XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正确性
Medinsight：使用大语言模型
大语言模型（LLM）在产生类似人类的反应方面表现出了令人印象深刻的能力。但是，他们缺乏特定领域的知识限制了其在医疗机构中的适用性，在上下文和全面的反应至关重要的情况下。要应对这一挑战，并能够产生以上下文相关且全面的以患者为中心的响应，我们提出了Medinsight-一种新型的检索增强框架，以增强LLM输入（提示），并提供来自多个来源的相关背景信息。Medinsight摘录从患者的病历或咨询成绩单中获取相关细节。然后，它根据患者的健康病史和状况整合了权威医学教科书和策划的Web资源的信息。通过构建一个增强环境，将患者的记录与相关医学知识相结合，Medinsight产生了针对医疗保健应用的量身定制的丰富，特定于患者的反应，例如诊断，治疗建议或患者教育。MTSAMPLES数据集的实验验证了Medinsight在产生上下文适当的医疗响应方面的有效性。使用Ragas Metric和Trulens进行答案相似性和答案的定量评估证明了模型的功效。此外，涉及主题专家（SME）的人类评估研究证实了Medinsight的效用，并在评估者间的相关性和正确性中的相关性和正确性。
编程教育的自动评分和反馈工具：系统评价
我们对编程教育的自动化评分和反馈工具进行了系统文献综述。我们分析了2017年至2021年的121篇研究论文，并根据评估的技能，方法，语言范式，自动化程度和评估技术对它们进行了分类。大多数论文评估了以对象为导向的语言中作业的正确性。通常，这些工具使用动态技术，主要是单元测试，向学生提供成绩和反馈，或静态分析技术，以将提交与参考解决方案或一组正确的学生提交的提交进行比较。但是，这些技术的反馈通常仅限于单位测试是否通过还是失败，预期和实际输出，或它们与参考解决方案的不同。此外，很少有工具可以评估源代码的可维护性，可读性或文档，其中大多数使用静态分析技术（例如代码质量指标）以及对正确性的评分。此外，我们发现大多数工具提供了完全自动化的评估，以允许近乎持续的反馈和多次重新提交，这可以提高学生满意度并为他们提供更多成功的机会。在用于评估工具性能的技术方面，大多数论文主要使用学生调查或将自动评估工具与人类分级提供者提供的成绩或反馈进行比较。但是，由于评估数据集通常不可用，因此重现结果并将工具与共同任务的集合进行比较更加困难。
使用敏捷性实现里程碑
我们在准备本报告的准备工作中非常谨慎。它可能包括与预测有关的预测和/或信息。事实，期望和过去的数据通常是预测的基础。与所有前瞻性语句一样，实际结果可能会偏离预测。因此，我们无法对我们的前瞻性陈述以及从第三方宣布的信息以及那些信息的正确性，完整性和最新性质提供保证。建议读者酌处权。我们没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。
最终报告 - 航空安全网络
12:17 时，在 EPWA 机场着陆过程中，机组使用备用起落架放下系统执行了起落架放下程序。但是，在预计时间之后，起落架并未放下。机组根据 QRH 检查了程序执行的正确性，并再次尝试放下起落架。使用备用系统第二次尝试放下起落架失败后，放弃了着陆进近。12:22 时，机组向 ATC 报告无法放下起落架，并请求运营商的 MCC 协助。
转型中的能源 - Wintershall Dea
本年度报告包含有关 Wintershall Dea 及其公司未来发展以及经济和政治环境的前瞻性陈述。这些陈述是我们根据编制本报告时可用的信息做出的评估。前瞻性陈述并非对其中概述的未来发展和结果的保证。如果基本假设没有实现或出现不可预见的风险，实际发展可能会偏离当前预测的发展。因此，我们不能对这些陈述的正确性承担责任。Wintershall Dea 不承担任何超出法律要求更新本报告所含前瞻性陈述的义务。
单元 – I – 软件工程 – SCSA1303 - Sathyabama
它是一个构建软件的系统过程，可确保所构建软件的质量和正确性。 SDLC 流程旨在生产符合客户期望的高质量软件。系统开发应在预定义的时间范围和成本内完成。 SDLC 包含一个详细的计划，该计划解释了如何规划、构建和维护特定软件。 SDLC 生命周期的每个阶段都有自己的流程和可交付成果，这些流程和可交付成果将进入下一阶段。 SDLC 代表软件开发生命周期。
在极端潮湿的天气中管理浆果
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亨特地区经济发展战略 – 2023 年更新
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