XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息检索
新的防御，新威胁
我们最近的AI一代研究表明，有82％的公司计划在未来1 - 3年内整合AI代理，以发展自动化并提高效率。行业估计，在2024年，AI代理商的市场价值约为51亿美元，并预计到2030年将增长到471亿美元（复合年增长率为44.8％）。2 Salesforce和Microsoft的最新公告支持这些预测。例如，微软最近推出的Magentic-One是一个新的开源多代理框架，旨在管理复杂的多步骤任务。它具有“协调器”代理，该代理指导专门的代理 - Webfer，Filesurfer，Coder和Computer -Terminal-可提高日常任务（例如数据分析和信息检索）的生产力和效率。3
pdfgpt：使用生成AI
基于文档的知识检索系统迅速发展，随着检索功能增强的生成（RAG）和大型语言模型（LLMS）的兴起，在传统的关键字驱动的检索方法中提供了以前无法获得的深度和准确性的水平。抹布架构将大语言模型（LLMS）的生成能力与信息检索的精确度相结合。这种方法有可能重新定义我们如何与生成模型中的结构化和非结构化知识相互作用，以提高响应的透明度，准确性和上下文性[1]。但是，当今的许多基于破布和LLM的应用程序都锁定在高使用成本的背后，这使得对广泛的受众无法接触，尤其是在教育和非商业环境中。
添加剂制造的机器学习
定义：添加剂制造（AM）是制造工艺家族的名称，其中材料连接以从3D建模数据中制作零件，通常以层次的方式进行。am在生产最终用途零件的工业采用中正在迅速增加，因此，这推动了设计，过程和生产技术的成熟。机器学习（ML）是与培训计划有关的人工智能的分支，并在各个领域（例如计算机视觉，预测和信息检索）应用。AM所面临的许多问题可以归类为其中一个或多个应用领域。研究表明，ML技术可以有效地改善AM设计，过程和生产，但是工业案例研究有限，可以支持这些技术的进一步发展。
完全同态加密（第一部分）
在此类中（和下一阶级），我们将介绍过去二十年来加密术中最令人兴奋和令人惊讶的进步之一：完全同构加密 - 也就是说，是，加密方案使我们能够在不完全解密的情况下直接评估对加密数据的任意功能。完全同态加密（FHE）是一种非常有力的工具：从中，我们可以构建到迄今为止看到的许多原始词（私人信息检索，公开键的加密等），以及大量的新工具和应用程序。特别是，我们可以通过加密输入，将它们发送到服务器，使服务器同派在加密的输入上直接评估其所选功能，然后让我们的服务器将服务器发送给我们，然后让我们寄回了加密的结果，将任何函数的计算牢固地外包给了不受信任的服务器。
新的防御，新的威胁
我们最近的 Gen AI 研究显示，82% 的公司计划在未来 1-3 年内整合 AI 代理，以开发自动化并提高效率。行业估计，2024 年 AI 代理市场价值约为 51 亿美元，预计到 2030 年将增长到 471 亿美元（复合年增长率为 44.8%）。2 Salesforce 和微软最近的公告支持了这些预测。例如，微软最近推出的 Magentic-One 是一个新的开源多代理框架，旨在管理复杂的多步骤任务。它具有一个“编排器”代理，可指导专门的代理（Websurfer、FileSurfer、Coder 和 ComputerTerminal）提高数据分析和信息检索等日常任务的生产力和效率。3
•AK• IFAC-NL 3/03
研讨会包括 39 篇论文和三次全体会议演讲。在第一次全体会议演讲：用于海洋探索的海洋机器人；理论挑战和实际问题中，Antonio Pascoal（葡萄牙高等技术学院）就理论与实践之间的相互作用、海洋机器人导航、制导和控制中的关键概念和挑战进行了精彩的图文并茂的阐述，重点是与海洋科学家的合作。Jas Singh（英国系统工程与评估）发表了第二次全体会议演讲，概述了英国国防部新的战场通道无人水下航行器项目。Laurie Linnet（英国 Fortkey Ltd.）发表了第三次全体会议演讲，涉及基于 UUV 的创新视觉信息检索技术。
ASD儿童脑电图信号的复发量化分析
本研究的目的是通过脑电图（EEG）确定典型发育中的听觉/视觉刺激的大脑反应和自闭症儿童的大脑反应。早期诊断确实有助于定制培训，并在常规流中进步。揭示了潜在的大脑动力学，采用了非线性分析。在当前的研究中，分析了具有不同参数的复发定量分析（RQA）。为了获得更好的信息检索，还考虑了余弦距离度量，并与RQA中的其他距离指标进行了比较。测量RQA的每个计算组合，并分析和讨论响应通道。据观察，具有余弦距离参数的风扇邻域能够显着区分ASD和TD。
使用机器学习的自动PDF文档分类
摘要。PolitècnicaDeValència大学（UPV）在管理其Alfresco文档存储库方面面临挑战，其中包含600,000个PDF文件，其中只有100,000个正确分类。手动分类是费力且容易出错的，阻碍了信息检索和广告搜索功能。该项目提出了一条自动管道，该管道集成了光学特征识别（OCR）和机器学习以有效地对文档进行分类。我们的方法区分扫描和数字文档，准确地将文本提取并使用BERT和RF等模型将其分为51个预定义的类别。通过改进文档组织和可访问性，这项工作优化了UPV的文档管理，并为高级搜索技术和实时分类系统铺平了道路。
INF9813和INF9814 - 主题的一般检查清单和...
Boinformatics-基于INF4500课程文档：（考试期间不允许文档）参考文献：1）Arthur M. Lesk的章节“ Arthur M. Lesk”“生物信息传播概论”，2008年3月3日 - Eme Edition：简介基因组组织和基因组组织和进化档案，并进行了信息检索，并进行这些分会 +这些分会。（除了不属于考试的Perl编程外）。2）本书的章节约瑟夫·菲尔森斯坦（Joseph Felsenstein）“推断系统发育”，2004年：1。parsimmony方法2。计算进化变化3。那里有几棵树？4。找到启发式搜索的最佳树5。通过分支找到最好的树，并绑定11。距离矩阵方法12。物种四重奏13。DNA进化的模型16。似然方法
对话式人工智能的神经方法
开发一个智能对话系统 1，不仅可以模拟人类对话，还可以回答从电影明星的最新消息到爱因斯坦的相对论等各种话题的问题，并完成旅行计划等复杂任务，这一直是人工智能领域最长期的目标之一。直到最近，这一目标才得以实现。现在，随着大量对话数据可用于训练，深度学习 (DL) 和强化学习 (RL) 的突破应用于对话式人工智能，我们在学术界和工业界都看到了令人鼓舞的成果。对话式人工智能是自然用户界面的基础。这是一个快速发展的领域，吸引了自然语言处理 (NLP)、信息检索 (IR) 和机器学习 (ML) 社区的许多研究人员。例如，SIGIR 2018 创建了人工智能、语义和对话的新轨道，以连接人工智能和 IR 的研究，特别是针对问答 (QA)、深度语义和与智能代理的对话。