XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型的
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
考虑耕地肉类的考虑：潜在的细胞来源，潜在的分化和永生策略以及甲壳类动物和其他动物模型的经验教训
抽象栽培的甲壳类肉（CCM）是一种直接从干细胞中创建高价值的虾，龙虾和螃蟹产品的手段，从而消除了养殖或捕捞活动物的需求。传统的甲壳类企业在管理过度捕捞，污染和变暖气候方面面临的压力增加，因此CCM可以提供一种方法，以确保随着全球对这些产品的需求的增长，CCM可以提供足够的供应。为了支持CCM的发展，本评论简要详细介绍了迄今为止的甲壳类细胞培养工作，然后再解决目前对甲壳类肌肉发育的了解，尤其是所涉及的分子机制，以及这可能与最近在脊椎动物物种中耕种肉类生产的作品有关。认识到目前缺乏可用于建立CCM培养物的细胞系，我们还考虑了可以非属于非属于的原发性干细胞来源，包括易于释放和重新生成的四肢组织，以及在循环血淋巴中推定的干细胞。分子方法诱导了肌源性分化和推定干细胞的永生化。最后，我们评估了CCM研究人员，尤其是抗体的工具的当前状态，并提出了解决现有短缺的途径，以查看现场的进展。
使用各种损失模型的电池损失预测
这项工作比较并量化了带有太阳能光伏（PV）的住宅建筑物的案例研究中三个电池系统损耗表示的年损失。两个损失表示形式考虑了不同的操作条件，并使用电池电力电子转换器（PEC）的测量性能，但使用恒定或依赖电流的内部电池电池电阻的不同。第三表示是无关紧要的，并使用（固定的）往返效率。工作使用负载和PV轮廓的次数测量，包括不同的PV和电池尺寸组合的结果。与具有当前依赖性内部电阻的情况相比，结果表明使用恒定电池内部电阻不足，并将年度损失差异量化为-38.6％。结果还表明了通过固定的往返效率对电池系统的效率进行建模的缺陷，其损失差异在-5％至17％之间，具体取决于情况。此外，突出显示了计算细胞损失的必要性，并且量化了其对转换器加载的依赖性。
抽水蓄能水电投资模型的开发
能源市场正在不断发展，预计能源消费将大幅增加，从而导致生产增加。与此同时，欧盟指令的目标是优先实现无化石燃料发电、减少温室气体排放和到 2050 年实现气候中和，这对北欧目前的电力生产状况构成了挑战。为了管理这些预测，到 2045 年，可再生能源的发电量需要增加三倍。因此，间歇性能源的份额将大幅增加，从而需要更多的能源存储容量、辅助服务和电网平衡。抽水蓄能水电等能源存储系统可以在这一能源市场转型中发挥关键作用。然而，抽水蓄能水电尚未得到充分开发或证明在北欧进行大规模投资是可行的。本文研究了北欧抽水蓄能水电站的可行性和盈利能力。可行性评估是通过基于文献摘要和 PESTLE 框架内的访谈的 SWOT 分析进行的。受访者包括 Fortum 不同领域的专家，他们具备与本文相关的知识。为了评估盈利能力，我们在 MathWork 的 MATLAB 中创建了一个抽水蓄能水电站投资分析工具，重点关注 Fortum 现有的一个抽水蓄能水电站。该投资分析工具是针对几个具有固定运营时间表的案例构建的，时间范围为每周。
直接金属沉积中基于神经网络的过程模型的迁移学习
增材制造工艺在工业领域越来越重要。特别是直接金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的制造技术，因为它可以实现广泛的应用，例如从头开始制造零件、在传统加工的原始零件上添加材料，甚至高效修复高价值零件 [1]。除了许多优点外，该工艺的可控性仍然很困难，导致内部缺陷、几何偏差或微观结构不均匀。相变、粉末-气体动力学和参数不确定性等多种物理现象会影响工艺行为并使工艺处理复杂化。因此，需要进行大量的实验活动来确定具有可接受几何和材料性能的工艺参数
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。
斑马鱼肿瘤异种移植模型的优势
在目前的临床前抗肿瘤研究中，普遍缺乏能够快速高效筛选有效抗肿瘤药物的体内模型。斑马鱼作为与人类基因相似度高达 87% 的物种，已被广泛用于模拟人类疾病，被认为是研究癌症发展、增殖和转移的替代经济模型。斑马鱼肿瘤异种移植模型已被有效用于各个层面的癌症药物开发，包括靶标验证和可能参与肿瘤调控的长链非编码 RNA (lncRNA) 的高通量筛选。在这篇综述中，我们全面概述了斑马鱼作为癌细胞生长、迁移、抗肿瘤免疫治疗和抗肿瘤药物筛选的体内模型。此外，一些活性 lncRNA 的调控机制已被确定在癌症的发病机制中发挥作用，但仍有必要利用高效的斑马鱼模型来筛选和进一步了解这些分子在肿瘤发展和迁移中的作用。目前的抗肿瘤疗法受到严重毒性和多药耐药性的限制。迫切需要经济高效的体内研究工具来提高我们的理解并克服这些问题。本文综述了使用斑马鱼模型进行抗肿瘤研究的不同目的。我们讨论了斑马鱼在癌细胞增殖和转移、识别信号通路、癌症药物发现和治疗开发以及毒性研究中的应用。最后，本综述强调了该领域的局限性和未来方向，以有效利用斑马鱼作为癌症治疗开发的高效模型。
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法摘要基于项目的工程教育方法使得学生希望在流体力学课程中创建功能性风洞模型来测试原始设计。本文根据成本、生产时间、易用性以及设备和材料的可及性，比较了几种快速原型 (RP) 方法与用于制造流体动力学模型的传统模具/铸造技术。考虑的 RP 技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工。这些方法从数字格式的原始设计开始，而传统方法（例如使用硅橡胶或藻酸盐模具铸造）至少需要粗略的物理原型。还讨论了 RP 模型的涂层和精加工工艺。背景和介绍 德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系已开展了 6 年的综合计划，旨在在整个本科课程中实施基于项目的方法 [1]。该计划的一个要素包括与流体力学入门课程同时进行的风洞测试。本科流体力学实验室有两个风洞，分别有 12"x12" 和 24"x24" 的测试部分。目前，学生仅使用风洞进行经典实验，使用现成的模型（例如横流中的圆柱体和翼型）以及进行流动可视化演示。被测试的对象形状简单，提供有限的创造性实验机会。我们希望通过为学生提供设计和测试原始空气动力学模型（例如汽车车身形状）的机会来增强这种体验。这促使人们研究快速生产原始设计风洞模型的替代方法。考虑了两种根本不同的方法：（1）从粗糙的物理原型开始成型/铸造模型和（2）从数字图像创建功能性物理模型。成型/铸造技术能够生产所有尺寸和几何公差的模型。这些方法可以利用各种不同的材料进行模具制作和铸造，包括热熔胶、乳胶、硅橡胶、聚硫橡胶、聚氨酯、藻酸盐、塑料树脂、环氧树脂、蜡、泡沫、粘土和水基石膏或混凝土。设备和该多步骤过程可能很长，并且需要一定的技能来形成可重复使用的模具和铸造模型。快速原型 (RP) 是指直接从 CAD 文件制造物理对象的过程。此类原型技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工等工艺。这些工艺中的每一个都会产生耐用、持久的模型，并且可以通过各种二次表面处理来增强其性能。