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LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
RW临床设置中的1月12日PANEL_AI
！流行病学和生物统计学系！临床信息学和数字化转型的划分！Bakar计算健康科学研究所！ UCSF-UC Berkeley计算精度健康！ UCSF K学者计划Bakar计算健康科学研究所！UCSF-UC Berkeley计算精度健康！UCSF K学者计划
军用/航空航天互连元件的耐压测试
• V7X 系列提供功率、速度、 • 95X 系列提供功率、速度、 • 964i 高压切换，用于自动精度和分辨率测试系统 • 交流和直流输出电压高达 5KV • 交流/直流输出范围广，高达 • 多导体/多点 • 计算精度和速度 30 kV 交流和 15 kV 直流 • 8 通道高压切换卡（8 个超过行业标准 • 每张卡的计算精度和速度，总共 64 个测试点） • 彩色触摸屏和自动测试超过行业标准 • 可配置电压额定值 - 可用软件 - 电流 3kV、7kV、10kV 和 15kV 的分辨率为 100 pA • 彩色触摸屏和自动测试软件可用
MS（计算数学）两年度...
两年M.S / M.Phil。计算数学中的学位课程深入研究了数学理论，算法和计算技术的交集。学生探讨了数值分析，优化，数学建模和仿真方法中的高级主题。该计划强调解决问题的技能，数学推理和计算水平，为毕业生准备研究，学术界和金融，工程和技术等行业的角色。通过课程，项目和研究论文，学生在高性能计算，数据分析，机器学习和数学软件开发等领域发展专业知识，使他们能够使用数学严格和计算精度解决复杂的现实世界问题。
评估噪声量子计算的稳定性
在过去十年中，量子计算取得了长足的进步，多种新兴技术为此类计算提供了原理验证实验演示。然而，由于技术实施不完善而产生的噪声和错误，这些量子计算的实验演示面临着技术挑战。在这里，我们在量子计算的背景下构建了计算精度、结果可重复性、设备可靠性和程序稳定性的概念。特别是，我们为这些概念提供了直观的定义，从而为程序输出提供了具有操作意义的界限。我们的评估强调了对量子计算程序进行统计分析的持续需求，以增强我们对新兴量子信息科学领域的信心。
评估噪声量子计算的稳定性
量子计算在过去十年中取得了长足的进步，多种新兴技术为此类计算提供了原理验证实验演示。然而，由于技术实施不完善而产生的噪声和错误，这些量子计算的实验演示面临着技术挑战。在这里，我们在量子计算的背景下构建了计算精度、结果可重复性、设备可靠性和程序稳定性的概念。特别是，我们为这些概念提供了直观的定义，从而为程序输出提供了具有操作意义的界限。我们的评估强调了对量子计算程序进行统计分析的持续需求，以增强我们对新兴量子信息科学领域的信心。
对Landau -Zener动态的深度学习方法...
传统的方法可以使用高精度的开放量子系统的动力学，通常是资源消耗的。如何提高目标系统的计算精度和效率为我们带来了最艰难的挑战之一。在这项工作中，将无监督和监督的学习算法结合在一起，引入了深入学习方法，以模拟和预测Landau-Zener动力学。从多个Davydov D 2 Ansatz获得的数据较低的四个ANSATZ用于训练，而来自十个较高多重性的试验状态的数据被用作目标数据来评估预测的准确性。经过适当的训练后，我们的方法可以仅使用随机噪声和两个可调模型参数成功预测和模拟Landau-Zener动力学。与来自多个Davydov D 2 Ansatz的高精度动力学数据相比，多种多数为十个，错误率降至0.6％以下。
高精度量子计算策略...
退相干和门误差严重限制了最先进的量子计算机的能力。这项工作引入了一种量子化学参考状态误差缓解 (REM) 策略，该策略可以直接在当前和近期的设备上实现。REM 可以与现有的缓解程序一起使用，同时只需要最少的后处理，并且只需要一次或不需要额外的测量。该方法与底层量子力学假设无关，并且专为变分量子特征值求解器 (VQE) 而设计。在超导量子硬件上证明了小分子 (H 2、HeH + 和 LiH) 基态能量计算精度提高了两个数量级。深度超过 1000 个两量子比特门的噪声电路的模拟用于论证该方法的可扩展性。
通过上下文进行资源有效的移动视频解码...
移动计算的演变受到电池技术的限制的严重威胁，这与移动应用程序的能源需求的增加并不保持同步。一种减少移动应用程序能量食欲的新方法来自近似计算领域，该技术提出了以控制方式牺牲计算精度以节省更高能源的技术。基于此理念的建立，我们提出了一种上下文感知的移动视频质量适应，以减少视频播放所需的能力，同时确保满足用户对移动视频的质量期望。我们确认，解码分辨率可以在减少移动设备的整体功耗中发挥重要作用，并与22名参与者进行用户研究，以调查播放视频的上下文如何调节用户的质量期望。我们发现，用户的体育锻炼和视频的空间/时间属性相互作用并共同影响最小的可捕获的播放分辨率，为上下文适应的近似移动计算铺平了道路。
使用量子机器学习对海洋能转换器的环境影响评估
化石能源储备的枯竭及其造成的环境污染凸显了利用海洋可再生能源（如海浪和潮汐）的必要性，因为它们具有巨大的潜力。另一方面，大规模部署海洋能转换器以满足未来的能源需求需要使用大型转换器农场，这可能会对海洋生态系统产生负面的环境影响。与此同时，一个非常重要的一点是，通过不同的方法从海洋收集数据并进行分析会产生大量的数据，这使得使用不同的机器学习算法等先进工具变得更加丰富多彩。在本文中，使用机器学习和量子机器学习分析了一些海洋能设备对环境的影响。结果表明，量子机器学习在计算精度方面优于传统机器学习。这种方法为环境影响评估提供了一种有前途的新方法，特别是在海洋等复杂环境中。