XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索的
更新了 AI-A-AI_March 15_2023.Final 员工指南
任何总结性或形成性评估的规划或撰写。这包括“按原样”和/或以修改形式使用生成式人工智能搜索的措辞或产品。这不适用于功能仅限于提供纯粹风格建议的程序，例如 Grammarly 或当前内置于 Microsoft Word 中的类似功能，无论这些程序是否依赖于机器学习/人工智能技术。需要明确的是：总结性和形成性评估必须由学生独自规划、研究和撰写。2.来源：生成式人工智能搜索的产品不能在任何总结性评估中引用或依赖
加速企业ai wtih oracle vector搜索
与创建基础数据的数值表示（向量）的嵌入模型相结合时，向量搜索有助于识别查询和文档背后的上下文和含义，从而提供与查询语义上有关的搜索结果。对查询意图和所搜索的源信息的语义理解超出了基于关键字的搜索的局限性，这些搜索通常会由于同义词（具有相似含义的不同单词）和polysemy（具有多种含义的单词）而错过相关结果。通过返回与用户意图更加一致的内容，这种理解可显着提高搜索结果的准确性。
人脸识别供应商测试 (FRVT) 第 2 部分... - NIST 页面
1 例如，NEC-0 准备模板的速度比 NEC-2 快得多，但错误率也高出二十倍。Dermalog-5 执行模板搜索的速度比 Dermalog-6 快得多，但准确率也低得多。2 在正面识别应用（如已注册旅行者系统）中，用户隐含地声称已在系统中注册 - 大多数用户都会注册。在负面应用中（如被驱逐者），隐含的声明是该对象未注册 - 大多数不会注册。3 此处的图库大小为 1200 万人，每人一张图片。给定 331 201 个非匹配搜索，一对多搜索的详尽实施将执行近 4 万亿次比较。当误报率为 0.0025 时，误报数量首先为 828，这相当于单次比较错误匹配率为 828 / 4 万亿 = 2.1 10 − 10，即约 50 亿分之一。严格来说，此 FMR 计算仅对使用 N 1:1 比较实现 1:N 搜索的算法有意义，但情况并非总是如此。
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1 例如，NEC-0 准备模板的速度比 NEC-2 快得多，但错误率也高出二十倍。Dermalog-5 执行模板搜索的速度比 Dermalog-6 快得多，但准确率也低得多。2 在正面识别应用（如已注册旅行者系统）中，用户隐含地声称已在系统中注册 - 大多数用户都会注册。在负面应用中（如被驱逐者），隐含的声明是该对象未注册 - 大多数不会注册。3 此处的图库大小为 1200 万人，每人一张图片。给定 331 201 个非匹配搜索，一对多搜索的详尽实施将执行近 4 万亿次比较。当误报率为 0.0025 时，误报数量首先为 828，这相当于单次比较错误匹配率为 828 / 4 万亿 = 2.1 10 − 10，即约 50 亿分之一。严格来说，此 FMR 计算仅对使用 N 1:1 比较实现 1:N 搜索的算法有意义，但情况并非总是如此。
实时战略游戏的程序化策略
基于搜索的系统已被证明可用于零和博弈中的规划。然而，基于搜索的方法具有重要的缺点。首先，搜索算法的决策大多是不可解释的，这在需要可预测性和信任的领域（例如商业游戏）中是个问题。其次，基于搜索的算法的计算复杂性可能会限制其适用性，特别是在资源与其他任务（例如图形渲染）共享的环境中。在这项工作中，我们介绍了一种用于合成实时战略 (RTS) 游戏的程序化策略的系统。与搜索算法相比，程序化策略更容易解释，并且一旦程序被合成，往往会很高效。我们的系统使用一种简化领域特定语言 (DSL) 的新算法和一种通过自对弈合成程序的本地搜索算法。我们进行了一项用户研究，招募了四名专业程序员来开发 µ RTS（一款极简 RTS 游戏）的编程策略。结果表明，通过我们的方法合成的程序可以超越搜索算法，并且可以与程序员编写的程序相媲美。
从新冠肺炎疫情中吸取的教训
研究设计（系统评价方案）................................................................................................................ 搜索策略....................................................................................................................................... 搜索的数据库.................................................................................................................................... 搜索词和关键词................................................................................................................................... 灰色文献的纳入...................................................................................................................................... AI 模型评估标准....................................................................................................................... 纳入和排除标准.......................................................................................................................................
