数据库事务隔离级别学习笔记（3）–理论/资料
隔离级别论文URL：http://arxiv.org/ftp/cs/papers/0701/0701157.pdf mysql隔离级别定义：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/innodb-transaction-model.html oracle隔离级别定义：http://docs.oracle.com/cd/B12037_01/server.101/b10743/consist.htm
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mysql隔离级别定义：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/innodb-transaction-model.html
oracle隔离级别定义：http://docs.oracle.com/cd/B12037_01/server.101/b10743/consist.htm
oceanbase隔离级别实现：http://yunpan.taobao.com/share/link/M3ASoc39L
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„Defect Spectrum' durchbricht die Grenzen der herkömmlichen Fehlererkennung und erreicht erstmals eine hochpräzise und umfassende semantische Fehlererkennung in der Industrie.
Jul 26, 2024 pm 05:38 PM
In der modernen Fertigung ist die genaue Fehlererkennung nicht nur der Schlüssel zur Sicherstellung der Produktqualität, sondern auch der Kern für die Verbesserung der Produktionseffizienz. Allerdings mangelt es vorhandenen Datensätzen zur Fehlererkennung häufig an der Genauigkeit und dem semantischen Reichtum, die für praktische Anwendungen erforderlich sind, was dazu führt, dass Modelle bestimmte Fehlerkategorien oder -orte nicht identifizieren können. Um dieses Problem zu lösen, hat ein Spitzenforschungsteam bestehend aus der Hong Kong University of Science and Technology Guangzhou und Simou Technology innovativ den „DefectSpectrum“-Datensatz entwickelt, der eine detaillierte und semantisch reichhaltige groß angelegte Annotation von Industriedefekten ermöglicht. Wie in Tabelle 1 gezeigt, bietet der Datensatz „DefectSpectrum“ im Vergleich zu anderen Industriedatensätzen die meisten Fehleranmerkungen (5438 Fehlerproben) und die detaillierteste Fehlerklassifizierung (125 Fehlerkategorien).
Das NVIDIA-Dialogmodell ChatQA wurde auf Version 2.0 weiterentwickelt, wobei die angegebene Kontextlänge 128 KB beträgt
Jul 26, 2024 am 08:40 AM
Die offene LLM-Community ist eine Ära, in der hundert Blumen blühen und konkurrieren. Sie können Llama-3-70B-Instruct, QWen2-72B-Instruct, Nemotron-4-340B-Instruct, Mixtral-8x22BInstruct-v0.1 und viele andere sehen hervorragende Darsteller. Allerdings weisen offene Modelle im Vergleich zu den proprietären Großmodellen GPT-4-Turbo in vielen Bereichen noch erhebliche Lücken auf. Zusätzlich zu allgemeinen Modellen wurden einige offene Modelle entwickelt, die sich auf Schlüsselbereiche spezialisieren, wie etwa DeepSeek-Coder-V2 für Programmierung und Mathematik und InternVL für visuelle Sprachaufgaben.
Der Standpunkt der Natur: Die Erprobung künstlicher Intelligenz in der Medizin ist im Chaos. Was ist zu tun?
Aug 22, 2024 pm 04:37 PM
Herausgeber | ScienceAI Basierend auf begrenzten klinischen Daten wurden Hunderte medizinischer Algorithmen genehmigt. Wissenschaftler diskutieren darüber, wer die Werkzeuge testen soll und wie dies am besten geschieht. Devin Singh wurde Zeuge, wie ein pädiatrischer Patient in der Notaufnahme einen Herzstillstand erlitt, während er lange auf eine Behandlung wartete, was ihn dazu veranlasste, den Einsatz von KI zu erforschen, um Wartezeiten zu verkürzen. Mithilfe von Triage-Daten aus den Notaufnahmen von SickKids erstellten Singh und Kollegen eine Reihe von KI-Modellen, um mögliche Diagnosen zu stellen und Tests zu empfehlen. Eine Studie zeigte, dass diese Modelle die Zahl der Arztbesuche um 22,3 % verkürzen können und die Verarbeitung der Ergebnisse pro Patient, der einen medizinischen Test benötigt, um fast drei Stunden beschleunigt. Der Erfolg von Algorithmen der künstlichen Intelligenz in der Forschung bestätigt dies jedoch nur
Google AI gewann die Silbermedaille der IMO Mathematical Olympiad, das mathematische Argumentationsmodell AlphaProof wurde eingeführt und Reinforcement Learning ist zurück
Jul 26, 2024 pm 02:40 PM
Für KI ist die Mathematikolympiade kein Problem mehr. Am Donnerstag hat die künstliche Intelligenz von Google DeepMind eine Meisterleistung vollbracht: Sie nutzte KI, um meiner Meinung nach die eigentliche Frage der diesjährigen Internationalen Mathematikolympiade zu lösen, und war nur einen Schritt davon entfernt, die Goldmedaille zu gewinnen. Der IMO-Wettbewerb, der gerade letzte Woche zu Ende ging, hatte sechs Fragen zu Algebra, Kombinatorik, Geometrie und Zahlentheorie. Das von Google vorgeschlagene hybride KI-System beantwortete vier Fragen richtig und erzielte 28 Punkte und erreichte damit die Silbermedaillenstufe. Anfang dieses Monats hatte der UCLA-Professor Terence Tao gerade die KI-Mathematische Olympiade (AIMO Progress Award) mit einem Millionenpreis gefördert. Unerwarteterweise hatte sich das Niveau der KI-Problemlösung vor Juli auf dieses Niveau verbessert. Beantworten Sie die Fragen meiner Meinung nach gleichzeitig. Am schwierigsten ist es meiner Meinung nach, da sie die längste Geschichte, den größten Umfang und die negativsten Fragen haben
Training mit Millionen von Kristalldaten zur Lösung kristallographischer Phasenprobleme, die Deep-Learning-Methode PhAI wird in Science veröffentlicht
Aug 08, 2024 pm 09:22 PM
Herausgeber |KX Bis heute sind die durch die Kristallographie ermittelten Strukturdetails und Präzision, von einfachen Metallen bis hin zu großen Membranproteinen, mit keiner anderen Methode zu erreichen. Die größte Herausforderung, das sogenannte Phasenproblem, bleibt jedoch die Gewinnung von Phaseninformationen aus experimentell bestimmten Amplituden. Forscher der Universität Kopenhagen in Dänemark haben eine Deep-Learning-Methode namens PhAI entwickelt, um Kristallphasenprobleme zu lösen. Ein Deep-Learning-Neuronales Netzwerk, das mithilfe von Millionen künstlicher Kristallstrukturen und den entsprechenden synthetischen Beugungsdaten trainiert wird, kann genaue Elektronendichtekarten erstellen. Die Studie zeigt, dass diese Deep-Learning-basierte Ab-initio-Strukturlösungsmethode das Phasenproblem mit einer Auflösung von nur 2 Angström lösen kann, was nur 10 bis 20 % der bei atomarer Auflösung verfügbaren Daten im Vergleich zur herkömmlichen Ab-initio-Berechnung entspricht
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Identifizieren Sie automatisch die besten Moleküle und reduzieren Sie die Synthesekosten. Das MIT entwickelt ein Algorithmus-Framework für die Entscheidungsfindung im molekularen Design
Jun 22, 2024 am 06:43 AM
Herausgeber |. Der Einsatz von Ziluo AI bei der Rationalisierung der Arzneimittelforschung nimmt explosionsartig zu. Durchsuchen Sie Milliarden von Kandidatenmolekülen nach solchen, die möglicherweise über Eigenschaften verfügen, die für die Entwicklung neuer Medikamente erforderlich sind. Es sind so viele Variablen zu berücksichtigen, von Materialpreisen bis hin zum Fehlerrisiko, dass es keine leichte Aufgabe ist, die Kosten für die Synthese der besten Kandidatenmoleküle abzuwägen, selbst wenn Wissenschaftler KI einsetzen. Hier entwickelten MIT-Forscher SPARROW, ein quantitatives Entscheidungsalgorithmus-Framework, um automatisch die besten molekularen Kandidaten zu identifizieren und so die Synthesekosten zu minimieren und gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, dass die Kandidaten die gewünschten Eigenschaften aufweisen. Der Algorithmus bestimmte auch die Materialien und experimentellen Schritte, die zur Synthese dieser Moleküle erforderlich sind. SPARROW berücksichtigt die Kosten für die gleichzeitige Synthese einer Charge von Molekülen, da häufig mehrere Kandidatenmoleküle verfügbar sind
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
