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D4.4 数据融合、分析和语义质量解决方案
本文档代表了数据分析、数据融合和语义质量可交付成果。其主要目标是描述用于实现数据融合、分析和语义质量的方法，这些方法是组成虚拟个体模型 (VIM) 的解决方案。已与 PRECIOUS 项目的参与者一起建立了受控词汇表。它为所有合作伙伴（用户、开发人员、专家和卫生人员）提供了对数据的共同理解，建立了与专注于电子健康的现有项目和数据源的关系，允许监控和维护词汇表的质量问题，协调来自不同传感器和输入提供商的数据，并为整个项目使用标准化数据模型。然后，提出了每个领域知识的描述，以详细说明从低级上下文中提取语义数据，例如文本数据的语义分析、食物分析、心率处理、环境传感器分析和手机传感器数据分析。
使用人工智能的职业治疗师
1生成型AI：“能够生成培训数据中的文本，图像或音频等看似新颖，有意义的内容的计算技术”（Feuerriegel等，2024）2大语言模型（LLMS）：“ LLMS是一种特殊设计的生成AI，该类型是为了帮助生成基于文本的内容。LLM深度学习算法已在大量的书面人类语言和文本数据集中进行了预先培训，以总结，生成和预测新的基于文本的内容。” （新西兰卫生，2024年）3隐私专员的电子学习模块是免费的，但您需要注册：https：//elearning.privacy.org.nz/ 4 TE Mana Raraunga的毛rara毛玛娜·玛娜·玛娜（Te Mana Raraunga）的毛玛利人数据主权网络宪章可以在此处找到： https://static1.squarespace.com/static/58e9b10f9de4bb8d1fb5ebbbc/t/59130202020d15cf7ddddd e1df34482/14944417935052/te+mana+mana+raraunga+raraunga+car+％26+％26+％26+％26
自我改善的基础模型，没有人类监督
摘要：作为基础模型（FMS）量表，他们面临着数据瓶颈，高质量的互联网数据的增长无法跟上他们的培训需求。这已经是文本数据最明显的，在诸如体现智能之类的领域中一直是一个一致的问题，并有望很快施加其他方式。自我改进，一种范式，其中模型生成和训练了从相同或其他模型生成的合成数据，它提供了有希望的解决方案。这种范式与依赖于人类数据的监督学习和依赖于外部奖励的强化学习（RL）不同。自我完善框架需要模型来自我策划的培训数据，通常会使用不完美的学习验证者和独特的挑战。本研讨会将探索用于自我完善的算法，涵盖诸如合成数据，多模式和多模式系统，弱至较大的概括，推理时间自学和理论限制等主题。
人工智能增强艺术欣赏：从艺术品中生成文本以促进包容性
视觉艺术有助于表达、交流和联系，但对于视障人士和缺乏资源来了解艺术技术和历史的人来说，视觉艺术仍然难以接触。在这项工作中，我建议开发一种生成式人工智能模型，该模型可以生成对给定艺术品的描述和解释。这样的研究可以使艺术更容易被接受，支持艺术教育，并提高人工智能理解和翻译创意媒体的能力。开发将从一项形成性研究开始，以评估盲人和视力低下人士以及艺术专家的需求和偏好。在形成性研究之后，基本方法是在艺术品及其随附描述的数据库上训练模型，从提取的视觉数据中预测情绪，并生成一个与训练文本数据非常相似并结合情绪分析的段落。然后，将通过 METEOR 等指标对模型进行定量评估，并通过图灵测试在迭代过程中对模型进行定性评估。
教务长办公室 生成式人工智能
人工智能 (AI) 语言模型使用自然语言处理来生成类似人类的文本，这是一种快速发展的技术，正在走向普及。此类系统的示例包括 ChatGPT（GPT 代表生成式预训练 Transformer）、Bard 和其他类似程序。这些系统本质上是基于计算机的语言模型，可以参与对话、理解复杂的语言模式并生成连贯的响应。这些模型已在来自书籍、文章和在线资源的大量文本数据上进行了训练，使它们能够理解上下文、提供解释，甚至模拟讨论。这些 AI 工具有可能协助各种教育场景，例如起草文件、提供见解和促进交流。值得注意的是，这些工具不是人类，它们的响应存在局限性和偏见。因此，虽然生成式 AI 提供了创新的可能性，但它需要在大学学术框架内仔细考虑隐私、准确性和道德使用方面的问题。
机器学习和自然语言处理用于预测航空事故报告中的人为因素
摘要：在航空领域，人为因素是安全事故的主要原因。多年来，人们开发了能够评估人为状态和管理风险的智能预测系统来识别和预防人为因素。然而，缺乏大量有用的标记数据往往是这些系统开发的障碍。本研究提出了一种从航空事故报告中识别和分类人为因素类别的方法。对于特征提取，开发了文本预处理和自然语言处理 (NLP) 管道。对于数据建模，考虑了半监督标签扩展 (LS) 和监督支持向量机 (SVM) 技术。采用随机搜索和贝叶斯优化方法进行超参数分析和模型性能改进，以 Micro F1 分数衡量。最佳预测模型在分类框架的每个级别分别获得了 0.900、0.779 和 0.875 的 Micro F1 得分。所提出方法的结果表明，基于文本数据的人为因素分类可以获得良好的预测性能。尽管如此，建议在未来的研究中使用更大的数据集。
情感和情感分析技术的进步
简介：理解和分析人类情绪是研究的关键领域，其应用涵盖了医疗保健，教育，娱乐和人类计算机的互动。目的：利用诸如面部表情，语音模式，生理信号和文本数据之类的模式，本研究研究了深度学习体系结构的整合，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN）和变形金属模型，以有效地捕获错综复杂的情绪简化。方法：此数据集提供了广泛的情感类别和情感分类，它是推进创新的机器学习和深度学习模型的强大资源。结果：这些发现为开发能够适应人类情绪的智能系统的方式铺平了道路，从而促进了人类与机器之间的自然和同情性相互作用。结论：未来的方向包括扩展数据集，解决道德注意事项以及将这些模型集成到现实世界应用程序中。
本土语言技术标准
元素：字符编码 字符编码将字符映射到二进制数据（位/字节级别）。每个字符集使用一个或多个特定编码。系统必须知道使用哪种编码才能正确解释二进制数据所表示的内容。土著语言文本由由 Unicode 字符组成的字素（符号）字符串组成。这些字素可以使用 UTF-8（最好）或 UTF-16 编码编码为二进制数据。UTF-8 是 BC 政府系统的首选编码，因为它只使用一个字节存储所有 ASCII 字符，并且 BC 政府系统中的大多数文本数据都是 ASCII。多字符字素和土著语言非 ASCII 字符需要额外的字节。UTF-16 也是编码 Unicode 字符的标准，但每个字符需要 2 或 4 个字节。由于 UTF-8 对于主要使用 ASCII 字符的应用程序更有效，因此它是 BC 政府系统中首选的编码。
省数据计划讲义
4。元素：字符编码字符编码映射字符到二进制数据（位/字节级别）。每个字符集使用一个或多个特定的编码。系统必须知道使用什么编码来正确解释二进制数据所表示的内容。土著语言文本由由Unicode字符组成的图形字符串（符号）组成。可以使用UTF-8（最好是）或UTF-16编码将这些素描编码为二进制数据。UTF-8是在卑诗省使用的首选编码。政府系统，因为它仅使用一个字节来存储所有ASCII字符，而大多数文本数据都在卑诗省。政府系统是ASCII。多字符素数和本地语言非ASCII字符需要其他字节。UTF-16也是编码Unicode字符的标准，但每个字符都需要2或4个字节。由于UTF-8对于主要使用ASCII字符的应用程序更有效，因此它是在卑诗省使用的首选编码。政府系统。