图1 药物发现和开发中的人工智能驱动语言模型01AI语言翻译官基于Transformer的LMs,其核心是通过自注意力机制(Self-attention)和位置编码(Positional encoding)进行序列到序列学习(Seq2Seq)。该语言模型的出现,改变了处理文本数据的方式,显示出了在信息检索、文本分类、文本总结和情感分析中的巨大潜力[1]。...
三名医生策划并验证了这些模式,其中包括患者主诉、现有病史,体检和实验室报告。自然语言处理信息提取模型的设计 NLP框架有多个组成部分:词典构建、符号化、单词嵌入、图构建,以及使用LSTM架构的句子分类。 词典构建 我们通过阅读训练数据中的句子,并选择临床相关单词以用于查询-答案模型构建来生成词典。词典的关键词由我们的医生策划,并使用中文医学词典生成。...
源数据模块提供统计数据常用的统计功能,使用结构化查询语言(SQL)对统计需求实时查询,一个需求关联一条 SQL 语句,便于添加和修改统计需求。常用功能包括最大值、最小值、平均值、中值等的计算。例如,检出频次最多的 N 种农药的查询;检出农药平均频次数最多的 N 种蔬菜;中国标准下超标倍数最大的 N 种农药等的统计。...
论文“Testing Database Systems via Differential Query Execution”关注数据库系统中单条SQL语句执行的正确性。关系型数据库系统使用结构化查询语言(SQL)高效地存储和检索数据。如果SQL语句执行存在缺陷,可能会导致数据库状态错误、系统宕机等严重后果。因此,SQL语句执行的正确性是基于数据库系统的各类应用正确性保障的关键。...
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