随着人工智能与医学交叉领域的快速发展,大语言模型(large language model,LLM)在诊疗、医药、康养等领域被广泛应用。LLM在中医药领域独具优势,不仅与中医“四诊合参”理念高度契合,还有效结合了中医药自然语言处理与“自监督”学习技...
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随着人工智能与医学交叉领域的快速发展,大语言模型(large language model,LLM)在诊疗、医药、康养等领域被广泛应用。LLM在中医药领域独具优势,不仅与中医“四诊合参”理念高度契合,还有效结合了中医药自然语言处理与“自监督”学习技术,同时适应中药复方特色,为中医诊疗提供了有力支持。目前已开发“岐黄问道大模型”、数字中医大模型“GLM-130B”等多种LLM,然而,LLM在中医药领域的应用也面临一系列挑战,包括价值不符与医学滥用风险、对模型可解释性的需求日益增加、技术层面有待进一步提升,以及国内政策准入等方面的限制。本文就LLM发展史、在中医药领域的独特优势及应用、存在问题与挑战、未来发展趋势等进行综述,以期为LLM在中医学领域的进一步推广提供参考。
本文针对箔条云半实物射频仿真(Radio Frequency Simulation System,RFSS)中的关键问题进行研究,给出了对箔条云进行半实物射频仿真时的三元组的馈电系数的计算公式.与对点目标的仿真不同,对箔条云的仿真更注重其散射场统计特性的复现....
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本文针对箔条云半实物射频仿真(Radio Frequency Simulation System,RFSS)中的关键问题进行研究,给出了对箔条云进行半实物射频仿真时的三元组的馈电系数的计算公式.与对点目标的仿真不同,对箔条云的仿真更注重其散射场统计特性的复现.箔条云的空间随机分布和随机运动特性,表现为其回波的空间相关性和时间相关性.本文通过三元组馈电系数之间的相关性来仿真箔条云散射回波的空间相关性;通过差分重心公式的横向平移、径向相移以及时域滤波来仿真箔条云散射回波的时间相关性.数值模拟结果验证了所给出的箔条云射频仿真方法的有效性.这些工作为箔条云的半实物射频仿真提供了理论基础和分析框架.
工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(...
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工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)结合了深度学习与强化学习的优势,在工业智能控制领域展现出巨大潜力.本文综述了DRL在工业智能控制中的应用现状和研究进展.首先介绍了DRL的基本原理及相关算法,并简述工业控制的背景,分析智能控制的应用需求与现存挑战.随后,详细综述了DRL在工业领域的应用,并对当前研究进行了总结,最后对未来研究方向提出了展望.
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