XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抹布
AI和机器学习Essentials
•生成AI的简介•生成AI模型的应用和局限性•从业务角度（模型大小，微调，调整，抹布系统等）进行考虑，第2天 - AI中的第2-下午的机会•AI项目的操作考虑•AI项目构想（分组工作）•讨论所选项目（遇到的问题）•结论和划分•DIVEALLE
体现摊位：检索和生成的一般非参数体现记忆
机器人可以探索和学习多少没有限制，但是所有这些知识都需要搜索和可行。在语言研究中，重新增强生成（RAG）已成为大规模非参数知识的工作室，但是现有技术并未直接转移到具有多模式的体现域，数据高度相关，感知需要抽象。为了应对这些挑战，我们引入了体现rag，该框架可以通过非参数存储器系统来增强体现代理的基础模型，该系统能够自主构建导航和语言生成的层次结构知识。体现的rag依处理各种环境和查询类型的各种空间和语义分辨率，无论是针对特定对象还是对氛围的整体描述。在其核心上，体现rag的记忆是作为语义森林结构的，以不同级别的细节存储语言描述。这个分层组织允许系统在不同的机器人平台上有效地生成上下文敏感的输出。我们证明，体现的抹布有效地将抹布桥接到机器人域，成功处理了19个环境中的200多个解释和导航查询，突显了其对常规非参数系统的预期用于实施剂。
危险材料和废物管理计划手册
5.3 程序................................................................................................................................ 67 废油................................................................................................................................... 69 汽车和卡车铅酸电池............................................................................................ 72 镍镉、碱性、锂、碳锌和纽扣电池....................................................... 74 空容器...................................................................................................................... 77 受溶剂污染的毛巾、抹布或吸附剂.................................................................... 79 荧光灯和白炽灯泡.................................................................................................... 82 汞恒温器、开关和温度计.................................................................................... 84 含多氯联苯 (PCB) 的废物.................................................................................... 86 旧轮胎............................................................................................................................. 88 空喷漆罐............................................................................................................. 90
curriculum vitae noor asnida binti asli（ph.d）
i。 GIP标题：氧化锌纳米颗粒的重量百分比和覆盖在芒果上的颗粒大小以抑制炭疽病疾病的影响 - 20,000.00 rm ii。frgs标题：ZnO纳米颗粒涂层芒果果实对Colletotrichum Gloeosporiodes抗真菌活性的影响 - 1/9/2019-30/11/2021，RM 62,800.00 III III。抹布标题：从废料油中合成石墨烯 - 1/12/2015-30/11/2017，RM 43,000.00
在开放LLMS上应用检索功能的一代，以支持高血压患者的医疗聊天机器人
抽象疾病管理，特别是对于慢性病或老年人，涉及持续监测，生活方式调整和频繁的医疗互动，需要有效的家庭护理解决方案。为了满足这些需求，聊天机器人技术已成为支持患者自主管理健康的有前途的工具。在这种情况下，聊天机器人必须提供及时，准确的信息和持续的善解人意支持，以维持患者的参与度。此外，数据隐私问题需要避免第三方自然语言处理和发电服务。为了满足这些需求，在本文中，我们建议开发聊天机器人，以支持患者管理慢性病，重点关注高血压。特别是，由于隐私要求，我们使用开源大型语言模型来避免专有系统。鉴于他们的性能基于最先进的指标，我们不竞争第三方服务，因此我们结合了检索增强发电（RAG）技术，建立了一个知识库，并通过医学专业人员的投入来提高模型性能。我们评估了七个开源型号，其中包括两个在医疗领域进行的专门培训。我们的结果表明，抹布可显着提高性能，超过没有抹布的专门医疗域模型。这种方法提供了一种有希望的解决方案，用于独立安全地管理慢性条件。
与您的文档聊天
这是一种在自然语言处理和机器学习中使用的技术，旨在融合主要基于检索和生成模型的好处（LLMS），以提高生成文本的质量。因此，该技术找到了有关有争议的关键应用程序，其中包括文档，文档摘要以及类似聊天机器人的对话。通过使用大型语言模型（例如Chatgpt，Mixtral和Phi），抹布方法代表了提高响应质量的方法。它结合了两个主要要素：检索和产生。因此，检索组件的责任是浏览庞大的知识库或数据库，以检索相关信息。这意味着在LLM的庞大知识数据库下进行搜索。目标是什么？目标是检索最相关的内容，该内容最有机会包含信息以填充用户的查询。本质上，就像抹布系统首先搜索与给定文档中用户查询相关的答案。检索组件检索所需的信息后，它将其用输入提示将其输入生成组件。，然后魔术就会发生！具有LLMS的生成组件以输入提示和检索到的文档来制作响应。生成组件可以使用检索到的文档提供的上下文来构建响应，而响应不仅是准确的，而且与对话更有益和相关。
讲义 - 德国联邦国防军
农夫行走：双臂伸展并垂在身体两侧，承受相同的重量，例如。 B. 两个装满水的水桶（每个 5 升）。用最大握力（静态 = a））抓住手柄并行走 25 米的距离。放下水桶，松开双手，再次拿起握把再走25米，重复4次。手柄直径可以例如B.可以通过用抹布包裹手柄来改变；变化：行走时，流畅地交替稍微张开和合上双手（动态 = a）和 b）交替）。
Villaverla (VI) - 垃圾收集 2019
• 各类硬质塑料（不包括液体容器） • 橡胶和泡沫塑料、不可回收纸 • 录音带/录像带/CD 及其容器 • 尼龙薄膜、袋子、玻璃纸、海绵。 • 塑料餐具、一次性剃须刀。 • 桶、盆和破损玩具（不含电子部件） • 钢笔和小塑料/胶木物品 • 复写纸、油性/脏纸或层压纸 • 尼龙、不可回收抹布、创可贴、布 • 彩绘木制品、衣架、袋子 • 小块破碎的陶瓷或瓷器 • 尿布、卫生巾、化妆品 • 吸尘器产生的灰尘 • 猫砂和动物排泄物 • 旧鞋、灯泡、烟蒂
Thinksystem Nvidia H200 141GB GPU
AI由于成本，集成复杂性和部署时间而无法实现。以前，组织依靠最新数据依靠llms来验证其LLM，这是一个昂贵且耗时的过程。NETAPP AIPOD与Lenovo一起使用NVIDIA OVX结合了NVIDIA认证的OVX Lenovo Thinksystem SR675 V3服务器，具有经过验证的NetApp存储，以创建专门为AI工作负载设计的融合基础架构。使用此解决方案，客户将能够为聊天机器人，知识管理和对象识别等用例进行AI抹布和推理操作。