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Aueaphum Aueawatthanaphisut
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LLM工作流通过提示链增强哮喘风险评估
研究人员开发了AeroSpectra Sentinel，这是一种新颖的决策支持工作流，它使用五阶段的大型语言模型（LLM）提示链过程来进行急性哮喘风险评估。该系统集成了呼吸音分析、机器学习筛查和临床特征融合，以提供可审计的临床推理。评估表明，带有防护栏和FHIR模式验证的LLM工作流实现了最强的模拟安全性和文档一致性，尽管它是一个研究原型。
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联邦学习框架通过隐私保护增强化工过程优化
研究人员开发了一种新颖的、面向分布式化工过程优化的隐私保护联邦学习框架。该方法允许多个化工厂在不共享敏感操作信息的情况下，利用其本地数据协同训练预测模型。与本地训练相比，该框架展示了快速收敛和提高的预测精度，在维护工业机密性的同时，实现了接近集中式方法的性能。