XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System机器翻译
气候变化和水文周期课程代码使用Python
课程描述：本课程探讨了现代人工智能基础上的概念和算法，深入研究了诸如游戏引擎，手写识别和机器翻译等技术的想法。通过动手进行项目，学生以Python语言获得了理论和动手高级编程，重点介绍了Advance AI库，以进行数据可视化，数据处理，计算机视觉和机器学习。当然，学生在机器学习的图书馆以及人工智能原则的知识中出现了经验，使他们能够设计自己的智能系统。学生还可以在参加本课程后完成Google AI认证。
生成式人工智能与颠覆
虽然注意力模型对于机器翻译等任务很重要，但“自我注意力”对于消除歧义很有用，即辨别单词和句子的上下文和含义。与顺序模型不同，顺序模型通过分别返回句子中的每个后续单词来辨别单词的含义，而自我注意力模型将对句子中其他单词的理解“融入”我们正在处理的特定单词中。也就是说，每个单词在处理时都与输入中的其他单词有关系。这有助于并行优化并极大地提高模型的性能。7
科大讯飞股份有限公司 - 2024 年中期报告
人工智能（AI）是一门新兴的技术科学领域，它涉及研究和开发旨在模拟、扩展和增强人类智能的理论、方法、技术和应用系统。人工智能是指能够像人一样感知、识别、决策和行动的人工程序或系统。感知智能使机器能够“听和说，看和识别”，主要涉及语音合成、语音识别、图像识别和多语言语音处理等技术。认知智能使机器能够“理解和思考”，涵盖教育评估、医疗诊断辅助、法庭司法协助、智能客户支持和机器翻译等服务。
BUC 第四名 - SRC 2024
- 英语语言教学与方法 - 英语语言评估 - 特殊目的英语 - 多媒体语言学习 - 语言与技术 - 语言与人工智能伦理 - 文学中的修辞艺术 - 莎士比亚对文学的影响 - 戏剧作为文学中社会的反映 - 文学中的爱情与野心 - 宗教与文学：复杂的关系 - 挑战文学中的性别角色 - 悲剧中的创新：文学视角 - 文学中十四行诗的演变 - 文学中的政治与权力 - 翻译理论：概述 - 文学翻译：技巧与挑战 - 语境在翻译中的作用 - 机器翻译：进步与局限性 信息技术（英语）
人工智能生成的文本...
自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，人工智能在生活的各个领域变得越来越普遍。人工智能的生成应用正在广泛领域中激增。该技术在机器翻译、语音识别、教育或内容创作等应用方面具有巨大潜力，但也引发了对滥用、道德使用和抄袭的担忧。随着人工智能工具生成的文本不断改进，市场上的检测工具将不得不付出更多努力才能跟上步伐。本文使用来自 Scopus 和 Web of Science 数据库的数据来绘制人工智能生成文本检测器在高等教育和学术界的当前可用性。本文的目的之一是深入了解目前可用的人工智能生成文本检测器在高等教育中的体验。
98. 人工智能和机器学习在
人工智能机器翻译引擎在弥合语言差距方面取得了巨大进步，可以将文本几乎立即转换成不同的语言。同样，自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 技术通过促进口头内容与文本之间的实时转换，彻底改变了口语翻译 2 。这些进步不仅加快了交流，而且在灾难响应、外交谈判和跨文化合作中发挥了至关重要的作用。在我们这个互联互通的世界里，弥合语言差距的能力至关重要，因为商业、外交、教育和医疗保健通常涉及跨语言互动。人工智能和机器学习技术提供了应对这些挑战的创新方法，从根本上改变了语言服务的提供方式。
印度理工学院
印度理工学院巴特那分校的人工智能-自然语言处理-机器学习 (AI-NLP-ML) 研究小组 (http://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/) 正在招募多个职位，这些职位属于一项着名的研发项目，名为“COIL-D：印度语言数据中心”，由印度政府旗舰项目 Bhasini 资助。该项目旨在创建印度语言之间的机器翻译 (MT) 语言资源、词性标注、NER、ASR、TTS 的基准语料库；开发 NMT 模型，研究 LLM 对 MT 的能力；为包括 MT、NER、NLG、情感和 TTS 在内的各种任务创建排行榜。仅邀请以规定格式申请该研究所开展的纯时间限制研究项目中的以下任务。
421.pdf
印度理工学院巴特那分校的人工智能-自然语言处理-机器学习 (AI-NLP-ML) 研究小组 (http://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/) 正在招募多个职位，这些职位属于一个着名的研发项目，名为“COIL-D：印度语言数据中心”，由印度政府旗舰任务 Bhasini 、Meity 资助。该项目旨在创建印度语言之间的机器翻译 (MT) 语言资源、PoS 标记、NER、ASR、TTS 的基准语料库；开发 NMT 模型，研究 LLM 对 MT 的能力；为包括 MT、NER、NLG、情感和 TTS 在内的各种任务创建排行榜。仅邀请以规定格式申请该研究所开展的纯时间限制研究项目中的以下任务。序号。
可信人工智能：挑战与前景
1997 年 – IBM Deep Blue 在国际象棋中击败加里·卡斯帕罗夫 2002 年 – 第一个机器人吸尘器 2010 年 – ImageNet 数据库，由普通人进行数据标记。1400 万张图片，2 万个类别 2011 年 – IBM Watson 赢得了节目 Jeopardy！（图片来源：Siri） 2011 年 – 智能手机中的个人助理（Siri） 2016 年 – AlphaGO 击败专业围棋选手 2016 年 – 谷歌翻译开始使用神经机器翻译 8 种语言 2022 年 – OpenAI 发布 ChatGPT。2个月内用户数量就达到了1亿（这是一个记录）。