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World File Search System孟加拉语
印度语言中的人工智能
• 定义：名称识别和枚举 (NER) 是在文本中定位和分类特定实体的过程，包括个人、地点、企业、日期等的名称。• 印度语言中的重要性：NER 对于问答、信息提取和其他语言理解等活动至关重要。由于名称和实体种类繁多、音译问题和不同的单词边界，识别印度语言中的命名实体可能很困难。• 困难：一个主要困难是印度语言中没有用于 NER 的大量标记数据集，特别是对于资源匮乏的语言。由于复杂的名词短语和复合词在印度语言中很常见，NER 变得更加复杂。•方法：条件随机场 (CRF)、深度学习和迁移学习是研究人员用来为印度语言创建 NER 模型的一些方法。Indo NLP 项目等计划的目标是开发印度语言的 NER 模型和数据集。
哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
美华军语辞典
absolute forest land 绝对林地absolute height 绝对高度absolute motion 绝对运动absolute war 绝对战争absolute weapon 绝对武器absorbed dose 吸收剂量abuse of equipment 滥用装备abysm 海湾，深渊abyssal-benthic zone 深渊海区academy 军事院校academy memorial hall 校史馆acceptable dose 可受剂量acceptable materials list 堪用物资表acceptance band 可用频段accepting authority 接收( 船舰) 当局access 接近，人员机密等级access authority 存取权限access control 存取控制access procedure 接近程序access road 进出道路access taxiway 出入滑行道access time 发生作用时间，接近时间access to classified information 存取机密资料accessibility 可接近性，可达性accessorial services 附属勤务accessorial supply charge 采购用杂费accessories 武器车辆等装备之附属料件之总称，附件accessories and spares 附件和备份accessory 附件accessory case 附件箱accessory constituents 附件成分accessory defense 附属防御物accessory equipment 附件装备accessory structure 附属结构物accessory substance 副产物accident 失事，意外事件accident identification card 事故鉴定卡accident investigating officer 肇( 失) 事调查军官accident investigation report 肇( 失) 事调查报告accident prevention 肇( 失) 事预防accident report 肇( 失) 事报告accident reporting 肇( 失) 事报告法accidental attack 误失攻击accidental discharge 武器走火
大语模型的人类协作 -
图2：通过工作流进行差异诊断的准确性。A：二进制评分系统。参与者的响应分为正确或不正确。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.03）。b：数字评分系统。一个参与者的反应分为0到3之间的分数，具体取决于响应中正确诊断的等级（3：正确的诊断排名第一个，0：正确诊断不包括在响应中）。LLM辅助工作流程得分高（p = 0.04）。
大语模型时代的汽车
自然语言处理（NLP）和自动化机器学习（AUTOML）的领域在过去几年中取得了显着的结果。在NLP中，尤其是大型语言模型（LLM）最近经历了一系列快速的突破。我们设想这两个字段可以从根本上通过紧密整合来彼此之间的边界。为了展示这一愿景，我们探索了自动和LLM之间共生关系的潜力，从而阐明了它们如何彼此受益。特别是，我们从不同的角度研究了通过LLMS增强汽车方法的机会，以及利用Automl进一步改善LLM的挑战。为此，我们调查现有工作，并严格评估风险。我们坚信这两个字段的整合有可能破坏NLP和AUTOML的两个字段。通过强调可以想象的协同作用，但我们的旨在在汽车和LLM的交集中进一步探索。
语音识别中的人工智能应用
I. 引言当今时代是人机交互的时代，人在银行和金融机构、国防和军事、教育、医疗和交通领域、预订系统、查询系统等各个领域都发挥着至关重要的作用。由于英语的存在，欠发达地区和农村社区无法使用技术，从而导致计算机网络和通信意识的传播。对于非英语用户来说，最好的解决方案可能是用母语与人互动的智能设备。印度是一个语言多元化的国家，根据 2001 年的人口普查，印度有 1599 种语言、122 种主要语言和 22 种官方语言，其中包括印地语、英语、尼泊尔语、克什米尔语、古吉拉特语、旁遮普语、梵语、孟加拉语、奥里雅语、曼尼普尔语、马拉地语、卡纳达语、孔卡尼语、泰米尔语、泰卢固语和乌尔都语 [1,2,3] 根据第 8 附表。这些是印度的自然使用语言。本文重点研究语言代码选择，即在一次话语中从一种语言转换为另一种语言，也称为代码转换。
西孟加拉邦生物技术开发公司有限公司
DSTBT，GOWB通过西孟加拉邦生物技术开发公司有限公司（WBBDCL）邀请表达兴趣（EOI），从研究机构，研究机构，科学/学术组织和大学的卓越成绩记录，在生命科学或医学科学领域中具有深远的研究及其在生物科学领域的贡献，并在生物科学领域中具有深刻的贡献，并在生物科学领域中进行了贡献，并具有生物科学，生物学的领域。 RISE计划2024-25，除其他外，该计划试图向研究生或医学科学流的研究生（最后一年）提供有关高端仪器和技术的2-3个月动手培训。对于接受培训的每个学生，将为主管提供一项研究应急补助金，学生/实习生将获得奖学金。该部门打算通过EOI确定具有卓越研究记录的组织，并在生命科学或医学科学领域做出了巨大贡献，这些组织愿意成为合作伙伴组织提供培训。
西孟加拉邦 - 国家疾病控制中心
在年平均最高温度下，每年增加 +0.010c的趋势。但是，年度平均值和年平均最低温度没有年度趋势。季节性趋势在表2.2中注明（Rathore等，2013 2）。另一项分析37年的IMD数据（1969-2005）表明温度的变化在空间上也有所不同（表2.1）。考虑到表2.3（1969-2005）中分析的时间段是Rathore等人2013（1951-2010）进行的工作的一个子集，因此本报告中进一步工作的最高温度升高为+0.01 0 C每年+0.01 0 c。然而，观察到平均最低温度和平均温度没有年度趋势的原因（表2.2）是由于不同季节的变化程度不同，这也是由于西孟加拉邦的六个空间不同的农业气候区域的气候反应程度不同，这是从表2.3
孟加拉人民共和国电力、能源和矿产资源部
4) 联合秘书（附加），发展-6，电力部 5) 移民和护照局局长，Agargoan，达卡。6) 高级秘书（附加），电力部（请高级秘书注意）。7) 孟加拉国达卡 Hazrat Shahajalal 国际机场主任。8) 程序员，电力部（请求在电力部网站上发布此命令）。9) Shourav Saha 先生，初级主管，Nesco Ltd（隶属于电力部），电力、能源和矿产资源部 10) 办公室副本。