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#AI

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人工智能 (AI) 是通过机器（尤其是计算机系统）对人类智能过程进行的模拟。这些过程包括学习（获取信息和使用信息的规则）、推理（使用规则得出近似或确定的结论）和自我纠正。

了解更多信息。

关键字：IRIS，IntegratedML，Flask，FastAPI，TensorFlow Serving，HAProxy，Docker，Covid-19

目的：

过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示，包括一个简单的 Covid-19 X 射线图像分类器和一个用于可能的 ICU 入院的 Covid-19 实验室结果分类器。 我们还介绍了 ICU 分类器的 IntegratedML 演示实现。 虽然“数据科学”远足仍在继续，但从“数据工程”的角度来看，或许也是尝试一些 AI 服务部署的好时机 - 我们能否将目前所接触到的一切都封装成一套服务 API？ 我们可以利用哪些常用的工具、组件和基础架构，以最简单的方式实现这样的服务堆栈？

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Hi 开发者们，

我们非常高兴地邀请大家参加新的 InterSystems 在线编程竞赛，此次编程大赛关注生成式AI（GenAI）, 矢量搜索（Vector Search ）与机器学习（Machine Learning）！

🏆 InterSystems 编程大赛：Vector Search, GenAI 与 ML 🏆

时间：2024年4月22日 - 5月19日 （美国东部时间）

奖金池： $14,000

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文章
· 四月 14, 2021 阅读大约需 8 分钟
通过 InterSystems IRIS 实现分布式人工智能

什么是分布式人工智能 (DAI)？

试图找到一个“无懈可击”的定义是徒劳的：这个术语似乎有些“超前”。 但是，我们仍然可以从语义上分析该术语本身，推导出分布式人工智能也是人工智能（请参见我们为提出一个“实用”定义所做的努力），只是它分布在多台没有聚合在一起（既不在数据方面，也不通过应用程序聚合，原则上不提供对特定计算机的访问）的计算机上。 即，在理想情况下，分布式人工智能的安排方式是：参与该“分布”的任何计算机都不能直接访问其他计算机的数据和应用程序，唯一的替代方案是通过“透明的”消息传递来传输数据样本和可执行脚本。 与该理想情况的任何偏差都会导致出现“部分分布式人工智能”- 一个示例是通过中央应用程序服务器分发数据， 或者其反向操作。 不管怎样，我们都会得到一组“联合”模型（即，在各自数据源上训练的模型，或者按自己的算法训练的模型，或者同时以这两种方式训练的模型）。

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好不好玩，能当真吗？


最近几个月，大型语言模型GPT正在激起一些现象。因此，上周末我不可避免地也在玩 ChatGPT，以探究它是否会成为我正在敲打的一些基于 BERT 的“传统”AI 聊天机器人的补充，或者更确切地说，它是否会淘汰它们。

玩的时候脑子里冒出一个念头。通过略微理论化或哲学化，最终互操作性标准（如 HL7 和 FHIR 等）是一种“语言”，对吗？ HL7 有自己的语法、规则、词汇甚至方言——每个系统都有自己的语调。这就是为什么当一台机器与另一台机器对话时，它们需要翻译器（例如 DTL 转换）来实现相互理解。

所以环顾四周，似乎一切都是语言：编码是语言：python，javascript和COS也是语言。 HL7、FHIR 甚至 XML 或 JSON 都是语言，只是它们比自然语言更结构化，那么 GPT 应该更容易上手吗？

那么，我们可以从简单地重用 GPT 的预训练编码语言模型来模拟 DTL 开始吗？我们还没有进行调整，以下是初步结果：

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关键字：IRIS, IntegratedML, 机器学习, Covid-19, Kaggle

目的

最近，我注意到一个用于预测 Covid-19 患者是否将转入 ICU 的 Kaggle 数据集。 它是一个包含 1925 条病患记录的电子表格，其中有 231 列生命体征和观察结果，最后一列“ICU”为 1（表示是）或 0（表示否）。 任务是根据已知数据预测患者是否将转入 ICU。

这个数据集看起来是所谓的“传统 ML”任务的一个好例子。数据看上去数量合适，质量也相对合适。它可能更适合在 IntegratedML 演示套件上直接应用，那么，基于普通 ML 管道与可能的 IntegratedML 方法进行快速测试，最简单的方法是什么？

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亲爱的社区开发者们，大家好！

我们真诚邀请您参加 Online Meetup：InterSystems 开发者竞赛（人工智能与机器学习）!

时间: 2021年7月30日（周五） 11:00 AM （美东时间）23:00 （北京时间）

在这场在线Meetup，您将了解到：

  • 此次优胜者的个人履历；
  • 获奖Application的简短Demo；
  • 有关应用技术的开放探讨、问答，以及下次竞赛的一些计划。

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文章
· 七月 4, 2023 阅读大约需 11 分钟
小实验--生成式AI和 FHIR 结合

这是个实验项目，使用OpenAI API与FHIR资源和Python相结合来回答医疗行业的用户提问。

项目想法

生成式人工智能，如OpenAI上提供的LLM模型, 已被证明在理解和回答高层次问题方面具有显著能力。他们使用大量的数据来训练他们的模型，因此他们可以回答复杂的问题。

他们甚至可以使用编程语言，根据提示创建代码 --我不得不承认，让我的工作自动化的想法让我感到有些焦虑。但到目前为止，似乎这是人们必须要习惯的事情，不管你喜不喜欢。所以我决定做一些尝试。

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