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使用 LibreOffice Writer 进行数字文档 (高级)
在 IX 课中，您学习了使用 LibreOffice Writer 进行文字处理的基本概念，其中涵盖了创建、编辑和格式化文档等基本功能。但是，在当今的专业设置中，您需要了解更多功能才能创建可以以专业风格呈现的文档。LibreOffice Writer 提供了各种功能和命令，使您能够创建具有一致格式的美观且美观的文档。此外，这些文档易于阅读、理解和编辑。在本单元中，您将学习使用样式格式化文档、使用样式格式、创建新样式、更新样式和应用样式以及使用其他文档的模板格式化当前文档。带有图片的文档总是比文本文档更容易理解。图片具有视觉吸引力，因为与任何其他形式的信息相比，我们的大脑对颜色的反应更快。在数字文档中，图片可以是绘图、图表、照片，
Andrea Galassi - 简历和研究
Andrea Galassi 分别于 2017 年和 2021 年获得博洛尼亚大学 (意大利) 计算机工程硕士学位和计算机科学与工程博士学位。自 2023 年起，他受聘于博洛尼亚大学计算机科学与工程系 (DISI) 担任初级助理教授 (RTDA)。他获得了计算机工程副教授职位的国家科学资格 (ASN 2023-2025 部门 09/H1 II 层，II 季度)。他的研究兴趣集中在自然语言处理和机器学习上，特别关注值得信赖和以人为本的人工智能、论证挖掘、机器学习的神经符号方法和法律分析。他的专业知识涵盖不同领域，总体目标是利用正式定义的领域知识以及可以从数据（尤其是文本文档）中获取的特定知识。他的大部分研究都集中在论证内容的提取、处理和使用上；其应用范围包括信息检索问题（例如对科学文献进行排名或在对话中提供可信的答案）以及预测和分类任务（例如预测法律判决的结果）。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
人工智能与机器学习的区别
重要的是要认识到，这里的 AI 意味着行动和决策都是自动化的。同样值得注意的是，所有这些都是狭义人工智能 (ANI) 的例子，即只能做好一件事的算法。这与通用人工智能 (AGI) 不同，通用人工智能是一种假设的未来人工智能，可以做人类能够做的任何事情。它也不是超级智能，即智能超越人类的假设软件代理。通用人工智能和超级智能都还很遥远，而且会分散人们对我们今天所知的人工智能的能力和局限性进行真实、当前和必要的对话的注意力，从而导致出现这样的头条新闻，例如到 2042 年，人工智能之神将出现并编写自己的圣经。你会崇拜它吗？这显然是荒谬的，并且分散了人们对当前所有人工智能示例的注意力，这些人工智能允许计算机执行模仿人类智能方面的任务，例如识别图像和视频中的停车标志和人物（自动驾驶汽车）、进行基本对话、检索信息和执行任务（语音助手），以及根据文本文档与特定查询的相关性对其进行排名（谷歌搜索）。
解开sts：用于结构主题的R包和...
文本数据在社会科学研究中继续蔓延，源于电子邮件，社交媒体帖子，调查，大型语言模型的生成文本等来源。与文档级元数据（例如作者人口统计学，时戳）的广泛可用性导致了结构主题模型（STM）（Roberts，Stewart，Stewart，Tingley，Lucas，Lucas，Leder-Luis，Luis，Luis，Gadarian，Gadarian，Gadarian，Albertson，Albertson，Albertson和Rand 2014; Roberts，Rand; Roberts; Robert和Stewart和Airloldi 2016 comporiative of Airnatiation of Airnatiation of Aira gation and Aira Meta 2016，以下情况下，该公司，以下情况下，以下情况下，以下情况下，以下情况下，该公司的统一性构成了它的统一性。更好地总结文本文档中的内容。该模型以及STM R软件包（Roberts，Stewart和Tingley 2019）允许研究人员发现主题并估算其关系，以通过对潜在主题普遍性的回归分析（用于主题的文档的比例）来记录元数据。
将大型语言模型蒸馏成文本属性的图形学习
文本属性图（标签）是连接的文本文档的图。图形模型可以有效地学习标签，但是它们的培训在很大程度上依赖于人类通知的标签，在许多应用中，这些标签稀缺甚至无法使用。大型语言模型（LLMS）最近在少数拍和零标签学习方面表现出了显着的功能，但它们遭受了可扩展性，成本和隐私问题的困扰。因此，在这项工作中，我们通过将LLM的功率提炼成Tag学习的本地图模型来协同LLM和图形模型，并具有互补的优势。要解决LLMS（文本的生成模型）和图形模型（图形的歧视模型）之间的固有差距，我们首先提议让LLMs用丰富的理由教授解释器，然后让学生模型模仿解释器的推理，而没有LLMS的理由。我们将LLM的文本原理转换为多级图理由，以训练解释器模型，并根据标签的功能将学生模型与解释器模型保持一致。广泛的实验验证了我们提出的框架的功效。
Iv annik ov 俄罗斯科学院系统规划研究所...
技术 15 Asperitas 和云解决方案系列 18 AstraVer：验证工具集 20 BinSide：二进制代码静态分析工具 22 Casr：崩溃分析和严重性报告工具 24 Constructivity 4D：大型时空数据索引、搜索和分析技术 26 Dedoc：文档结构检索系统 28 DigiTEF：数字孪生平台 30 Docmarking：文本文档标记系统 32 ISP Crusher：动态分析工具集 35 ISP Obfuscator 37 基于 QEMU 的 ISP RAS 软件分析平台 40 Klever：C 程序模型检查技术 42 Lingvodoc：用于记录濒危语言的虚拟实验室 44 Masiw：支持设计高可靠性软件系统 46 MicroTESK：测试程序生成器 48 Protosphere 网络流量分析仪 50 Retrascope：HDL 描述的静态分析 52 安全编译器 54 SciNoon：面向科学团体的探索性搜索系统 56 Svace 静态分析器 59 Talisman：数据处理框架 62 Texterra：语义分析器 64 ISP RAS：创新生态系统
消除幻觉：基于 GPT 的智能教科书和文档解释性 AI
摘要 传统的解释性资源，例如用户手册和教科书，通常包含的内容可能无法满足用户的不同背景和信息需求。然而，开发直观的、以用户为中心的方法来有效地解释复杂或大量的信息仍然是一个开放的研究挑战。在本文中，我们介绍了 ExplanatoryGPT，这是我们设计和实施的一种方法，用于将文本文档转换为交互式智能资源，能够提供动态、个性化的解释。我们的方法使用最先进的问答技术来生成按需、可扩展的解释，目的是让读者有效地浏览和理解静态材料。ExplanatoryGPT 将最先进的语言模型 ChatGPT 与 Achinstein 的哲学解释理论相结合。通过将问题生成和答案检索算法与 ChatGPT 相结合，我们的方法可以生成以用户为中心的交互式解释，同时缓解与 ChatGPT 相关的常见问题，例如幻觉和记忆缺陷。为了展示我们的解释性 AI 的有效性，我们使用各种来源进行了测试，包括法律教科书和一些健康和金融软件的文档。具体来说，我们提供了几个示例，说明了 ExplanatoryGPT 如何在生成更精确的解释方面优于 ChatGPT，这是通过对解释内容进行深思熟虑的宏观规划来实现的。值得注意的是，我们的方法还避免了需要提供解释的整个上下文作为 ChatGPT 的提示，由于常见的内存限制，这个过程通常是不可行的。
关于提高联邦政府对大语言模型的认识的事实说明表
大语言模型（LLMS）是AI技术，构成了自然语言领域中最常见的AI系统2的基础。它们是许多生成AI工具的核心。3 LLM能够处理，理解，解释和生成自然语言，并可以执行各种任务，例如翻译，文本理解和文本生成。接受了许多不同格式的大量数据培训，最新的LLM可以产生通常不容易与人类写的文本区分开的文本。即使是声音或图像的输入也是可以想象的，因为现在可以将其转换为文本，在许多情况下，几乎可以完美地转换为文本。声音输出实际上与人类言语没有区别。某些LLM已经扩展为“多模式”模型，不仅可以处理和生成文本，还可以生成图像和视频。4个LLM的示例是GPT模型系列（在Openai的Chatgpt和Microsoft的Copilot中使用），Gemini（Google的Gemini，以前是Bard），Meta的Llama型号，X的Grok Model Model系列和Anthropic的Claude Models。5 llms在计算密集的迭代培训过程中从文本文档中“学习”统计关系来掌握出于一般目的解释和生成自然语言的能力。这些统计模型基于自然语言处理的技术和方法（NLP 6），使它们能够从人类语言中提取含义和相关性。
有关信息提取的全面调查
摘要：信息提取（IE）是自然语言处理（NLP）和计算机视觉的基本任务，旨在自动从非结构化数据源（例如文本，图像和视频）中提取结构化信息。本文对各种IE技术进行了全面的调查，重点介绍了指定的实体识别（NER），关系提取（RE）和意见分类。我们讨论了基于规则的，无监督，监督和深度学习方法，以突出其优势和局限性。此外，我们还探讨了IE在不同应用中的作用，包括学术文献数据库，商业智能，医疗保健，专利分析和客户服务。此外，我们研究了应用于图像和视频的IE方法，涵盖了视觉关系检测，光学特征识别（OCR）和自动视频摘要。本文还解决了诸如域适应，模棱两可，数据隐私和计算效率之类的挑战。最后，我们概述了未来的研究方向，强调了多模式IE的整合，深度学习的进步和实时处理。关键字：信息提取（IE），命名实体识别（NER），关系提取（RE），意见分类，基于特征的监督学习，IE深度学习，文本挖掘，光学角色识别（OCR）和自然语言处理（NLP）。I.简介信息提取（IE）是从非结构化或半结构化数据源（例如文本文档，图像和视频）中自动识别，提取和构造相关信息的过程。它涉及将原始数据转换为有意义的结构化表示形式的技术，从而促进了下游任务，例如知识图构造，问题答案和信息检索[1]。IE主要着重于提取特定类型的信息，包括：