XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索数据
XSL•fo
背景：将信息技术集成到医疗保健中已经创造了解决诊断挑战的机会。互联网搜索代表了与健康相关数据的广泛来源，有望改善早期疾病检测。研究表明，搜索行为的模式可以在临床诊断前揭示症状，从而提供创新的诊断工具的潜力。利用机器学习的进步，研究人员探索了将搜索数据与健康记录联系起来以增强筛查和结果的链接。但是，诸如隐私，偏见和可伸缩性之类的挑战对于广泛采用仍然至关重要。目标：我们旨在探索在医学诊断中使用互联网搜索数据的潜在和挑战，特别关注癌症，心血管疾病，心理和行为健康，神经退行性疾病以及营养和代谢性疾病等疾病和疾病。我们在评估当前研究状态，确定差距和局限性以及提出未来的研究方向以推动这一新兴领域的方向时，研究了道德，技术和政策考虑因素。方法：我们对经过同行评审的文献和与主题专家的信息访谈进行了全面分析，以检查医学研究中互联网搜索数据的景观。我们在10月至2023年12月之间在PubMed数据库上搜索了已发表的同行评审文献。结果：基于预定义标准的系统选择包括来自2499个已确定文章的40篇文章。分析揭示了医学诊断中互联网搜索数据研究的新生领域，其标志是分析和数据集成的进步。尽管诸如偏见，隐私和基础架构限制等挑战，但新兴计划仍可以重塑数据收集和隐私保护措施。结论：我们确定了与某些疾病和条件中诊断注意事项相关的信号，这表明此类数据有可能增强临床诊断能力。但是，利用互联网搜索数据来改善早期诊断和医疗保健结果，需要有效解决道德，技术和政策挑战。通过促进跨学科的合作，推进基础设施的发展以及优先考虑患者的参与和同意，研究人员可以在医学诊断中释放互联网搜索数据的变革潜力，以最终增强患者护理，并提高医疗保健实践和政策。
衍生产品 2022 宣传册
通过其地球观测卫星群，NASA 每年收集数 PB 的数据。借助遥感工具包，用户现在可以查找、分析和使用最相关的数据，用于他们的研究、商业项目或保护工作。该工具包提供了一个简单的系统，可根据用户输入快速识别相关来源。该工具包将帮助用户搜索数据，以及现成的工具和代码以构建新工具。
定量潮流
潮流已成为识别和跟踪消费者兴趣和行为的一般趋势的重要营销智能工具。目前，趋势范围是由趋势猎人进行定性进行的，他们在日常生活中梳理，以寻找表明消费者需求和需求的重大变化，或者是由分析师定量地转移的，分析师监视了单个指标，例如已经搜索，博客或在线搜索了一个关键字的次数。在这项研究中，作者证明了如何通过发现隐藏在大量指标的共同进化后面的常见轨迹来改善后者。作者提出了一个结构性动力学因子分析模型，该模型可用于同时分析数十个甚至数百个时间序列，将它们蒸馏成几个关键的潜在动态因子，从而将季节性循环运动分离出季节性的循环运动，使其与非季节的非组织趋势线分离。作者展示了一种新型的多元方法，用于在一个应用程序中进行定量趋势介绍，涉及有希望的新的营销智能来源 - 从Google的搜索搜索中的关键字搜索数据中的搜索中的关键字搜索数据 - 在他们分析了38个主要车辆的搜索量模式，以在81个月的时间内实现81个月的轻型车辆，以发现消费者汽车购物的关键趋势。
革命性生成AI：量子计算...
摘要：可以通过应用量子物理学的力量来实现改变人工智能和机器学习的潜力。经典位仅限于0或1。另一方面，虽然量子位也仅限于0或1，但它们可以同时存在于两种状态的所谓叠加中。此功能使量子计算机比传统设备相比，量子计算机能够涵盖可能的解决方案的指数领域。生成建模是指AI中的分支，其中涉及搜索数据模式并自动生成新样本。由于量子计算机，合成生成的信息将更加现实和变化。量子力学概念构成生成对抗网络，变化自动编码器和更复杂的生成模型。
引用方式：Batista EC, Ferreira AP, Oliveira VC, Amaral GG, Jesus RF, Quintino ND, et al. 免疫接种后不良事件的主动监测
大多数国家都有监测系统，任何个人，无论是否是卫生专业人员，都可以自发主动地报告免疫接种后发生的不良事件。（4、5、7）在巴西，当接种过免疫生物制剂的人在卫生服务中出现一些不良接种后事件时，卫生专业人员会被动地进行报告，（8）导致漏报。大多数研究都是基于巴西免疫接种不良事件信息系统（SI-AEFI - Sistema de Informação dos Eventos Adversos Pós- Vacinação）的二手数据开展的。然而，报告表的填写问题，尤其是字段的完整性问题，可能会影响信息质量，从而影响事件发生的实际情况。 （9-11）本研究建议对免疫接种后的不良事件进行主动监测，并直接搜索数据，从而增进对社区中这些事件的了解，从而推进知识的发展。这种类型的监测可以观察、了解和识别
MOBIDIC B的系统组织 - ACM数字图书馆
OBIDIC B 是一台全晶体管军用计算机，安装在标准陆军拖车上。它是一种通用、并行、二进制、同步、定点和双工数据处理系统。它包含两个基本处理器，特性相同，内部连接到相同的系统传输总线。两个处理器共享一组通用的输入输出设备，每个处理器都能够在不受干扰的情况下运行独立程序。它们还能够进行双工操作，允许任何一个处理器监视和控制另一个处理器。除了每个处理器中的 8192 字高速核心内存外，还有一个 5000 万位的大容量内存。该内存被视为输入输出设备，可通过输入输出指令寻址。它集成了一个数据检索单元，以便于从磁带和大容量内存中搜索数据。控制台也是双工的，包含两个独立且相同的面板，每个处理器一个。
MOBIDIC B 的系统组织 - ACM 数字图书馆
OBIDIC B 是安装在标准陆军拖车上的全晶体管军用计算机。它是一个通用、并行、二进制、同步、定点和双工数据处理系统。它包含两个基本处理器，特性相同，内部连接到相同的系统传输总线。两个处理器共享一组通用的输入输出设备，每个处理器都能够在不受干扰的情况下运行独立程序。它们还能够进行双工操作，允许任何一个处理器监视和控制另一个处理器。除了每个处理器中的 8192 字高速核心内存外，还有一个 5000 万位大容量内存。该内存被视为输入输出设备，可通过输入输出指令寻址。数据检索单元被整合在一起，以便于从磁带和大容量存储器中搜索数据。控制台也是双工的，包含两个独立且相同的面板，每个处理器一个。
开发日志-2024 Q1（1月
关于剑桥分区的请参见：https：//www.cambridgema.gov/cdd/zoninganddevelopment/zoning开放数据：有关开发日志中有关项目的当前和历史数据均可以公众为公众在城市开放数据网站的计划部分中以表格形式提供。 您可以在不建立帐户的情况下查看和搜索数据。 如果您想保存工作或发表评论，则需要帐户。 使用此版本的开发日志，有五个表和两个相关的地图。 “当前版本”表包含最近版本中列出的项目的数据。 每次日志更新时，这些表中的数据都会更改。 请注意，有两个当前版本表，一个具有项目级别的数据，另一种列出了项目的个人用途。 每个表都有关联的地图。 要下载此处找到的数据副本，请访问城市开放数据门户的规划类别：https：//data.cambridgema.gov/browse?q= devevelopment Log Ableaveaper：此处提供的所有信息在出版时对我们的最佳知识都是准确的。 所有说明的信息均可随时进行修订或撤回。 This document is found at: https://www.cambridgema.gov/CDD/developmentlog Direct questions or comments about the Development Log to: Scott Walker, Senior Manager for Data Services Phone: (617) 349-4600 Cambridge Community Development Department Fax: (617) 349-4669 344 Broadway, Cambridge, MA 02139 E-mail: swalker@cambridgema.gov请参见：https：//www.cambridgema.gov/cdd/zoninganddevelopment/zoning开放数据：有关开发日志中有关项目的当前和历史数据均可以公众为公众在城市开放数据网站的计划部分中以表格形式提供。您可以在不建立帐户的情况下查看和搜索数据。如果您想保存工作或发表评论，则需要帐户。使用此版本的开发日志，有五个表和两个相关的地图。“当前版本”表包含最近版本中列出的项目的数据。每次日志更新时，这些表中的数据都会更改。请注意，有两个当前版本表，一个具有项目级别的数据，另一种列出了项目的个人用途。每个表都有关联的地图。要下载此处找到的数据副本，请访问城市开放数据门户的规划类别：https：//data.cambridgema.gov/browse?q= devevelopment Log Ableaveaper：此处提供的所有信息在出版时对我们的最佳知识都是准确的。所有说明的信息均可随时进行修订或撤回。This document is found at: https://www.cambridgema.gov/CDD/developmentlog Direct questions or comments about the Development Log to: Scott Walker, Senior Manager for Data Services Phone: (617) 349-4600 Cambridge Community Development Department Fax: (617) 349-4669 344 Broadway, Cambridge, MA 02139 E-mail: swalker@cambridgema.gov
![arxiv：2412.14135v1 [cs.ai] 2024年12月18日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\ba6858cc5362071828a21c1cb0683c3c2b12b707.webp)
arxiv：2412.14135v1 [cs.ai] 2024年12月18日
OpenAI O1代表了人工整体的重要里程碑，该里程碑在需要强大的推理能力的许多挑战任务上实现了专家级别的表现。Openai声称O1背后的主要techinique是秘密学习（Openai，2024a; b）。最近的作品使用诸如知识蒸馏之类的替代方法来模仿O1的推理风格，但是它们的有效性受到教师模型的能力上限的限制。因此，本文从强化学习的角度来解析了实现O1的路线图，重点关注四个关键组成部分：政策初始化，奖励设计，搜索和学习。策略初始化使模型能够开发类似人类的推理行为，使他们能够有效地探索解决方案空间的复杂问题。奖励设计通过奖励成型或奖励建模提供密集有效的信号，这是搜索和学习的指导。搜索在训练和测试阶段生成高质量的解决方案中起着至关重要的作用，这可以通过更多的计算产生更好的解决方案。学习利用通过搜索改进策略生成的数据，可以通过更多的参数和更多的搜索数据来实现更好的性能。现有试图重现O1的开源项目似乎是我们路线图的一部分或变体。共同强调了学习和搜索如何推动O1的进步，从而为LLM的开发做出了有意义的贡献。