RAG代理相关的局限性和挑战。
生成信息检索：抹布和gar
大语言模型（LLM）的出现导致信息检索（IR）技术的显着进步，从而发展了方法，例如检索授权生成（RAG）和产生增强的检索（GAR）[4]。这些方法利用了先进的生成能力和对LLM的深刻语义理解来提高信息系统的精确性和效果。检索增强发电（RAG）旨在提高LLMS产生的响应的可靠性[5]。通过在推理过程中动态检索和集成外部信息，RAG试图将模型的响应锚定在验证内容中。此方法解决了“ hal-lucined”信息的问题，即LLMS生成的综合但实际上不正确的内容。抹布的成功取决于模型有效地使用检索到的信息的能力，该信息依赖于外部来源的质量和完整性。相反，生成增强的检索（GAR）试图通过利用LLM的生成能力来改善搜索结果。gar采用这些模型来扩展和重新搜索查询或增强文档代表[2] [6]，从而更好地将用户查询与文档语料库保持一致。此方法不仅增加了搜索结果的相关性，而且还扩大了可响应复杂查询的内容范围。粗糙集已成功应用于Web挖掘（例如Web用法挖掘和网页分类）[1] [3]。我们期望粗糙的理论可以
多发性骨髓瘤精确药的抹布聊天机器人
精密医学的出现通过将独立的遗传，生活方式和环境方面的范围整合到量身定制患者护理中，从而实现了癌症治疗（Huang等人，2020年；金斯堡和菲利普斯，2018年）。然而，诸如多发性骨髓瘤（MM）等疾病的复杂性和异质性，在利用可用于个性化治疗计划的大量ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-ge-gemedication和生物医学文献（Rajkumar，2014;Röllig等人。，2015年）。为了解决这个问题，我们提出了一种创新的基于聊天机器人的聊天机器人框架，它利用自然语言处理的力量（NLP）和最先进的语言模型，以策划和分析MM特定的限制，并提供基于患者特语的个性化治疗方法，并提供基于患者特定于特语的选项（ ，2020）。，2020）。
预浸低绒抹布与在干燥低绒抹布上喷洒无菌酒精相比的优势
1988 年，Contec 率先推出预饱和湿巾，用于半导体洁净室，以提高便利性并减少溶剂使用量和挥发性有机化合物 (VOC) 排放。1990 年，无菌预饱和酒精湿巾被引入制药行业，用户报告称酒精使用量减少了 15% 至 50%。1 从那时起，药房无菌配制标准不断发展。现在，主要工程控制 (PEC) 使用 EPA 注册的一步式消毒清洁剂进行清洁和消毒，之后使用无菌 IPA (sIPA) 擦拭这些装置的内表面，以在配制前清除 ISO 5 级空间中的任何清洁剂残留物。