项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）领域知识图谱的医生推荐系统：利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别，建立医学知识图谱，建立知识问答系统本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个
revChatGPT是acheong08/ChatGPT项目提供了一个很好的ChatGPT接口。地址：https://github.com/acheong08/ChatGPT该项目是采用python开发的，目前项目在github上已经获取了23.4k的star数量。执行下面的命令进行安装：python-mpipinstall--upgraderevChatGPT支持的Python版本最低版本-Python3.9推荐版本-Python3.11+先设置api-key,执行如下命令:python3-mrevChatGPT.V3--api_keyapi_key>如果不知道用法，可以在命令行中输入如下命
前言 实现一个微信公众号智能问答机器人。（注：该项目开发并不复杂，但是需要的前提条件较多，需要有一定经验的开发人员才能吃透这篇文章）1.前期准备 注册一个微信公众号（如果没有可以用微信官方测试的公众号，进行调试开发） （1）注册微信公众号，点击下面教程，完成操作 如何建立一个微信公众号（个人）-知乎(zhihu.com) （2）如果不想注册，可以点击下面的测试公众号，在本地进行测试开发 微信公众平台公众号测试号 一台属于自己的云服务器(如果没有只能本地测试) （1） 对上面申请到
写在前面：学校最近搞数学建模竞赛培训，以2022华数杯B题作为训练题目，在查资料过程中发现网上没有哪一篇论文解出了正确答案，而我们组利用Lingo软件准确的解出了正确答案，但是在第三问时，由于决策的变量激增，基于Lingo的模型已经无法解出，所以选择使用模拟退火算法进行解算。另外在文末给出了官方的标准答案。代码也在文末给出，自行复制，可直接运行。（如有读者发现错误，请及时联系指正。）另外，本文仅供大家参考交流使用^^。还有就是，下面的论文中的表的标号会出现错误是因为把附录中的表部分粘到了正文中，排版正确文章见pdf。不用付费，直接下（2022华数杯B题论文思路分析+完整代码（水下机器人组装计
近日，ChatGPT这个代表着通用版的大型语言模型以其出色的表现在全球互联网上引人注目。它所使用的GPT技术基础为人工智能应用开启了全新的世界。“大模型时代已经到来。它已变成基础设施，变成算力，变成生产力。大模型可能有通用技术，但更重要的是如何跟各个行业、各个场景相结合。”北京邮电大学人工智能学院教授何召锋在“GPT+医疗健康”机会与挑战交流会上说。在健康医疗领域，GPT可以被应用于多个方面。GPT可以应用于医学文献和病历数据的处理和分析。它可以自动从大量的医学文献中提取相关信息，帮助医生和研究人员获取有价值的医学知识。此外，GPT还可以用于分析病历数据，帮助医生更好地理解患者的疾病状况和制定
文章目录前言环境列表1.飞书设置2.克隆feishu-chatgpt项目3.配置config.yaml文件4.运行feishu-chatgpt项目5.安装cpolar内网穿透6.固定公网地址7.机器人权限配置8.创建版本9.创建测试企业10.机器人测试前言在飞书中创建chatGPT机器人并且对话，在下面操作步骤中，使用到了Git克隆项目，需提前安装好Git，克隆的项目是Go语言项目，所以需提前安装Go语言环境。环境列表GitGo1.201.飞书设置首次注册飞书,我们可以创建个人账号进入后我们创建一个飞书企业自建项目然后设置机器人名称和描述,下面选择图标和颜色创建成功后,添加一下机器人的能力2.
问1：我正在开发一款微信小程序，原先是在app.json配置的tabBar，现在我想通过java后台动态控制tabBar，我应该如何修改我的代码？请给出具体方案，以及相应的数据库表设计以及java代码还有小程序wxml，wxss，和js代码。答1：好的，下面是一个具体的方案供你参考，包括数据库表设计、Java后台代码和小程序前端代码。请注意，这个方案仅供参考，具体实现可能需要根据你的实际需求进行调整。数据库表设计首先，需要设计一个tabBar数据表来存储tabBar配置信息，该表包含以下字段：id：主键，自增长。iconPath：该按钮的默认图标路径。selectedIconPath：该按钮的
前言过去半年，随着ChatGPT的火爆，直接带火了整个LLM这个方向，然LLM毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来，没法获取最新的知识，以及各企业私有的知识为了获取最新的知识，ChatGPTplus版集成了bing搜索的功能，有的模型则会调用一个定位于“链接各种AI模型、工具的langchain”的bing功能为了处理企业私有的知识，要么基于开源模型微调，要么也可以通过langchain作为一种外挂的内部知识库(类似存在本地的数据库一样)所以越来越多的人开始关注langchain并把它与LLM结合起来应用，更直接推动了数据库、知识图谱与LLM的结合应用本文侧重讲解LLM与langchain/
5月I/O大会上，Med-PaLM2重磅升级，甚至达到了专家水准。今天，谷歌揭秘微调后的Med-PaLM，同样在医学问题上一骑绝尘。研究成果已登Nature。图片论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-023-06291-2这项研究最重要的贡献在于，谷歌提出了全新的MultiMedQA评估基准，以评测大模型在临床方面的能力。OpenAI带着ChatGPT在通用大模型领域领跑，而AI+医疗这条赛道，谷歌称得上是头部领先者。有人或许疑问，这和Med-PaLM2的区别在哪？论文作者给出了答复，Med-PaLM2是最新的模型，在USMLE风格的问题上达到
作者：王磊更多精彩分享，欢迎访问和关注：https://www.zhihu.com/people/wldandan在上一篇【MindSpore易点通机器人-05】问答数据预处理及编码，我们为大家讲述了机器人问答数据预处理及编码，本篇为大家介绍机器人基于什么模型实现问答匹配及推荐功能。答案搜索的核心逻辑是使用用户的输入去匹配知识库中的问题，然后返回匹配度最高的问题的答案。在第一个迭代开发中，我们的数据集规模比较局限，因此，不需要使用复杂的模型来实现QA和推荐功能。这里我们使用了一个基于相似度的简单模型all-MiniLM-L6-v2，通过对相似度的判断来实现问答以及推荐功能：问题和知识库中的问题
