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- 来自专栏朴素人工智能
表格问答2：模型
每个Database包含若干张表格（2-11张，平均4.1张），人工构建了表之间的链接操作（即foreign key）。 ——2020语言与智能技术竞赛：语义解析任务 说回正题，今天我们将介绍两个NL2SQL模型，X-SQL和HydraNet。它俩都来自微软，分别推出于2019年和2020年。 X-SQL跟它之前的方案比如SQlNET[2]、SQLOVA[3]都比较像，很有代表性；HydraNet对前人解决问题的大框架做了一些修改，变得更加简洁，也更符合预训练语言模型的使用习惯，应该会给大家一点启发 另外去年中文NL2SQL挑战赛的冠军队伍把他们的方案发了一篇IEEE论文[7]，大家也可以参考。下一期我们将介绍几个表格问答的落地应用，不要错过哦。 isFromCcf=true [2] SQLNet: Generating Structured Queries From Natural Language Without Reinforcement
1.4K20发布于 2020-04-20 - 来自专栏AI智能体从入门到实践
构建AI智能体：AI医疗场景实践：医学知识精准问答+临床智能辅助决策CDSS
整合近期的RAG和想来数据库知识结合医疗的两大实际场景了解一下医学知识精准问答和临床智能辅助决策CDSS系统的构建过程。二、医学知识精准问答1. 应用场景医学知识问答： 为医学生、基层医生提供快速、准确的医学知识查询。患者教育科普： 将复杂的医学知识转化为通俗易懂的语言，回答患者疑问。 医学知识问答与检索： 为医学生、护士、低年资医生提供7x24小时的即时知识查询服务。患者教育与科普： 将专业的医学语言转化为通俗易懂的科普解释，生成患者指导材料。 四、两个系统的协同效应特性医学知识精准问答系统临床智能辅助决策系统 (CDSS)核心目标回答知识辅助决策输入自然语言问题结构化的患者数据输出知识性答案个性化的诊断、治疗建议、预警模式被动响应（用户提问） CDSS：将最新的医学知识编码到系统中，在决策点（如诊断、开药）主动推送最相关的知识，确保诊疗行为与最新标准同步。2. 降低医疗差错，保障患者安全CDSS是一道安全网。
91021编辑于 2025-11-23 - 来自专栏智能制造预测性维护与大数据应用
IAS现场展示问答精选Day2
解答：故障识别是根据机械的故障模型用MCM的数学分析进行实现，例如对于主轴平行不对中的故障，会体现为径向振动2倍频明显增高；而通过MCM的FFT运算模块可以轻易计算出径向加速度传感器的频域特性，从而进行故障的自动诊断 问题2、明星产品MIC-3106是如何展示的？ 问题1、明星产品USB-4716RS，AMAX-4830是如何展示的？
49520编辑于 2022-05-31 - 来自专栏山行AI
本草: 基于中文医学知识的LLaMA微调模型
我们通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集，并在此基础上对LLaMA进行了指令微调，提高了LLaMA在医疗领域的问答效果。 百度网盘[4]和HuggingFace[5]•基于医学文献 百度网盘[6]2.对Alpaca进行指令微调的LoRA权重文件•基于医学知识库 百度网盘[7]•基于医学知识库和医学文献 百度网盘[8] 下载 ["皮肤变硬", "头部及眼后部疼痛并能听到连续不断的隆隆声", "晨起头痛加重"], "所属科室": ["中西医结合科", "内科"], "发病部位": ["头部"]} 我们利用GPT3.5接口围绕医学知识库构建问答数据 此外，我们收集了2023年关于肝癌疾病的中文医学文献，利用GPT3.5接口围绕医学文献多轮问答数据。在·. /scripts/finetune.sh 训练细节 计算资源需求 我们在一张A100-SXM-80GB显卡上进行了训练，训练总轮次10轮，耗时约2h17m。
2.5K10编辑于 2023-06-14 - 来自专栏NLP/KG
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
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功能并构建了医生服务指标评价体系。 疾病自诊主要通过利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别， 建立医学知识图谱， 从而实现基于患者问诊文本的疾病初诊。这个功能帮助患者初步了解自身的疾病情况并为下一步与医生的交流提供支持。 /data/id2query.pkl', 'rb')) # 加载词典 ent2id_dict = pickle.load(open('.. /data/id2query.pkl', 'rb')) ent2id_dict = pickle.load(open('.. /data/ent2id_dict.pkl', 'rb')) args.num_tags = len(ent2id_dict) bertForNer = BertForNer(args, id2query
77930编辑于 2023-07-13 - 来自专栏阿北的知识分享
Yii2的GridView使用大全 --- 18个问答
经常有人问yii2的GridView配置问题，最近群里也有人问到，我想是时候发布一个教程了。 我们采用的是yii2.0.14版本，为了学习方便，以问答式书写。 小谈yii2中3个数据提供者及与GridView的搭配使用 在学习GridView挂件之前，我们需要先了解GridView的结构，看下图。 [163fd106d152501b? ，你可以不写columns，GridView会根据dataProvider自动渲染出每一列，接下来我们开始问答区域，通过一问一答来深度了解GridView。 准备阶段 为了问答进行的顺利，我们模拟了一个数据表作为结果集的提供源。 w=1644&h=770&f=jpeg&s=125813] 从A3的方法1和方法2来看，其实方法1更多是方法2的快捷方式，因此我们通过设置数组类型column的format属性等于datetime也能实现此题的需求
2.7K80发布于 2018-06-14 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | MySQL:caching_sha2_password 快速问答
---- 一个报错 在使用客户端登录MySQL8.0时，我们经常会遇到下面这个报错： ERROR 2061 (HY000): Authentication plugin 'caching_sha2_password caching_sha2_password 简介 caching_sha2_password 是 MySQL 8.0.4 引入的一个新的身份验证插件，它的特点从其命名就可以窥探出一二： sha2_password 其实上面这个介绍不太容易懂，下面我们以问答方式来揭开 caching_sha2_password 的面纱。 Q：要求使用安全连接或使用 RSA 密钥对进行密码交换的未加密连接是什么意思？ Q：复制用户使用 caching_sha2_password 插件需要注意什么？ password/ https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/caching-sha2-pluggable-authentication.html 本文关键字：#caching_sha2
2.1K30编辑于 2022-09-26 - 来自专栏爱可生开源社区
技术分享 | MySQL:caching_sha2_password 快速问答
---一个报错在使用客户端登录MySQL8.0时，我们经常会遇到下面这个报错：ERROR 2061 (HY000): Authentication plugin 'caching_sha2_password caching_sha2_password 简介caching_sha2_password 是 MySQL 8.0.4 引入的一个新的身份验证插件，它的特点从其命名就可以窥探出一二：sha2_password 其实上面这个介绍不太容易懂，下面我们以问答方式来揭开 caching_sha2_password 的面纱。Q：要求使用安全连接或使用 RSA 密钥对进行密码交换的未加密连接是什么意思？ Q：复制用户使用 caching_sha2_password 插件需要注意什么？ password/https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/caching-sha2-pluggable-authentication.html
3.4K31编辑于 2022-06-21 - 来自专栏DrugOne
. | 生物医学知识文献网站PubTator 3.0
例如，系统会自动建议将‘COVID-19’或‘SARS-CoV-2感染’替换为语义术语‘@DISEASE_COVID_19’。 处理流程与结果分析 图 2 图2A展示了PubTator 3.0的处理流程。AIONER在PubMed摘要和PMC-OA全文文章中识别了六种类型的实体。 它在实体识别和规范化性能上超越了其前版本PubTator 2，也被称为PubTator Central（图2B）。图2C展示了PubTator 3.0的关系提取能力。 此外，当评估与PubMed和Google Scholar比较的随机实体对查询样本时，PubTator 3.0获取到更多的文章并且在前20个结果中精度更好（图2D）。
81710编辑于 2024-05-13 - 来自专栏Owen's World
redis 问答
问题 2：AOF 重写为什么不共享使用 AOF 本身的日志？ 问题：使用一个 2 核 CPU、4GB 内存、500GB 磁盘的云主机运行 Redis，Redis 数据库的数据量大小差不多是 2GB。 由于云主机只有 2 核 CPU，这就会影响到主线程处理请求的速度。 问题：为什么主从库间的复制不使用 AOF？ 问题 2：如果想要应用程序不感知服务的中断，还需要哨兵或客户端再做些什么吗？ 一方面，客户端需要能缓存应用发送的写请求。 但是，现在只有 2 个哨兵了，所以就无法进行主从切换了。 问题 2：哨兵实例是不是越多越好呢？如果同时调大 down-after-milliseconds 值，对减少误判是不是也有好处？
61210编辑于 2021-12-07 用DeepSeek看病？腾讯健康安排「专业版」！
患者看病更顺畅，医生更高效，医疗AI也更专业，更靠谱——这次升级，腾讯健康让AI不仅会「回答」，更会「思考」，真正融入就医全流程： //患者就医更顺畅，AI全程智能陪伴 健康问答、智能导诊、预问诊、体检报告解读 但现在，在DeepSeek和混元的双重加持下，它们变得更「聪明」了： ● 健康问答：过去AI只是机械匹配医学知识，现在它能基于最新研究、指南和临床案例，结合语境精准回答问题，甚至可以根据用户习惯调整表达方式 会「思考」的AI背后，腾讯健康投喂了1000亿医学Tokens训练专属医疗大模型，并结合覆盖98%疾病的医学知识图谱进行检索增强，确保回答更精准，降低虚假医疗信息的风险。 AI不再「自信地胡说八道」，而是基于海量医学知识推理，如同一位资深的「医疗专家」，真正帮助临床医生节省时间，提高诊疗质量。 深圳医保2月26日正式上线了DeepSeek+混元「双模」智能客服，为1700万参保人提供医保咨询快问快答，近100项医保服务还能「边问边办」，减少繁琐流程。
88320编辑于 2025-02-27- 来自专栏极乐技术社区
极乐问答No.2 | 微信小程序开发40问
导语 微信小程序开发者和开发需求者必读，内容涵盖小程序开发实战需要注意的40个技术点，供大家参考： 问答 Q Q1:为什么脚本内不能使用window等对象 A:页面的脚本逻辑是在JsCore中运行，JsCore 是一个没有窗口对象的环境，所以不能在脚本中使用window，也无法在脚本中操作组件 Q2:为什么 zepto/jquery 无法使用 A:zepto/jquery 会使用到window对象和document 2、现在iOS平台上的时间显示是0:00，但是android上会显示错误码，能够通过什么设置修改吗？ A：1：下个版本会修改这里的交互，不显示进度条和时间。2：6.5.3 版本已修复此问题。
1.7K80发布于 2018-02-05 打造专业医学问答助手：基于腾讯云ADP平台的健康咨询智能体
本文将介绍如何使用腾讯云智能体开发平台（TencentCloudADP）构建一个专业的医学知识问答助手——“健康助手”，它能够基于腾讯医典的权威医学内容，为用户提供准确、专业的健康咨询服务。 webim_exp/#/chat/JRXmAK整体架构健康助手采用简洁高效的四步流程设计，确保每次回复都基于权威医学资料：核心流程说明1.腾讯医典搜索：基于用户问题，从腾讯医典知识库中检索相关医学内容2. 医学知识分析：使用大模型分析检索结果，提取关键医学信息3.专业回复生成：结合用户问题和医学知识，生成专业、准确的回复4.结构化输出：按照统一格式输出，包含参考来源链接分步骤详解步骤1：腾讯医典知识检索功能说明 [title](url)2. 配置要点：●输入变量：引用大模型节点的输出内容●输出格式：保持原始格式，包含参考链接核心优势1.权威数据源●基于腾讯医典的专业医学内容●确保信息的权威性和准确性●覆盖全面的医学知识领域2.智能检索优化●
21910编辑于 2026-02-13- 来自专栏Java实战博客
Spring 问答
2.什么是耦合？ 答：是对模块间各类关联程度的度量。 3.耦合常用的类？ 答： 4.什么是解耦？ 答：降低程序之间的耦合性（依赖）。 5.什么是Spring框架？
35310编辑于 2022-01-17 - 来自专栏机器之心
复旦大学团队发布中文医疗健康个人助手，同时开源47万高质量数据集
在单轮问答和多轮对话的医疗健康咨询评测中，模型的表现相比现有医学对话大模型展现出明显优势。 图 4：与自身无关的医学知识询问对话 2、DISC-MedLLM 介绍 DISC-MedLLM 是基于我们构建的高质量数据集 DISC-Med-SFT 在通用领域中文大模型 Baichuan-13B 上训练得到的医疗大模型 分别从两个公共数据集 MedDialog 和 cMedQA2 中随机选择 40 万个和 2 万个样本，作为 SFT 数据集构建的源样本。 重构。 图 6：对话重新改写的例子 知识图谱问答对 医学知识图谱包含大量经过良好组织的医学专业知识，基于它可以生成噪声更低的 QA 训练样本。 为增强模型的问答能力，我们选择英文医学领域的多项选择题数据集 MedMCQA，使用 GPT-3.5 对多项选择题中的问题和正确答案进行了优化，生成专业的中文医学问答样本约 8000 个。
3.1K20编辑于 2023-09-08 - 来自专栏知晓程序
我们帮你解答 | 小程序问答 #2
2. 开发小程序需要注册域名吗？
85720发布于 2018-07-06 认知计算·精准应答：AI 智能问答系统重塑知识交互新范式
核心痛点解析语义理解偏差：传统检索依赖关键词匹配，无法理解同义词、否定句等复杂语义场景适配僵化：固定问答对难以应对多样化表述方式与个性化咨询场景多轮交互缺失：无法记忆对话历史，每次问答都是独立会话，体验割裂专业知识壁垒 功能模块对比与效能提升功能模块传统问答系统AI 智能问答系统效能提升幅度意图识别关键词模糊匹配深度学习精准理解用户意图准确率提升至 95.3%多轮对话单轮独立问答上下文感知的连续对话任务完成率提升 68% 专业问答通用知识库回答领域自适应专业问答专业问题解决率提升 42%答案生成固定模板填充个性化动态生成答案用户满意度提升 55% 深度语义理解与推理引擎系统核心技术在于多层次的认知理解能力：语义解析层：通过 医疗健康咨询平台在医疗领域部署专业问答系统，基于医学知识图谱为患者提供症状解读、用药指导、康复建议。通过严格的医学知识校验确保回答准确性，合理分流患者，减轻医护人员负担 30%。 ，最终实现从"精准问答"到"智慧对话"的跨越，成为每个人的个性化知识伙伴
47010编辑于 2025-10-30- 来自专栏前端导学
前端架构问答
A 做到三点： 1 文件夹约束（将变更的影降低到最小） 2保守的看待代码复用这件事（避免为了代码复用而引入不必要的库，导致更高的维护成本） 3加强你的边界 (保护好现有的架构，阻止新人想要改造架构的冲动
78320发布于 2020-11-23 - 来自专栏陌上风骑驴看IC
大牛问答 | LBIST
今早把一篇老文《葵花宝典：DFT问答第二篇》，文中有一段LBIST 的描述： A：LBIST （Logic Built-In Self Test）是针对逻辑电路的自测试。
5.9K31发布于 2020-04-08 - 来自专栏MIKE笔记 技术教程
HTML【知识问答】
盒模型： 内容(content)、填充(padding)、边界(margin)、 边框(border) 2. 类型： IE 盒子模型、标准 W3C 盒子模型； 3. 1.优先级就近原则，同权重情况下样式定义最近者为准; 2.载入样式以最后载入的定位为准; 3.! 2.使用clear:both清除浮动，在所有浮动元素下方添加一个该属性，可以消除float的破坏性，但会增加不必要的标签。
<img src= 使用伪元素清除浮动（推荐）
1.2K10编辑于 2023-03-23
腾讯云开发者
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