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多年来，自动化几乎渗透到各个行业。自动化通常与工厂机器加速装配线产出联系在一起。但自那时以来，自动化已经走了很长一段路。医疗保健自动化正在改变该行业，同时挽救生命。在许多医疗保健设置中，采用自动化方法来保证更好的患者结果和更好的患者体验。医疗保健技术提高了治疗的一致性和质量，减少了不准确性和人为错误，并通过数据驱动的见解提高了创造力。预约取消，对任何医疗保健专业人员而言都是一种负担。以前，给患者打电话提醒预约的时间有助于确保其记住预约，或取消预约。缺乏接触患者的时间、患者的最新信息和有效的沟通方法是医疗办
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本文核心数据：技术突破历程;技术优劣势分析;技术发展趋势预测等1、药物3D打印技术的发展历程3D打印技术又被称为增材制造技术，它基于计算机构建的数字模型，通过“分层打印，逐层叠加”的方式生产制造三维实体。药物3D打印技术是将3D打印技术应用于制药过程中的技术，是一种底层的制药技术创新，该技术的出现导致了整个制药流程的变革。最早出现的药物3D打印技术是MIT的MichaelJ.Cima教授发明的粉末粘结技术，他在1996年首次发表了该技术用于药物研究领域的文章。发展至今，药物3D打印技术的突破历程如下：2、
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近年来，大语言模型（LLM）及其底层的transformer架构已经成为了对话式AI的基石，并催生了广泛的消费级和企业应用程序。尽管有了长足的进步，但LLM使用的固定长度的上下文窗口极大地限制了对长对话或长文档推理的适用性。即使是使用最广泛的开源LLM，它们的最大输入长度只允许支持几十条消息回复或短文档推理。与此同时，受限于transformer架构的自注意力机构，简单地扩展transformer的上下文长度也会导致计算时间和内存成本成倍增加，这就使得全新的长上下文架构成为紧迫的研究课题。不过，即使我们能
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飞行汽车、双足机器人、XNGP将让无图的战斗结束……2023小鹏科技日里的黑科技这是要“不务正业”啦？10月24日，小鹏汽车科技日如期举行。这次活动充满了干劲，不仅首次展示了智能双足机器人，还明确了双路径发展的汇天飞行汽车——陆空一体式飞行汽车和分体式飞行汽车的发展思路。同时，还发布了配套陆地行驶车辆（类似于VAN的厢式车）以及超低空整机多伞救生系统，为飞行汽车的安全性能提供保障。这一系列的举措让人不禁想到，小鹏汽车是不是打算转型做飞行汽车呢？当然不是，因为在此次科技日上，小鹏汽车全球首秀了旗下第五款全新
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请提供您需要重新表达的具体内容AI搜索满足观众对多样化影视内容的需求——爱奇艺利用生成式AI技术为长视频搜索场景提供支持本文描述了爱奇艺如何利用生成式人工智能（以下简称生成式AI）来提高影视内容搜索的效率。与传统搜索只能搜索到片名不同，爱奇艺AI搜索让观众在搜索时能够一键直达他们喜欢的内容。这也是业内首次将生成式AI技术应用于角色搜索、剧情搜索、明星搜索、奖项搜索和语义搜索这五大搜索场景。通过准确理解模糊搜索指令和丰富的搜索建议栏，观众可以获得贴合需求的多样内容推荐；搜索结果页的更新使观众可以通过简单的关
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IT之家12月14日消息，苹果公司近日发布支持文档，表示自iOS17.2发布开始，收集地图相关的数据，以改进增强现实定位功能。苹果公司表示，他们收集数据的目的是为了提高苹果地图应用中增强现实功能的速度和准确性IT之家援引苹果公司公示内容，用户在AppleMaps应用中使用增强现实功能（包括沉浸式步行路线或优化位置选项）时，会收集有关“地图点”（featurepoints）的相关信息，包括建筑物等静止物体的形状和外观。苹果公司表示收集的信息并不包含照片或者视频，而是使用设备上的机器学习算法，对比发送到iPh
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科大讯飞AI智能无线机械键盘D1于12月19日上架，内置讯飞星火大模型，售价为599元D1装载了讯飞星火认知大模型，可以支持AI智能生产PPT、AI问答、AI写作、AI绘图等功能，还有Word转PPT、代码魔术师、课程设计、思维导图生成助手、SWOT分析、稿件校对员、周报小助理、标题小达人、演讲稿助理、朋友圈创作助手等免费功能D1采用84键紧凑布局，配备PBT键帽；搭载佳达隆矮红轴，总行程3.2±0.2mm，动作行程1.7±0.4mm，寿命超6000万次；支持蓝牙、2.4G、有线三模连接，多系统自动切换。
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AI视频生成，是最近最热门的领域之一。各个高校实验室、互联网巨头AILab、创业公司纷纷加入了AI视频生成的赛道。Pika、Gen-2、Show-1、VideoCrafter、ModelScope、SEINE、LaVie、VideoLDM等视频生成模型的发布，更是让人眼前一亮。v⁽ⁱ⁾大家肯定对以下几个问题感到好奇：到底哪个视频生成模型最牛？每个模型有什么特长？AI视频生成领域目前还有哪些值得关注的问题待解决？为此，我们推出了VBench，一个全面的「视频生成模型的评测框架」，旨在向用户提供关于各种视频模
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层次聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似度进行分组。该方法通过逐步划分数据集为越来越小的子集，最终形成一个层次结构，其中每个子集可以看作是一个聚类。层次聚类包括凝聚型和分裂型两种类型。凝聚型层次聚类从每个对象作为一个初始聚类开始，然后逐步合并相似的聚类，直到所有对象都被合并为一个聚类。分裂型层次聚类从整个数据集作为一个初始聚类开始，然后逐步将聚类分裂为更小的聚类，直到每个对象都单独形成一个聚类。层次聚类方法能够提供关于聚类数量的灵活性，同时还能够捕凝聚型层次聚类是一种自下而上的方法，它以
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Featuretools是一个Python库，用于自动化特征工程。它旨在简化特征工程过程，提高机器学习模型的性能。该库能够从原始数据中自动提取有用的特征，帮助用户节省时间和精力，同时还能提高模型的准确性。以下是如何使用Featuretools自动化特征工程的步骤：第一步：准备数据在使用Featuretools之前，需要准备好数据集。数据集必须是PandasDataFrame格式，其中每行代表一个观察值，每列代表一个特征。对于分类和回归问题，数据集必须包含一个目标变量，而对于聚类问题，数据集不需要目标变量。
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记忆增强神经网络（Memory-AugmentedNeuralNetworks，简称MANNs）是一类深度学习模型，它结合了神经网络和外部记忆存储器。相较于传统神经网络仅依靠内部参数进行计算，MANNs能够在外部存储器中存储和读取数据，从而实现更加复杂的计算和推理任务。这种模型具有出色的记忆能力和泛化能力，能够更好地处理各种场景和问题。通过利用外部存储器，MANNs能够存储和检索大量数据，使得其能够更好地理解和利用历史信息，从而提升模型的性能和效果。因此，MANNs在许多领域，如自然语言处理、图像识别和智
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k最近邻算法是一种用于分类和识别的基于实例或基于内存的机器学习算法。它的原理是通过找到给定查询点的最近邻数据来进行分类。由于该算法严重依赖已存储的训练数据，它可以被看作是一个非参数化的学习方法。k最近邻算法适用于处理分类或回归问题。对于分类问题，它使用离散值进行处理，而对于回归问题，它使用连续值进行处理。在进行分类之前，必须定义距离，常见的距离度量方法有多种选择。欧几里得距离这是常用的距离度量，适用于实值向量。公式测量查询点与另一点之间的直线距离。欧几里得距离公式曼哈顿距离这也是一种流行的距离度量，它测量
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本次分享的主题为基于因果推断的推荐系统，回顾过去的相关工作，并提出本方向的未来展望。为什么在推荐系统中需要使用因果推断技术？现有的研究工作用因果推断来解决三类问题（参见Gaoetal.的TOIS2023论文CausalInferenceinRecommenderSystems:ASurveyandFutureDirections）：首先，在推荐系统中存在各种各样的偏差（BIAS），因果推断是一种有效去除这些偏差的工具。为了解决数据稀缺性和无法准确估计因果效应的问题，推荐系统可能面临挑战。为了解决这一问题，
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大模型颠覆一切，终于还是颠到了本小编头上。还是一个一句话就被打造出来的Agent。像这样，抛给Ta一篇文章，不到1秒，标题建议就新鲜出炉了。这效率，比起本人类，只能说是一个快如闪电一个慢如树懒吧…更难顶的是，创造这个Agent，真的就是几分钟的事。Prompt是酱婶的：并且，如果你也想体验这种颠覆一切的feel，现在，基于这个百度刚刚上新的文心智能体平台，人人都能免费打造属于自己的智能助手。可以利用搜索引擎、智能硬件平台、语音识别、地图、汽车等百度移动生态渠道，让更多人使用上你的创意！李彦宏本人，就在Cr
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来自中国大型模型初创公司OpenCSG推出的StarShipCodeGenAgent，通过创新使得普林斯WEBench（大型模型真实独立编程评测）排行榜，取得了全球第二名的成绩。同时创造了一个基于GPT-4o模型的最高纪录（SOTA）。（字数:37）SWEBench评测高度贴近真实编程场景，难度极高，不仅要求模型能理解需求、协调多个函数/类之间的变更，还要求模型与执行环境交互，处理超长上下文并执行远超传统代码生成任务的复杂逻辑推理。在这种高难度的真实测试中，行业中最先进的GPT4和Devin，也仅能解决1
