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- 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. 3. 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。 3. 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）
91121编辑于 2025-11-23 - 来自专栏python3
Linux安全问答（3）
3、保护一个目录为只读。 # lidsconf -A -o /some/directory -j READONLY 此命令用保证一旦LIDS启用，任何人都不能列出或删除此目录及其中的内容。
91020发布于 2020-01-08 - 来自专栏python3
学员问答之3-View桌面问题
海哥，问个问题啊，我在做vmware桌面虚拟化的时候，创建桌面迟后，出现这个报错。。
2.8K20发布于 2020-01-08 - 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Day3
解答：目前的标准版通过Modbus/TCP进行上传，在OutPUT画面可以设置Modbus/TCP地址，可以将特征值，例如RMS，FFT_Frequency等特征值以模拟量的形式上传到3XXXX寄存器， 问题3、动态展示如何切换视频解说和演示程序？ 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？
65530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。 更新日志 [2023/04/28] 增加了基于中文Alpaca大模型[3]进行指令微调的模型发布。 [2023/04/24] 增加了基于LLaMA和医学文献进行指令微调的模型发布。 ["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·. A: 目前还没有3.Q: 模型运行的结果不同、效果有限A: 由于生成模型生成多样性的考量，多次运行的结果可能会有差异。
2.5K10编辑于 2023-06-14 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-4 spring cloud 问答笔记
并行开发和部署多个服务 D故障隔离 口E模块边界定义较难 1-2、下面哪些是微服务架构和SOA架构的区別() A拆分粒度更细 B组件化程度更高 口C微服务是真正的服务化而SOA不是 D通信往往更加轻量级 1-3、 D高性能 2、 Eureka Client从 Eureka Serveri端获取服务列表信息目前主要采用哪种模式()分值7分 A PUSI B POLL C 查询数据库 D 查询 Redis 3、 3、效果视频验证： 注册新账号 一分钟内只允许获取一次验证码 发邮件功能 校验验证码 验证码超时展示 保存令牌数据库 令牌保存cookie中 跳转到欢迎页面 登录 生成Token保存到令牌表和Cookies `id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- lagou_token 表中为 邮箱 字段添加 UNIQUE 索引 ALTER TABLE `lagou_3_ `lagou_token` ADD UNIQUE INDEX(`email`); -- lagou_token 表中添加 password 字段 ALTER TABLE `lagou_3_4`.
57020编辑于 2022-05-17 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
3D视觉技术的6个问答
今从中挑选六个3D视觉技术的问答，但愿也能让更多小伙伴受益，一起学习，多多交流，更进一步～ 六个问答 问答1： 我们一般用的镜头是定焦镜头，那么我们在镜头上调焦，让模糊的的图像变清晰，这是什么过程？ 以上回答不知道能不能帮助到你理解问题，欢迎再继续交流～ 问答2： 棋盘格和圆形标定板，哪个标定精度高？ 问答3： pcl里面的ppf点对特征的代码，参数调了一上午没效果。输出变换矩阵一直是单位阵…请问有这方面经验吗？ 问答5： 前辈你好，我采用多频外差法三维重建生成的点云表面总是有皱皱巴巴的噪声，我改用了格雷码解相后仍然存在相同的问题。 问答6： 请问一下目前国内外有哪些处理点云数据的软件？ 关于点云的处理软件，此处我推荐三款，你可以择优选用：1、cloudCompare; 2、Meshlab; 3. Geometric。
72110发布于 2020-12-11 - 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。 3.疾病自诊 在疾病自诊模块，平台会读取用户疾病描述的语义信息，首先进行文本预处理，然后通过实体识别模型抽取出其中的关键成分，即：疾病症状、并发症、身体部位等医学实体。 3次获国家科学技术进步二等奖 首创单导管法、“2C3L”术式、倒U形导管塑形消融右侧旁路等一系列原创性方法。 牵头研制成功自主知识产权的磁定位三维电解剖标测系统和首套房颤导管消融模拟器。 主持863项目一项，国家自然科学基金面上项目3项，以及多项省部级重点项目。'
77930编辑于 2023-07-13 - 来自专栏DrugOne
. | 生物医学知识文献网站PubTator 3.0
该平台已累积提供超过十亿个实体和关系的注释，覆盖约3,600万篇PubMed摘要和600万篇PMC开放获取的全文文章，每周获取最新的相关信息。 PubTator 3.0提供统一的搜索结果，同时搜索约3,600万篇PubMed摘要和超过600万篇PMC开放获取子集（PMC-OA）的全文文章，这样做提高了访问文章全文中大量相关信息的可能性。 PubTator 3.0包含超过16亿个实体注释（460万个独特标识符）和3,300万个关系（880万个独特对）。 PubTator 3.0的界面、API和批量文件下载可在以下网址获得：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/research/pubtator3/。
81710编辑于 2024-05-13 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。 ：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：腾讯医典插件是整个工作流的核心 ：使用DeepseekV3大模型对检索到的医学内容进行分析和整理，确保回复的专业性和准确性。 [title](url)关键设计原则：●专业性：明确AI的医疗工作人员身份●准确性：严禁编造医学知识，必须基于检索内容●可追溯性：要求提供参考来源链接●安全性：知识点不相关时引导用户就医步骤3：专业回复输出功能说明 自动优化用户问题为搜索关键词●支持多文档内容整合●相似度评分确保内容相关性3.专业回复生成●医疗专业人员人设设定●结构化输出格式●强制要求提供参考来源4.安全机制●严禁编造医学知识●不相关问题引导就医●
21910编辑于 2026-02-13- 来自专栏Owen's World
redis 问答
在运行过程中，如果有 3 个哨兵实例都发生故障了，此时，Redis 主库如果有故障，还能正确地判断主库“客观下线”吗？如果可以的话，还能进行主从库自动切换吗？ 如果一个哨兵想要执行主从切换，就要获到半数以上的哨兵投票赞成，也就是至少需要 3 个哨兵投票赞成。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？ 问题 3：写时复制的底层实现机制 Redis 在使用 RDB 方式进行持久化时，会用到写时复制机制。写时复制的效果：bgsave 子进程相当于复制了原始数据，而主线程仍然可以修改原来的数据。
61210编辑于 2021-12-07 - 来自专栏h5
原创flutter3.x集成deepseek流式ai问答模板
基于Flutter3.27+Dart3+Getx+Dio接入DeepSeek-v3搭建跨平台流式ai对话小助手。支持代码高亮、上下文多轮会话、本地存储对话等功能。支持运行到手机端和桌面端。 功能性基于Flutter3.27构建，接入DeepSeek-V3，对话更丝滑支持手机端/桌面端支持代码块高亮、多轮上下文会话、本地存储对话支持代码块横向滚动、代码复制支持图片宽度100%渲染、在线图片预览功能支持链接跳转支持表格显示功能项目框架结构使用 flutter3.27搭建项目模板，集成deepseek-v3聊天模型。
29710编辑于 2025-05-24 - 来自专栏跟边禾玩建模
游戏模型建模中使用3DMAX的问答总结
1、3d max r3中有没有标注尺寸的工具啊 答：在3dmax里没有专门的标注尺寸这个工具，但是当你画每一项物体它都出来相关的一些参数，这不就代替了尺寸的标注，何况在这个软件中也没必要去标注他的尺寸呀 2、小弟用惯了CAD,最近开始学习3D MAX这个软件,可是总觉得3D MAX这个软件画出来的图没有CAD那么精确,因为我画的是机械图,所以和实际尺寸最好是一样的,不知道用过这个软件的高手有什么看法答： CAD主要用于工程设计，3D主要用效果图展示。 3、为什么把CAD的文件导入到3D MAX后,都变成的一个整体了,鼠标点一下就把刚导入图形全都选种了,有没有什么工具能把一个整体的图形给炸开。 16、请问怎样在3dmax中输入中文？文字怎样变成立体的？ 答：切换输入法呗！如可输入英文不可以输入中文，那是字体文件的事。要变为立体的，用倒角最直接！ 17、怎样才能在3D中做出由大到小的字呢？ 答：你可以用3D的线段画一些简单的图形，3D本身也有精确画图。CAD的图形可以调用的，在3DMAX中有导入命令。 以上就是整理的内容，更多游戏模型方面的知识加边禾老师QQ3335979291
1.6K30发布于 2018-09-05 - 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 3：基于自身健康状况咨询的对话 用户还可以询问与自身无关的医学知识，此时模型会尽可能专业地作答，使用户全面准确地理解。 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。 结果如表 3 所示。 表 3：CMB-clin 结果 在 CMD 样本中，如图 8 所示，GPT-4 获得了最高分，其次是 GPT-3.5。
3.1K20编辑于 2023-09-08 - 来自专栏Java实战博客
Spring 问答
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？ 答：是一个轻量级的开源框架，企业级服务框架，非侵入式的框架 6.Spring核心内容？ 答：3种，默认构造函数，普通工厂方式，静态工厂方式 特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回，谁也躲不掉！
35310编辑于 2022-01-17 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 ，让专业解读更易懂； ● 体检报告解读：AI不再只是列出一堆指标参考值，而是能结合个人健康数据和医学知识，分析异常指标的可能原因，并提供科学合理的健康建议，帮助用户更好地理解报告内容。 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。
88320编辑于 2025-02-27- 来自专栏AI研习社
问答 | 前向推理的时候 Yolov3 怎么指定 GPU？
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 问：前向推理的时候 Yolov3 怎么指定 GPU？
1.5K30发布于 2018-09-25 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- 来自专栏云市场~精选汇
问答小程序，3分钟帮你完成知识变现
问答小程序是现在很多小程序专业开发商针对问答平台的行业领域，以问答为主，为商家提供问答互动平台，帮助企业打造轻量化的问答平台。 功能一：答主认证——把控答主质量，打造高质量的问答平台！ 功能特点：每位用户都可申请成为答主，通过自己的知识和独特个性获得大众用户的提问。 问答小程序有免费提问和付费提问，前期粉丝关注量较少，可先设置免费提问模式，先吸引多人流量，提高人气，再进行付费提问。 功能用途：答主回答问题可获得利益，收益来源于评分等级奖励和偷看/偷听分成。 通过利益去沉淀答主，提高平台问答的专业化水平。以及沉淀更多用户提问，提高用户的留存率。 结语： 问答小程序在帮助用户以轻盈的方式获取知识的同时，也为回答者利用自己的知识实现变现，打造一个知识传播的问答平台。 咨询了解更多的详情
2.8K10发布于 2018-09-04 - 来自专栏玩转全栈
3分钟创建基于私有文档的本地问答系统
如何在三分钟搭建一个私有化的文档问答系统，代码仓库见文末要做到这一点，大体上来讲需要有2步：1/对文档进行embedding2/基于embedding后的文档进行问答直接看下效果，这里有一个文档，关于https ://pub.dev/packages/flex_color_scheme的说明文档，我交给 privateGpt 进行学习：图片学习完毕之后，我就基于文档的内容来问答了图片我的第一个问题是什么是 what HuggingFaceEmbeddingsfrom langchain.docstore.document import Documentfrom constants import CHROMA_SETTINGS图片2、是基于文档内容进行问答的实现 2、macOS电脑，使用 ARCHFLAGS="-arch x86_64" pip3 install -r requirements.txt 安装依赖，m1 芯片可以直接安转。
2.6K84编辑于 2023-05-22
腾讯云开发者
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