XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System字典
cv
在WWTF资助的研究小组中的“挖掘社会中的情感幸福感”，具有核心方法学技能：基于简单的，基于字典的基于基于词典的方法以及基于深度学习架构的复杂方法和大规模的数据刮擦，处理，处理和分析的复杂方法（社交媒体和其他在线研究领域）的竞争，包括在线表达的范围，包括明确的情感范围。 Covid-19和对人类机器人互动的看法与多样化的，跨学科的，跨学科的，国家间科学家合作，来自心理学，计算机科学，物理学和数学等学科等学科，并公开分享了我自己的变形金刚的模型，以从短暂的社交媒体文本中探索“世界幸福感20222”在WWTF资助的研究小组中的“挖掘社会中的情感幸福感”，具有核心方法学技能：基于简单的，基于字典的基于基于词典的方法以及基于深度学习架构的复杂方法和大规模的数据刮擦，处理，处理和分析的复杂方法（社交媒体和其他在线研究领域）的竞争，包括在线表达的范围，包括明确的情感范围。 Covid-19和对人类机器人互动的看法与多样化的，跨学科的，跨学科的，国家间科学家合作，来自心理学，计算机科学，物理学和数学等学科等学科，并公开分享了我自己的变形金刚的模型，以从短暂的社交媒体文本中探索“世界幸福感20222”
表征大脑中的动态单词含义表示
单词含义不仅仅是字典中的条目。它涉及大量的知识，这些知识将人们遇到的场景和经历（即，丰富的百科全书知识）（即适当地适用这个词（即男孩很生气），其他单词的组合以及词出现的语法结构。单词的含义因情况而异以及使用上下文各不相同。例如，用来描述蚊子，鲸鱼或行星时，“小”一词意味着不同的东西。与小小相关的属性在上下文依赖性方面有所不同：有必要知道单词的含义，但也必须知道所使用的上下文，以及如何结合单词以构建含义（Medin＆Shoben，1988）。
English-Grammar-Cloud-7-PDF-20.3.2020.pdf
第 42 页 J. 1. 告诉我去学校的路。 2. 他是一个永不满足的人。 3. 这位女士的儿子去了美国。 4. 我的叔叔六十岁了，是一名教师。 5. 一只狐狸看到一些高高挂起的葡萄。 6. 我们帮助了盲人的乞丐。 7. 这是沙贾汗建造的泰姬陵。 8. 我坚持我所说的话。 9. 拉塔有一位朋友，他是一位伟大的艺术家。 10. 这是我叔叔的房子。 11. 我收到了姐姐寄来的信。 12. 把你桌子上的字典拿给我。
量子信息中的Kolmogorov复杂性-JovanOdavić
文学艺术（和任何艺术）的价值是主观的，取决于读者的个人经验和品味。我学会欣赏小说的一种方式是认为他们的信息内容是指复制整本小说所需的最少信息。有趣的是，单词和单词根的重复意味着该小说不是单词的完全随机序列，可以使用Lempel和Ziv在1976年开发的算法来重建（Lempel; Ziv，1976）。该算法允许创建一个最小的词典，可以从中重建整本小说。值得注意的是，该字典比总体语言词典小，因为后者的某些词在小说本身中没有出现。为了说明算法，让我们考虑以下简单示例。
算法和数据结构简介1：...
▶更快/较慢的算法的简单示例。▶我们如何衡量算法的“好”是多么的“好”？通过渐近分析方法。▶排序算法：Insertsort，Mergesort，QuickSort，。。。▶基本数据结构：实现列表，堆栈，队列，集合，字典的方式。。。▶图上的算法：深度优先和广度优先搜索，拓扑排序，最短路径。▶动态编程：避免重复工作的一种方法。应用程序，例如图像的接缝雕刻。▶语言处理算法/数据结构（例如Java或Python源代码）。语法，语法，解析。▶算法和计算的限制是什么？浏览复杂性理论（棘手的问题，P与NP）和可计算理论（无法解决的问题，图灵机，停止问题）。
配对试验分类：一种用于 MVPA 的新型深度学习技术
机器学习的许多最新发展都来自“深度学习”领域，即使用先进的神经网络架构和技术。虽然这些方法已经产生了最先进的结果，并在许多领域（例如图像分类和自然语言处理）占据了研究重点，但它们在脑电图 (EEG) 或其他人类神经科学数据集的分类中并没有比标准多元模式分析 (MVPA) 技术取得更大的进展。EEG 数据中的高维度和大量噪声，再加上可以从人类受试者样本中合理获得的示例（试验）数量相对较少，导致训练深度学习模型困难。即使模型在训练中成功收敛，尽管存在正则化技术，也会出现严重的过度拟合。为了帮助缓解这些问题，我们提出了一种新的“配对试验分类”方法，该方法涉及将 EEG 记录对分类为来自同一类或不同类。这样，我们可以通过配对试验的组合大幅增加训练示例的数量，这种方式类似于但不同于传统的数据增强方法。此外，配对试验分类仍然允许我们通过“字典”方法确定新示例（试验）的真实类别：将新示例与每个类别中的一组已知示例进行比较，并通过对每个类别中相同/不同的决策值求和来确定最终类别。由于单个试验是有噪声的，因此可以通过将新的单个示例与“字典”进行比较来进一步改进这种方法，其中每个条目都是几个示例（试验）的平均值。在可以对单个未知类别的多个样本取平均值的情况下，甚至可以实现进一步的改进，从而可以将平均信号与平均信号进行比较。
attacc-schedule-abstracts.pdf
代码和晶格具有许多数学相似性；代码定义为在有限字段上的向量空间的子空间，通常具有锤式度量，而晶格是欧几里得向量空间的离散子组。在过去的二十年中，两个对象在加密中都发现了相似的应用。可以依靠在给定目标（称为解码的任务）中找到密码或近距离晶格点的硬度来构建代码和基于晶格的加密系统。 在这两个学科中，都通过识别其硬度来源（通过减少）和设计算法来解决它来研究解码难度（通过密码分析）。 ，尽管有很多相似之处，但很少有作品通过通过通用语言并行研究，在加密环境中仔细研究了更仔细的代码和latices。 这次演讲的目的是在代码和晶格之间展示字典，以表明研究解码难度的技术证明是相同的。 我们将主要将注意力集中在傅立叶二元上，正如我们将看到的那样，这是获得最差的案例减少（经典或量子）的关键工具，或了解代码和晶格的最新双重攻击。代码和基于晶格的加密系统。在这两个学科中，都通过识别其硬度来源（通过减少）和设计算法来解决它来研究解码难度（通过密码分析）。，尽管有很多相似之处，但很少有作品通过通过通用语言并行研究，在加密环境中仔细研究了更仔细的代码和latices。这次演讲的目的是在代码和晶格之间展示字典，以表明研究解码难度的技术证明是相同的。我们将主要将注意力集中在傅立叶二元上，正如我们将看到的那样，这是获得最差的案例减少（经典或量子）的关键工具，或了解代码和晶格的最新双重攻击。
稳定剂状态和晶格
本论文由两部分组成：第一部分讨论稳定器状态及其凸包（稳定器多胞形）的性质。稳定器状态、泡利测量和克利福德幺正体是稳定器形式主义的三个基石，其计算能力受到 Gottesman-Knill 定理的限制。该模型通常通过魔法状态丰富，以获得量子计算的通用模型，称为魔法状态量子计算 (QCM)。本论文的第一部分将从三个不同的角度研究稳定器状态在 QCM 中的作用。第一个考虑的量是稳定器程度，它提供了一种测量量子态的非稳定性或魔法的工具。它为每个状态分配一个量，粗略地测量需要多少个稳定器状态来近似该状态。已经证明，当所考虑的状态是其组件最多由三个量子位组成的乘积状态时，该程度在采用张量积的情况下是乘法的。在第 2 章中，我们将证明此属性并不普遍成立，更准确地说，稳定器范围是严格乘积的。我们根据稳定器状态的一般属性得出此结果。非正式地，我们的结果表明，当字典大小在维度上呈亚指数增长时，不应期望字典在进行张量积时是乘法的。在第 3 章中，我们从资源理论的角度考虑 QCM。魔法的资源理论基于两种类型的量子通道，即完全稳定器保留映射和稳定器操作。这两类都具有无法生成额外魔法资源的属性。我们将证明这两类量子通道并不重合，具体而言，稳定器操作是完全稳定器保留通道集的严格子集。这可能会导致某些通常
WordStat 用户指南 - Provalis Research
WordStat 是一个文本分析模块，专门用于研究文本信息，例如对开放式问题的回答、访谈、标题、期刊文章、公开演讲、电子通信等。WordStat 可用于使用字典方法或各种文本挖掘方法对文本进行自动分类。WordStat 可以将现有的分类词典应用于新的文本语料库。它还可以用于开发和验证新的分类词典。WordStat 现在可以用作独立软件。与 QDA Miner 结合使用时，此模块可以帮助更系统地应用编码规则，帮助发现个人子群体之间词语使用方面的差异，并帮助使用 KWIC（上下文关键词）表修订现有编码。