公共医疗数据库汇总：无需实验，高效论文撰写利器
在医学研究领域，获取高质量的数据和文献资源是进行科学论文撰写的关键。随着信息技术的发展，以及公共医疗数据库的不断壮大和完善，研究人员可以轻松地获取大量的医学数据和文献信息，从而提高论文撰写的效率和质量。本文将为您介绍一系列全面的公共医疗数据库，这些数据库不仅为您提供了丰富的医学资源，还无需进行实验，成为高效论文撰写的利器。
Three.js如何降低3D模型的大小以便更快加载
为加快600MB的3D模型在Three.js中的加载速度，可采用多种压缩方法：1) 减少顶点数，使用简化工具或LOD技术；2) 压缩纹理，降低分辨率或转为KTX2等格式；3) 采用高效文件格式如glTF 2.0及draco压缩；4) 合并材质减少数量；5) 利用Three.js内置优化如BufferGeometry；6) 按需分批加载模型；7) Web Workers后台处理；8) 多模型合并减少绘制；9) 使用Texture Atlas及专业优化工具。示例代码展示了使用GLTFLoader加载优化后的模型。
RAG 2.0架构详解：构建端到端检索增强生成系统
RAG（检索增强生成）旨在通过提供额外上下文帮助大型语言模型（LLM）生成更精准的回答。现有的RAG系统由独立组件构成，效率不高。RAG 2.0提出了一种预训练、微调和对齐所有组件的集成方法，通过双重反向传播最大化性能。文章探讨了不同的检索策略，如TF-IDF、BM25和密集检索，并介绍了如SPLADE、DRAGON等先进算法。目前的挑战包括创建可训练的检索器和优化检索-生成流程。研究表明，端到端训练的RAG可能提供最佳性能，但资源需求高。未来研究需关注检索器的上下文化和与LLM的协同优化。
【AI系统】昇腾 AI 架构介绍
昇腾计算产业基于华为昇腾系列处理器，涵盖硬件、基础软件、应用使能等，构建全栈AI计算基础设施。华为通过开放硬件、开源软件，支持多框架，推动AI技术在端、边、云的广泛应用，促进AI产业生态繁荣。
