RCTKG的规模和内容节点和边：知识图谱中有2,216,062个节点和8,437,108条边。节点代表数据点，比如临床试验、疾病
PrimeKG是为精确医学研究专门设计的一个知识图谱，它集成了来自20个高质量数据源的信息，涵盖17,080种疾病和超过400万种数据关系
在本研究中，通过使用中国一家三甲医院的大数据平台，我们构建了一个复杂的医学知识图谱，这个图谱不仅包含多种医
表格展示了每种预测疾病的概率以及相应的转移概率，例如，患者从现在的高血压、糖尿病、肥胖、贫血状态，预测未来可能继
两大类深度学习模型，分别用于不同的自然语言处理（NLP）任务：词嵌入模型是一类用于将单词、短语或者文档转换
相比之下，微软的new bing就是单纯的“搜索+ai”，很多时候还没有传统搜索引擎好用，但是这样的搜索方式，依然能让new
我渴望的，是无可匹敌的力量——力量到让每一个与我交谈的人都带着求助的目光，而不是我向他们伸出求助之手。很多女人
未来会更新，偏项目部分，现在偏原理。笔记收录，持续更新。
这张图比较了三种不同的方法，它们都试图解决如何让一个用于分析医疗图像的电脑程序（比如分割脑部扫描图）适应不同医院或设备拍摄
一个真正厉害的男人，他天生就是那种特别有拼劲儿，想要争第一的性格，但他对你好，心疼你，这并不是因为他生来就温
用户可以根据需要自定义索引构建过程，包括文档分块、向量存储配置等，这为特定应用场景下的优化提供了可能。
知识图谱就像一个大数据库，里面有很多关于不同事物的信息，这些信息是以三元组的形式存在的，比如（人物，关系，
你也可以通过惩罚来设立规矩，如果你希望你的女友不要穿着太暴露，那么在她照做的时候，你就热情而快乐地回应她，当
加微后不推销，先发一个红包，再介绍活动——您好，您朋友是我们店的VIP，我们有闺蜜/老友卡活动，只需要在上面写上
vLLM系统：在PagedAttention的基础上构建的一个高吞吐量的分布式LLM服务引擎，采用块级内存管理和预先请求
能不能 APP逆向抓取、JS 逆向抓取、APP 群控抓取、验证码拖拽、大规模抓取等！但我不知道，Scraper配合GPT4的多模态和智
在AutoRD中，给定医学文本T，首先提取实体E={E1, E2, …, En}和关系R={R1, R2, …, R}，然后基于E和R输出知识图谱KG。实体类型包括
通过分析每个聚类的质量标签，我们可以优化新闻源的选择，比如发现某个聚类中的文章普遍质量不高，则可
遇到叶子节点时，将累加得到的数字加到总和中。整个逻辑链条是：DFS允许我们从根节点开始，深入每个分支，直到到达叶子节点，然后保存
解决方案：我们提出使用大型语言模型来帮助评估摘要，通过一种称为属性结构化（AS）的方法。
列出了包括MiaoShou、YouLai、MFK、BoHe、XYWY、YiLianMeiT
在这项研究中，作者采取了一系列步骤来生成、评估并改进自动生成的患者出院摘要的质量。数据集来源我们的数据来源是公开的MIM
Apollo通过针对多语言覆盖、数据隐私保护、地方性知识整合和沟通效率的优化，解决了普通医学大模型在这些方面的问题和不足
通过这一系列方法，ClinicalMamba不仅展示了其在长文本处理方面的卓越能力，还证明了其在临床NLP任务中的应用潜力，为未来的
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