XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文中
变形金刚和皮层波：编码器，用于跨时间在上下文中拉动
摘要：诸如ChatGpt和其他大型语言模型（LLM）等变压器网络的功能引起了世界的关注。其性能基础的至关重要的计算机制依赖于将完整的输入序列（例如，句子中的所有单词）转换为一个长的“编码向量”，该序列使变压器可以在自然序列中学习长距离的时间依赖性。具体来说，应用于此编码向量的“自我注意力”通过计算输入序列中的单词对之间的关联来增强变形金刚中的时间上下文。我们建议，跨单个皮质区域或以整个脑规模的多个区域传播的神经活动波可以实施类似的编码原理。通过将最新的输入历史记录到每个时间时刻，皮层波可以使时间上下文从感觉输入的序列中提取，这是变压器中使用的计算原理。
在多模式数据分析的上下文中的计算机支持协作学习模型的可视化
深度学习评估是由多个领域的交集形成的新方向，核心问题是如何可视化协作学习模型以激励学习者。因此，本文通过计算机支持的协作学习（CSCL）技术实现了实时知识共享，并促进了学习者的互动。在本文中，我们根据五种方式收集，标记和分析数据：大脑，行为，认知，环境和技术。在本文中，根据多模式数据分析的阈值开发了计算机支持的协作学习过程分析模型。该模型基于智能网络协作的角色和CSCL。本文设计并开发了一种交互式可视化工具，以支持在线协作学习过程分析。此外，本文在在线课堂上进行了一项实践研究。结果表明，该模型和工具可以有效地用于在线协作学习过程分析，并且测试模型结果非常合适。测试模型的熵指数的值约为0.85，大约10％的个体被分配给了错误的轮廓。在测试期间，参与者的参与逐渐从5％增加到约25％，参与效应提高了约80％。这表明在多模式数据分析观点下，计算机支持的协作学习过程分析模型的强可适用性值。
从零到英雄：在零和几射击上下文中利用生物医学命名实体识别的变压器
在生物医学领域中监督的命名实体识别（NER）取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的，而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类，并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练，这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。，我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44％，单发NER为50.10％，10-Shot NER的平均F1得分为69.94％，在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上，100-SHOT NER的平均F1得分为79.51％。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体，优于先前的变压器方法，并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。
techexperts（IPN）在Genai检测任务1：在英语和多语言上下文中检测AI生成的文本
大语言模型（LLM）的兴起，例如GPT-4，已大大增加了各种数字平台上AI生成的内容的量。这些模型可以生成连贯和上下文相关的文本，从而使用户难以区分人类和机器生成的内容。AI生成的内容的重新上升使许多人质疑信息的可信度和可靠性，尤其是关于新闻，学术界和社交媒体的信息，而内容的完整性至关重要。这使得需要开发有效的方法将AI生成的内容检测到历史高（Fraser等人，2024）。最近在LLM的能力中获得的收益为他们的发现带来了新的挑战。ap-诸如使用Human的反馈和指导调整的加固学习之类的方法使这些模型更具多功能性，以遵循甚至连接提示，从而产生合理的响应，从而进一步使检测问题复杂化（Abdali等人。，2024）。依赖于识别单词选择，句子结构或困惑模式的传统检测方法通常不太适合，因为这些模型在模仿Hu-
Fermatean Fuzzy Topsis方法及其在智能城市上下文中基于商业智能的策略中的应用
随着智能城市的扩展，商业智能（BI）的使用已成为资源优化，提高效率并提高公民生活质量的重要工具。BI使公司通过分析大量城市数据来做出更好的战略决策，从而帮助它们在动态的智能城市环境中保持竞争力。这项研究利用内容分析和Fermatean Fuzzy Topsis（FF- TOPSIS）方法在智能城市的背景下根据商业智能进行了基于商业智能的策略。最初，通过内容分析确定了相关标准，随后，根据这些标准制定并进行了五种策略。结果表明，“基于IOT的智能网络的开发（S2）”排名最高，因为它在优化资源管理和增强城市服务绩效方面发挥了重要作用，从而为智能城市的发展做出了巨大贡献。“工艺自动化和机器人系统的部署（S5）”排名第二，因为它提高了效率并减少了人类错误。 “无缝访问数据和服务的云平台集成（S3）也被证明非常重要，排名第三，因为它提供了对数据和服务的无缝访问。”人工智能部署用于预测分析和过程优化（S4）“排名第四，对于预测分析和过程优化至关重要，而“智能决策的大数据分析（S1）” - 尽管很重要，但排名第五，排名第五。城市经理应优先考虑物联网网络的发展，以充分利用其资源管理和效率提高的潜力。之后，对过程自动化和AI集成的关注可以显着提高公民的生活质量并降低城市成本。
摘要：在本文中，我们通过实验比较了基于聚丙烯硝基纤维的两个不同阴极的场发射特性（PAN
摘要：在本文中，我们通过实验性地比较了基于聚丙烯硝基烯纤维（PAN纤维）和碳纳米管纤维（CNT丝）的两个不同阴极的场发射特性。研究的主要目的是比较阴极发光灯的阴极单元的材料的现场发射特性。测量了制造的阴极的电流 - 电压，电流和瓦特特性。A comparison of the current-voltage characteristics of cathodes made of the two studied materials shows that the minimum field for the occurrence of field emission current for a cathode made of a CNT filament (accelerating voltage in the diode version of measurements is about 625 V) is approximately 3 times lower than for a cathode made of PAN fibers (accelerating voltage is about 1850 V. Accordingly, the current value of about 100基于CNT丝的阴极的μa在约1300 V的加速电压下实现，并且基于锅纤维的阴极，使用了约2630 V.使用扫描电子显微镜方法研究了阴极的结构变化基于结果的整体，可以得出结论，最好将CNT丝作为阴极材料。在施加恒定的高压时，基于CNT细丝的阴极的发射电流在过渡期间显示出增加，并达到稳定值超过75μA，显然是由于施加高加速电压时的其他发射中心的激活。本文还分析了根据工作中研究的材料创建的光源效率的因素。2022; 7（1）：46-57。关键字：现场发射；碳材料；现场发射阴极；锅纤维； CNT细丝，dododoluminest的光源。引用：Taikin Ayu，Savichev IA，Popov MA，Anokhin EM，Kireev VB，Kosarev in，Sheeshin EP。基于锅纤维和CNT丝的碳阴极的现场发射特性的比较和分析。高级材料和技术杂志。doi：10.17277/jamt.2022.01.pp.046-057基于锅纤维的碳阴极的自身出入特征的比较和分析，以及UNN Neti A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. A. Popov，M。A.物理与技术研究所（国家研究大学），
迈向社会群体的计算理论：在 conf 上下文中表示任何和所有社会群体的一组有限的认知原语
目前，我们尚无完善的理论来解释当人类思维表征一个社会群体时，它所表征的是什么。更糟糕的是，许多人认为我们知道。这种错误观念是由当前情况造成的：到目前为止，研究人员一直依靠自己的直觉将社会群体概念与特定研究或模型的结果联系起来。这种对直觉的依赖虽然有必要，但却付出了相当大的代价。冷静来看，现有的社会群体理论要么是 (i) 字面意义上的，但远远不够（比如建立在经济博弈之上的模型），要么是 (ii) 仅仅是隐喻性的（通常是包含或包含隐喻）。直觉填补了明确理论的空白。本文提出了一种计算理论，解释冲突背景下的群体表征的字面含义：它是将代理分配给少数三元交互类型中的特定角色。这种群体的“心理定义”为社会群体的计算理论铺平了道路——因为它提供了一种理论，说明表示和推理群体的信息处理问题究竟是什么。对于心理学家来说，本文提供了一种概念化和研究群体的不同方法，并表明非同义反复的社会群体定义是可能的。对于认知科学家来说，本文提供了一个计算基准，可以以此为标准衡量自然智能和人工智能。
图纸搜索 AI - 解决无法注意到过去缺陷信息的问题
*本传单中的公司名称、产品名称和二维码均为各自公司的商标或注册商标。 *文本或插图中未使用 TM 和 ® 标记。 *为了改进产品，产品规格可能会有所更改，恕不另行通知。 ※若您要出口此商品，请先确认《外汇及对外贸易法》的规定以及《美国出口管理条例》等其他国外出口相关法规，并办理必要的手续。 如果您有任何疑问，请联系我们的销售代表。 ※您请求或咨询的信息可能会被提供给日立集团公司以便作出回应。我们将非常小心地处理它，并且未经客户许可不会将其用于任何其他目的。
