在coze平台上，通过工作流Work-flow可以实现简单的问诊对话功能。通过这一功能，患者可以描述自己的具体症状，为医疗专业人员提供更详尽的病情信息，从而有助于提高诊断的准确性和效率。具体的问诊内容涵盖范围十分广泛，包括了患者的主诉、伴随症状、起病时间、体温变化、症状规律、疼痛性质、疼痛部位、暴露史、既往病史、环境因素、相关检查以及其他症状等多个维度。 例如，当主诉为发烧时，问诊内容会进一步询问伴随症状，包括头痛、咳嗽、喉咙痛、乏力、肌肉酸痛、恶心、呕吐、腹泻等。起病时间也会被记录，询问是否是昨天晚上或3天前开始的。体温变化也是问诊的重要内容，需记录体温的最高值以及体温持续的时间。此外，症状规律、疼痛性质、疼痛部位、暴露史、既往病史、环境因素、相关检查和其他症状等都会被详细询问。 对于胃痛患者，问诊内容会细化到疼痛性质、疼痛部位、疼痛强度、疼痛持续时间、诱发因素、伴随症状、症状规律、饮食习惯、生活习惯、情绪状态、环境因素、相关检查等。例如，疼痛部位可能会细分为上腹、中腹、下腹、左腹、右腹等，疼痛强度可能会用0-10分进行量化，诱发因素可能会询问是否与吃饭、运动、压力、休息等有关。 对于脚踝扭伤患者，问诊内容会包括疼痛性质、疼痛部位、疼痛强度、伴随症状、诱发因素、症状规律、肿胀程度、环境因素、生活习惯、治疗与用药、影像学检查等。疼痛部位可能会描述为内侧外侧脚踝、跟腱、足部等，疼痛强度同样可能会用0-10分进行量化，治疗与用药可能会询问是否使用过止痛药、消肿药物，影像学检查可能会询问是否做过X光或其他相关检查。 对于喉咙痛患者，问诊内容则会包括疼痛性质、疼痛部位、疼痛强度、伴随症状、诱发因素、症状规律、声音变化、既往病史、生活习惯、环境因素、相关检查等。疼痛部位可能会细分为喉部、咽部、扁桃体等，伴随症状可能会包括咳嗽、发热、喷嚏、流鼻涕、吞咽困难等，既往病史可能会询问是否有慢性咽炎、扁桃体炎等情况。 对于头疼患者，问诊内容会包括疼痛性质、疼痛部位、疼痛强度、伴随症状、诱发因素、症状规律、自我管理、既往病史、生活习惯、家族史、恢复情况、相关检查等。疼痛部位可能会描述为前额、后脑、全头等，疼痛强度可能会用0-10分进行量化，自我管理可能会询问是否已服用止痛药，效果如何，相关检查可能会询问是否做过脑部CT或其他相关检查。 对于腹泻患者，问诊内容则会包括腹泻性质、腹泻频率、伴随症状、起病时间、诱发因素、症状规律、大便性质、补充水分、既往病史、家族史、生活习惯、恢复情况等。腹泻性质可能会描述为水样便、黏液便、带血便等，伴随症状可能会包括腹痛、恶心、呕吐、发热等，大便性质可能会询问是否有油腻、泡沫等特征。 对于感冒患者，问诊内容会包括伴随症状、流鼻涕性质、伴随症状出现顺序、饮食情况、睡眠情况、既往病史、家族史、恢复情况、自我管理、环境因素、活动情况等。伴随症状可能会包括流鼻涕、咳嗽、喉咙痛、发热、乏力等，流鼻涕性质可能会细分为清鼻涕、浑浊鼻涕、带脓鼻涕等，既往病史可能会询问是否有过敏史、哮喘等病史。 对于肌肉酸痛患者，问诊内容则包括疼痛性质、疼痛部位、疼痛强度、起病时间、持续时间、运动类型、运动强度、伴随症状、症状规律、生活习惯、恢复情况、心理状态、其他情况等。疼痛部位可能会描述为背部、腿部、手臂、腹部等，疼痛强度可能会用0-10分进行量化，运动类型可能会询问具体进行了什么运动，如跑步、举重、瑜伽等。 对于眼睛痒患者，问诊内容会包括伴随症状、起病时间、诱发因素、症状持续时间等。伴随症状可能会包括流泪、红肿、眼睑肿胀、鼻塞、打喷嚏等，起病时间可能会询问是今天早上还是几天前，诱发因素可能会询问是否接触了新洗涤剂、化妆品、花粉、宠物等。 以上内容展现了coze平台上问诊对话功能的丰富性和实用性。通过详细记录患者的各种症状和相关信息，可以为医疗专业人员提供更多的诊断依据，进而提高医疗服务质量。此外，这些问诊对话功能亦有助于患者自我管理，使患者能够更好地了解自身状况，及时采取适当的自我应对措施。整体而言，这种通过工作流实现的问诊对话功能是现代医疗信息化的一个重要体现，对于患者和医生而言都具有显著的便利性和高效性。

在IT行业中，开发和调试应用程序时常需要依赖外部的库或框架，这些库通常被打包成JAR（Java Archive）文件，便于在不同的项目中复用。对于Openfire这样的开源即时通讯服务器，其源码开发与配置过程中，可能需要一些额外的JAR文件来支持其功能。在给定的标题和描述中，提到了三个关键的JAR文件：`coherence.jar`、`coherence-work.jar`和`tangosol.jar`，它们在Openfire的源码配置中扮演着重要角色。 1. `coherence.jar`：这是Oracle Coherence的一个组成部分，Coherence是一款分布式数据管理产品，主要用于提供数据缓存、数据复制、事件处理等功能。在Openfire中，它可能被用于优化数据库访问性能，实现高效的缓存策略，以提升服务器的响应速度和并发处理能力。Coherence提供了强大的集群和分布式计算支持，使得Openfire能够更好地扩展并适应高负载环境。 2. `coherence-work.jar`：这个文件通常是Coherence工作线程相关的实现，它包含了运行时所需的类和资源，用于处理Coherence服务的工作任务，比如数据同步、事件监听等后台操作。在Openfire的上下文中，`coherence-work.jar`可能是为了支持Coherence的后台工作流程，确保服务器能有效地管理和执行各种后台任务，以保持稳定的服务状态。 3. `tangosol.jar`：Tangosol是一家专注于分布式数据管理技术的公司，后来被Oracle收购，其核心技术即为Coherence。`tangosol.jar`可能包含了Coherence的核心组件和接口，包括数据网格、缓存服务、持久化存储以及与其他系统的集成API。在Openfire的源码配置中，这个文件很可能用于提供与Coherence的底层交互，实现数据的分布式管理和高效访问。 在使用Eclipse这样的集成开发环境（IDE）进行Openfire的源码开发时，这三个JAR文件必须添加到项目的类路径中，以便编译器和运行时环境能够找到并使用这些库。正确的配置方法是将这三个文件放入项目的库目录，然后在Eclipse的构建路径设置中进行引用。这样，开发人员就可以利用Coherence的功能编写和调试代码，同时确保Openfire的正常运行。 在实际操作中，开发者还需要了解如何处理依赖冲突、版本兼容性问题，以及如何根据Openfire的具体需求定制和配置Coherence的相关设置。这需要对Java、Eclipse、Openfire以及Coherence的深入理解和实践经验。只有充分理解这些库的作用和使用方式，才能确保源码配置的成功，并优化Openfire的性能和稳定性。

《ChatGPT在做什么...以及为什么它有效》 这本书由斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）撰写，探讨了ChatGPT的工作原理及其为何能成功运作。沃尔夫勒姆是计算科学领域的权威，他的公司Wolfram Media出版了这本书。书中深入浅出地解释了自然语言处理技术，特别是ChatGPT背后的机制。 我们要理解的是，ChatGPT的工作方式其实相当直观——一次只添加一个词。这个过程涉及到了概率计算，即模型如何根据上下文选择最合适的词汇。那么，这些概率是如何产生的呢？这需要我们理解模型的概念，特别是对于人类任务而言，如聊天机器人，需要模拟人类的思维和表达方式。 神经网络是实现这一目标的关键工具。机器学习，尤其是深度学习，通过训练神经网络来优化其性能。在训练过程中，神经网络不断调整权重，以最大化预测准确度。然而，训练大型神经网络并非易事，它涉及到一系列技术和策略，如反向传播、批处理等。 有人可能会认为，只要网络足够大，就能处理任何任务。这在某种程度上是正确的，但关键在于如何有效地表示和理解输入信息。这就是嵌入（Embeddings）的作用，它们将单词或短语转化为高维空间中的向量，使得计算机可以理解语言的语义关系。 ChatGPT的训练过程包括基础训练和更高级别的优化。基础训练主要是通过大量数据让模型学习语言模式，而高级阶段则可能涉及对话流的建模，使得回答更加连贯和自然。 然而，真正让ChatGPT能够有效工作的，是它的意义空间和语义动态法则。这涉及到了语言的语法结构和计算语言的力量。ChatGPT不仅理解单个词汇，还能理解词汇之间的关系，形成语义语法，从而生成符合逻辑的回复。 沃尔夫勒姆还提出了将Wolfram|Alpha与ChatGPT结合的想法。Wolfram|Alpha是一个强大的计算知识引擎，它可以为ChatGPT提供准确、结构化的信息，从而提升聊天机器人的能力。通过几个示例，我们可以看到这种结合如何使ChatGPT的回答更具深度和实用性。 书中的内容涵盖了从早期的计算理论到现代人工智能的最新进展，旨在揭示ChatGPT背后复杂而精妙的科学和哲学问题。这不仅是一本关于技术的书，也是对人类语言和理解本质的探索，对于想要深入了解自然语言处理和人工智能的人来说，是一份宝贵的资源。

《Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are》+《Principles-Life and Work 2017》

预训练语言模型(PLMs)是在大规模语料库上以自监督方式进行预训练的语言模型。在过去的几年中，这些PLM从根本上改变了自然语言处理社区。在本教程中，我们旨在从两个角度提供广泛而全面的介绍:为什么这些PLM有效，以及如何在NLP任务中使用它们。本教程的第一部分对PLM进行了一些有见地的分析，部分解释了PLM出色的下游性能。第二部分首先关注如何将对比学习应用于PLM，以改进由PLM提取的表示，然后说明如何在不同情况下将这些PLM应用于下游任务。这些情况包括在数据稀缺的情况下对PLM进行微调，以及使用具有参数效率的PLM。我们相信，不同背景的与会者会发现本教程内容丰富和有用。

解决Debian/Ubuntu/mint等操作系统上使用wxPython时出现如下调试信息： Debug: ScreenToClient cannot work when toplevel window is not shown 解包后根据硬件架构选择i386或amd64包直接安装即可。

i2c code in Verilog , with master and slave it will help user for his work and interface design using i2c

概述 （ WIP ）实用程序的集合（单仓库），可在一台机器上构建，测试和基准化实用，高性能和节能的虚拟化网络功能（VNF）。 这仅是出于研究目的的勘探项目（请发表论文；））。 该集合的重点是应用程序。 根据工作组的，有许多悬而未决的问题需要探讨。 一个关键问题是解决传输层中端到端协议的限制。 目前正在开发一些与此方向相关的内部项目。 它们将在发布后开源。 如果您想讨论这些主题，请给我发送电子邮件，谢谢。 它目前正在大力发展中。 项目结构尚未稳定。 在稳定的1.0版本之后，目录将井井有条。 我在博士期间从事的其他项目或原型中使用了该项目的实用程序。 例如，FFPP库用于制作容器化VNF的原型。 这些VNF用于使用进行网络仿真实验。 该项目同时托管在和。 如果您有任何疑问或代码贡献，请创建一个问题或请求请求。 目录 执照 介绍和目标 该存储库是与我的博士学位主题：网络中的超低延迟网络

数据结构和算法工作 包含我在佐治亚理工学院 2014 年秋季 CS 1332 课程中用 Java 编写的各种数据结构和算法的存储库

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