XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型的
大语言模型的说服力
大语言模型充当人类社会代理人的能力越来越多，在意见动态领域提出了两个重要问题。首先，这些代理人是否可以产生有效的论点，这些论点可以注入在线论述中，以引导公众舆论。第二，人造代理人是否可以相互互动以重现人类社会系统典型的说服力的围导，为研究合成社会系统作为忠实人群的忠实代理提供了机会。为了解决这些问题，我们设计了关于气候变化主题的综合说服对话方案，其中“说服者”代理人为“怀疑论者”代理人产生了有说服力的论点，后来评估了Argument是否改变了其内见状态。产生了不同类型的论点，以结合观点变化的心理语言理论的不同语言维度。然后，我们要求人类法官评估机器生成的论点的性能。包括事实知识，信任标志，支持表达和传达地位的论点被认为是对人类和代理人的最有效的影响，人类报告对基于知识的论点有明显的偏爱。我们的实验框架为未来的意见动力学研究奠定了基础，我们的发现表明，人造代理具有在在线媒体中的舆论形成过程中发挥重要作用的潜力。
Sophia 基于模型的安全分析环境 Sophia 基于模型的安全分析框架
关键系统必须满足认证标准提出的高水平要求。后者建议采用危害分析[1][2]和初步风险分析[3]等大阶段组织的流程，并建议使用经典方法，如模式分析失效及其影响（FMEA）[4] ]、故障树分析（FTA）[5]或事件树等。这些方法为安全工程师所熟知，但实施起来很麻烦，并且很难适应系统复杂性的增长以及相关部门高竞争力所带来的期限限制。有必要使用适当的工具来支持分析活动，最重要的是，更接近设计过程。在这种情况下，由于与系统建模的精细耦合，利用模型驱动工程（IDM 或 MBSE）领域的进步来实施协作安全评估策略 1（安全评估或 SA）可能会非常有趣环境。我们推出 Sophia，这是一个专门用于安全分析的建模和分析环境，与 Papyrus 系统建模工具紧密结合。它使得利用 SysML [7] 提供的不同建模方面并集成互补功能来进行 FTA 和 FMEA 分析成为可能，这将在本文后面进行描述。
基于模型的精准剂量
基于模型的精准给药 (MIPD) 是个性化医疗的一项重大发展，可根据患者的个体特征定制药物剂量。MIPD 超越了传统的治疗药物监测 (TDM)，它整合了剂量的数学预测，并考虑了患者特定因素（患者特征、药物测量）以及不同的变异源。为此，在患者中应用 MIPD 需要严格的模型鉴定。本综述深入探讨了模型选择和验证的新方法，还强调了机器学习在改进 MIPD 中的作用、生物传感器用于实时监测的利用，以及整合生物标志物用于精准给药的功效或毒性的模型的潜力。讨论了 TDM 和 MIPD 在感染医学、肿瘤学、移植医学和炎症性肠病等各个医学领域的临床证据，从而强调了药代动力学/药效学和特定生物标志物的作用。有必要进行进一步的研究，特别是随机临床试验，以证实 MIPD 在改善患者治疗效果和推进个性化医疗方面的价值。
基于模型的安全分析 - informatik.hu-berlin.de
• 自动襟翼功能 – 根据负载自动调整襟翼位置 • 关键事件 – 不对称襟翼位置 – 动力失控 – 由于自动襟翼功能导致襟翼意外缩回 • 广泛监控 – 检测关键事件
基于模型的人机系统集成
人机系统集成 (HSI) 是系统工程 (SE) 的一个重要领域，它从最初的人因工程和人体工程学、人机交互、工程和领域经验等组成部分中产生、分离并涵盖了这些组成部分。虚拟原型和人在环仿真 (HITLS) 的当前能力和成熟度使虚拟以人为本的设计 (HCD) 能够与 SE 相结合以实现 HSI。HSI 几乎必然是基于模型的；它使用 HITLS 并需要同质化的人机系统表示。虚拟 HCD 使我们不仅能够在设计过程中而且在系统的整个生命周期中同时考虑人为因素和组织因素。这些新功能是通过数字工具实现的，这些工具支持虚拟环境，而虚拟环境又应该变得有形。数字孪生可以成为支持 HSI、运营绩效和体验集成的解决方案。因此，有形性是基于模型的 HSI (MBHSI) 中的一个关键概念，它应该既具有分析性又具有实验性，基于适当的场景和性能指标，本质上是由领域经验支持的。航空示例说明了 MBHSI 的一个实例。
机器学习模型的比较研究
研究文章开放访问手稿于2024年2月10日收到；修订了2024年2月26日； 2024年2月26日接受；出版日期，2024年2月27日，数字对象标识符（DOI）：https：//doi.org/10.35882/jeeemi.v6i2.359版权所有©2024作者由作者提供。这项工作是一篇开放式文章，并根据创意共享归因 - 共享4.0国际许可证（CC BY-SA 4.0）获得许可。如何引用：Arman Ghavidel，Pilar Pazos，Rolando del Aguila Suarez和Alireza Atashi，预测了对心血管手术的需求：机器学习模型的比较研究，《电子，电气工程学杂志》，电气工程学杂志，杂志。6，不。2，pp。92-106，2024年4月。预测需要进行心血管手术的需求：机器学习模型Arman Ghavidel 1，Pilar Pazos 1，Rolando del Aguila Suarez 2和Alireza Atashi 3
机器学习模型的系统评价......
摘要 心脏病是全球主要的死亡原因之一，因此早期发现和预测心脏病对于挽救生命至关重要。机器学习（ML）算法有可能通过提高诊断准确性和改善患者治疗效果来彻底改变医疗保健系统。本研究回顾了以前应用深度学习（DL）和ML技术预测心脏病的研究。从研究中可以看出，大多数工作都使用了监督ML算法，包括支持向量机（SVM）、梯度提升分类器（GB）、决策树（DT）、随机森林（RF）和逻辑回归（LR），这些算法已被用于UCI机器学习库（Heart）数据集来预测心脏状况。这些算法的准确率各不相同，研究报告的成功率在88%到95%之间。本综述探讨了影响这些结果的因素，有助于更好地理解基于ML的心脏病预测模型。
基于模型的产品发现
我们从一幅改编自 Don McGreal 和 Ralph Jocham 合著的《专业产品负责人》的图画开始。这本书和本文最后的一些其他参考资料将是尝试和创建模型的工具箱中的一些工具的绝佳去处。这张图真正地向我们展示了我们正在尝试解决的问题。公司愿景是什么？产品愿景是什么？该产品愿景如何帮助和实现公司愿景？如您所见，嵌套的圆圈支持更高级别的项目，就像更高级别的项目可以被较小的项目分解一样。请记住 - 您不需要为每一层解决所有问题。解决足够多的最有价值的问题并追求细节。您随时可以回过头来并在以后添加更多价值。我建议好好读一读这本书，不仅可以了解可以使用的有用模型，还可以了解愿景、价值观、验证图表中显示的想法。
基于模型的互操作性：评估...
本研究旨在对现有的基于模型的互操作性的方法进行详尽的审查，同时还提出了一个比较框架，以根据数字连续性的新挑战来评估这些方法。比较分析将在图1中概述的过程的每个阶段进行，主要关注识别关键方法并定义比较标准。从参考语料库传达结构化，半结构化或非结构化形式以及隐式知识的明确知识开始，对于“结构结构信息语料库”，尤其是必要的知识（Lezoche等人，2012年）至关重要（Lezoche等人，2012年），以确保互操作性，使不同的系统能够无缝地连接起来，尽管它们具有内在的差异，但它们可以无缝地工作。实现这一目标涉及解决技术，语义和组织挑战，并提出了各种方法和框架来组织互操作性所需的知识，以确保模型在整个开发过程中充当信息的主要信息载体。这些模型可以采用知识图，本体论或数据模型的形式。他们的定义可以通过各种方法来实现，并取决于