XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文本数据
使用ML ...
该项目中提出的药物推荐系统利用机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）的协同作用，以提供针对药品干预的个性化和背景意见的建议。通过合并来自不同来源的数据，包括药物特性，医疗状况和患者评论，该系统建立了全面的知识库。初始数据预处理涉及高级NLP技术，促进情感分析并从非结构化的文本数据中提取有意义的见解。ML组件采用混合模型，结合了协作过滤和基于内容的过滤，从而确保了药物建议的准确性和个性化。用户界面的设计是为简单起见的，允许用户输入医疗信息和偏好，并由可视化工具支持，这些工具提供了详细的见解，以对推荐药物进行详细的见解。连续反馈回路可增强系统的适应性，并根据现实世界的反馈和用户体验发展。该项目表示医疗解决方案的前瞻性方法，利用ML和NLP创建动态和用户的药物推荐系统。
AI在大型语言模型时代的科学
AI在科学领域的能力跨越了广泛的范围，从原子水平（在该量子水平）求解量子系统的部分微分方程到分子水平，预测化学或蛋白质结构，甚至扩展到社会预测，例如尤其疾病暴发。大型语言模型（LLMS）的最新进展，由诸如Chatgpt之类的模型进行了扩展，显示了涉及自然语言的任务，例如翻译语言，构建聊天机器人和回答问题。当我们考虑科学数据时，我们会注意到序列的自然语言与自然语言的相似之处 - 序列的科学文献和健康记录，以文本为单位，序列中的生物词数据或诸如大脑信号之类的传感器数据。出现的问题是：我们可以利用这些最近的LLM的潜力推动科学进步吗？在本教程中，我们将规定大型语言模型在三个至关重要的科学数据类别中的应用：1）文本数据，2）生物医学序列和3）脑信号。此外，我们将在科学研究中深入研究LLMS的挑战，包括确保信任度，实现个性化和适应多模式数据表示。
激光竖琴生成实时推文的语音和文本......
1。引言单词是传达问候，思想，感觉和情感的有用工具。尤其是诗歌是一种丰富的单词表达形式，有时听起来像是一首歌。，例如，haiku是由音节构建的传统日本经文，即使没有旋律也可以读出一首歌，因为单词具有口音，语调和节奏的短语。这意味着口语的声音是构成包含各种人类情感的音乐的有吸引力的资源。现在有许多人将世界各地的Twitter用作与他人交流的工具。他们鸣叫有关日常琐事的简短话语和与他人分享的意见。有人总是在某个地方发推文，它创造了反映人类思想和内心的大量单词。推文单词本身只是文本数据；但是，当它们与人类的声音交谈时，它们类似于诗歌和歌曲。我们提出了一种使用人类声音说单词和激光竖琴的系统。我们使用Twitter网站[1]的推文中的单词作为音乐的材料。1.1 Twitter应用程序已经开发了许多Twitter客户端应用程序，其中一些应用程序具有娱乐性的享受推文。
人工智能 – 学士学位考试题目
1.[计算入门] 1 位加法器和半加器有什么区别，如何组合它们来构建 N 位加法器？2.[计算入门] 定义正则表达式，给出如何使用它们处理文本数据的示例 3.[人工智能入门] 用于学习前馈神经网络参数的反向传播算法。4.[人工智能入门] 数据挖掘中考虑的问题的基本类别（例如聚类和分类算法）。5.[编程入门] 根据示例简要描述以下机制：map、filter、zip 和列表推导。6.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的面向对象原则。7.[编程入门] 简要描述 Python 中提供的基本数据结构。8.[人工生命和认知系统] 解释进化算法/进化策略/遗传编程/蚁群优化/粒子群优化的工作原理。9.[人工生命和认知系统] 列举认知架构的组成部分并讨论其用途。10.[概率简介] 描述条件概率、全概率定理和
技术杂志
在互联网时代，用户中有许多图像在用户中流传，其中一些图像包含需要机密性的财务或个人信息。加密算法长期存在，并且所使用的数据集中在文本数据上，而多媒体数据长期以来被忽略了。此外，在3D图像编码技术中存在明显的缺点。本文提出了一种使用洛伦兹混乱系统（通过使用洛伦兹系统的三个方程式）开发的图像的方法，以电子方式加密和解密，在此之前，图像像素是使用可逆的转移和旋转过程来增加了cixels cixels cix cip cip cip cip cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking cocking的图像像素的破坏。然后，他假设的技术给出了以下结果：图像加密之前的平均熵计算为（7.285），图像加密后（7.9974）的平均NPCR为（99.65％），UACI为（30.35％），这证实了所提出的方法是可靠的和适用的。此外，与其他类似作品相比，建议的技术可以提供最佳的结果。
解开sts：用于结构主题的R包和...
文本数据在社会科学研究中继续蔓延，源于电子邮件，社交媒体帖子，调查，大型语言模型的生成文本等来源。与文档级元数据（例如作者人口统计学，时戳）的广泛可用性导致了结构主题模型（STM）（Roberts，Stewart，Stewart，Tingley，Lucas，Lucas，Leder-Luis，Luis，Luis，Gadarian，Gadarian，Gadarian，Albertson，Albertson，Albertson和Rand 2014; Roberts，Rand; Roberts; Robert和Stewart和Airloldi 2016 comporiative of Airnatiation of Airnatiation of Aira gation and Aira Meta 2016，以下情况下，该公司，以下情况下，以下情况下，以下情况下，以下情况下，该公司的统一性构成了它的统一性。更好地总结文本文档中的内容。该模型以及STM R软件包（Roberts，Stewart和Tingley 2019）允许研究人员发现主题并估算其关系，以通过对潜在主题普遍性的回归分析（用于主题的文档的比例）来记录元数据。
ldmol：文本到 - 分子扩散模型
以扩散模型的出现作为生成模型的前线，许多研究人员提出了通过条件扩散模型的分子产生技术。但是，分子的不可避免的离散性使扩散模型很难将原始数据与自然语言等高度复杂的条件连接起来。为了解决这个问题，我们提出了一种新型潜在扩散模型，称为文本条件分子的生成。ldmol构建了一种分子自动编码器，该自动编码器可产生可学习且结构上的特征空间，并具有自然语言条件的潜在扩散模型。特别是认识到多个微笑符号可以代表相同的分子，我们采用对比度学习策略来提取特征空间，以了解分子结构的独特特征。ldmol优于文本到整体生成基准的现有基准，建议扩散模型可以在文本数据生成中胜过自回旋模型，而潜在的潜在域则更好。此外，我们表明LDMOL可以应用于下游任务，例如分子到文本检索和文本引导的分子编辑，表明其作为扩散模型的多功能性。
使用 StoryQ 探索英语语言艺术中的人工智能
摘要 使用 StoryQ 探索英语语言艺术 (ELA) 中的人工智能 (AI) 是一个 10 小时的课程模块，专为高中 ELA 课程设计。该模块使用 StoryQ（一个面向 6-12 年级学习者的基于 Web 的 GUI 环境）向学生介绍基本的 AI 概念和基本的机器学习工作流程。在这个模块中，学生使用非结构化文本数据，并学习训练、测试和改进文本分类模型，例如意图识别、点击诱饵过滤器和情绪分析。随着他们与机器学习语言模型的深入互动，学生还会对语言及其使用方式有更细致的理解，不仅仅是将其作为数据结构，而且将其作为人与人交往的工具。当前版本包含八节课，全部通过功能齐全的在线学习和教学平台提供。实施该模块需要计算机和互联网访问。该模块于 2022 年春季在 ELA 课堂上进行了试点，学生的学习成果是积极的。该模块目前正在修订，并将在 2022 年秋季进行进一步测试和改进。
大型语言模型时代的生物医学人工智能
人工智能在生物医学领域的能力范围很广，从原子级（求解量子系统的偏微分方程）到分子级（预测化学或蛋白质结构），再到社会预测（如传染病爆发）。大型语言模型的最新进展（以 ChatGPT 等模型为例）展示了其在自然语言任务（如翻译语言、构建聊天机器人和回答问题）中的强大能力。当我们考虑生物医学数据时，我们会发现其在序列方面与自然语言相似——生物医学文献和健康记录以文本形式呈现，生物序列或按序列排列的测序数据，或传感器数据（如脑信号）以时间序列形式呈现。问题出现了：我们能否利用最近的大型语言模型的潜力来推动生物医学知识的发现？在本教程中，我们将探讨大型语言模型在三个关键类别的生物医学数据中的应用：1) 文本数据、2) 生物序列和 3) 脑信号。此外，我们将深入研究大型语言模型在生物医学研究中面临的挑战，包括确保可信度、实现个性化以及适应多模态数据表示。
利用大型语言模型进行供应链网络提取和实体分类
供应链网络对于行业的运营效率至关重要，但其日益复杂的特性给映射关系和识别各种实体的角色带来了巨大挑战。构建供应链网络的传统方法严重依赖结构化数据集和手动数据收集，限制了其范围和效率。相比之下，自然语言处理 (NLP) 和大型语言模型 (LLM) 的最新进展为使用非结构化文本数据发现和分析供应链网络提供了新的机会。本文提出了一种新方法，利用 LLM 从公开来源提取和处理原始文本信息以构建全面的供应链图。我们以土木工程领域为例，展示了 LLM 如何揭示公司、项目和其他实体之间的隐藏关系。此外，我们对 LLM 进行了微调，以对供应链图中的实体进行分类，从而提供有关其角色和关系的详细见解。结果表明，特定领域的微调提高了分类准确性，凸显了 LLM 在行业特定供应链分析中的潜力。我们的贡献包括为土木工程领域开发供应链图，以及增强实体分类和供应链网络理解的微调 LLM 模型。