XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System检索服务
ALADIN 机载检索改进...
(b)使用 Mie ACCD 探测器（蓝色条）测量的示例性信号分布和通过 FI 传输的信号的 Lorentzian 拟合，用于确定 Mie 条纹质心位置 m。 （c）用瑞利 ACCD 探测器测得的示例性信号分布（绿色条）和通过两个 FPI 传输的信号的高斯拟合（A：粉色，B：橙色）用于确定瑞利点位置 r A 和 r B 。 div>
检索多媒体文献评论：
摘要 - 多媒体检索是关于多媒体内容中包含的信息的搜索和重新选择。多媒体内容由图像，文本，视频，声音或四个组合组成。多媒体内容，尤其是每年拍摄的数字照片和视频超过1.2万亿的照片。八十五（85）％的多媒体内容是使用智能手机拍摄的，并直接上传到社交媒体上。多媒体内容的堆积将每年继续增长，因此它需要时间在使用的存储媒体中追踪它。多媒体检索可以根据内容的面对所有者对城市进行分类。可以使用人工智能做好面部识别。人工智能的发展也一直在发展，直到机器学习技术的出现为止。目前，许多关于多媒体检索的研究使用了机器学习，这些方法得到了其他AI算法（例如深度学习）的支持。在这项文献研究中，将对面部增强中使用的多媒体检索，机器学习和算法进行研究，以便获得多媒体检索方法的成功率和机器学习方法的结论，以识别面部。
检索型发电的作用
2不合理的研究人员，浦那。摘要可以创建许多类型的摘要，具体取决于输入文件的性质，无论是与法律，医学或其他领域有关的。首先了解主题很重要，因为不同的文档需要不同的处理方法。突出显示要点对于关注特定句子至关重要。根据主题和所需的输出，可以使用各种摘要模型。在这种情况下，我们特别关注抹布系统，以及它如何有益于取得更好的结果。关键字：检索方法，生成方法，动态知识集成，流利的语言生成，抹布（检索效果生成）1。引言在出现诸如抹布之类的高级方法之前，采用了各种方法来解决与语言有关的问题。这些可以大致分为两种类型：1。提取（在不更改句子结构的情况下检索信息）2。摘要（通过句子改革的信息检索）这些方法为诸如RAG之类的高级框架奠定了基础，这些方法将检索与生成结合起来，以获得更具动态和准确的结果。1。基于检索的方法这些方法在维护句子的原始措辞和结构时检索相关数据。常见的示例包括提取性摘要，其中关键短语或句子是直接从源中选择而没有修改的[1]。a。有效但缺乏语义理解。传统信息检索（IR）方法TF-IDF（术语频率为单位的文档频率）：基于术语频率分段文档频率分数的排名文档。tf-idf是一种统计指标，用于评估文档中单词相对于文档的集合（或语料库）的重要性[2]。它广泛用于文本挖掘和信息检索任务，例如文档排名和关键字提取[3]。BM25（最佳匹配25）：对TF-IDF的改进，结合了术语饱和度和文档长度归一化[4]。广泛用于搜索引擎的基于相关性的排名。BM25是一种基于TF-IDF基础的高级信息检索算法，它解决了其一些关键局限性[5]。它被广泛认为是搜索引擎和文本检索系统
书籍搜索的生成检索
在书籍搜索中，应返回有关查询的相关书籍信息。书籍包含复杂的，多方面的信息，例如元数据，大纲和主要文本，其中大纲在章节和各节之间提供了层次的信息。生成检索（GR）是一种新的检索范式，将语料库信息固定到单个模型中，以生成与给定查询相关的文档标识符。如何将GR应用于书籍搜索？直接将GR应用于书籍搜索是一个挑战，因为书籍搜索的独特特征：（i）该模型需要保留该书的复杂，多面信息，从而增加了对标记数据的需求。（ii）将书籍信息分开并将其视为单独的学习部分的集合，可能会导致层次信息的丢失。我们为B OOK S EARCH（GBS）提出了一个有效的G能量检索框架，该框架具有两个主要组成部分：（i）数据元素和（ii）面向轮廓的书籍编码。为了进行数据增强，GBS构建了多个查询书对培训；它根据大纲，各种形式的书籍内容构建了多个书籍标识符，并模拟了带有多样化的伪Queries的真实书检索场景。这包括启动覆盖范围的书标识符的增强，允许该模型学会索引
七步美国专利检索策略
从结果列表中单击已公布专利申请号或其标题即可查看全文版本。单击页面顶部的蓝色“图像”按钮可查看已公布申请的 pdf 图像。查看每份已公布专利申请的首页，特别注意摘要和代表性附图。记下与您的发明相似的已公布专利申请的数量。使用这组选定的最相关的美国已公布专利申请，现在深入审查每一份申请与拟议发明的相似性，密切关注已公布申请的其他部分 - 附加附图页面、说明书，尤其是权利要求。打印或下载最相关的美国已公布专利申请的副本。
装备：生成增强检索
在043 A高维空间中启用其语义相似性。044但是，此相似性计算过程045面临几个挑战。首先，查询与文档047之间的复杂SE-046摩西关系映射到标量相似性，该标量相似性无法重新触及足够的信息，并且很难在049架上持平（Brito and Iser，2023）。第二，当与长期文档进行交易时，例如具有256、051 512或更多令牌的文件，确定了与查询最相关的第052节，并且对相似性最大的053贡献最高的053是非常可取的，但挑战是挑战 - 054（Luo等人），2024; Günther等。，055 2024）。此外，许多NLP任务，例如SEN- 056 TENCE选择，搜索结果突出显示，针头057在干草堆中（Liu等人。，2024b; An等。，2024; 058 Wang等。，2024）和细粒度引用（Gao 059等人，2023;张等。，2024），需要对文本的深度和060细粒度的理解。061鉴于需要对细粒度的理解的需求，062只是将整个文档与查询保持一致的双重编码器似乎不足，因为它的召开对比损失主要强调全局065语义（Khattab和Zaharia，2020年）。com-066 pllement re-067 Triever的核心定位能力，我们提出了一个新颖而充满挑战的乐趣 - 068 damental问题：我们可以增强和整合069现有070检索器的信息本地化能力而无需牺牲其固有检索能力吗？首先，083072为了应对这些挑战，我们提出了一个073新颖的方法齿轮（ge neration-a u摘要074 r etrieval）。具体来说，我们将数据构建为075（查询文档信息）的三元组，但仍使用076对比度学习来优化相似度为-077 deween the查询和文档。在相同的078时间，我们设计了一个文本解码器，以在文档080中生成Rel-079 Evant Evant Evant-evant Ever-Graining信息，以增强RE-081 recy-081 threval和本地化功能。尽管082概念很简单，但仍有许多挑战。
最近的预订 - 领域检索和分类 -
计算机视觉的最新进展允许在生活的每个领域进行广泛的应用，而农业并未遗漏。对于农业食品行业来说，先进技术的使用至关重要。由于深度学习能够从图像中学习强大功能的能力，因此它在几个领域中见证了巨大的应用。水果检测和分类仍然具有挑战性。在研究计算机视觉对水果检测和策略的影响时，我们指出，直到2018年，许多常规的机器学习方法都被利用了，而一些方法利用了深度学习方法用于水果检测和分类。tis促使我们对测量和实施深度学习模型进行水果检测和分类进行了广泛的研究。在本文中，我们深入讨论了许多学者，实际描述符，模型的实现以及使用深度学习来检测和分类水果的挑战。最后，我们总结了先前研究中应用的不同深度学习方法的结果，以进行水果检测和分类。审查涵盖了最近发表的文章的研究，这些文章利用深度学习模型进行水果识别和分类。此外，我们还使用流行的数据集“水果360”从头开始实施了一种深度学习模型，以使农业领域的初学者更容易了解深度学习在农业领域中的作用。
深度学习的多式联运检索
首先，我要感谢Kpalma Kidiyo教授和Zhang Lu教授接受我的博士学位。学生，这为我提供了更深入研究科学研究领域的机会。他们的专业指导和卓越的学术专业知识使我能够获得宝贵的知识，这将使我一生都受益。我要感谢Bai Cong教授在到达法国之前和之后的众多澄清，协助和指导。我感谢Wang Qiong博士在我们的研究努力中的帮助和协作。我想对CSC/UT-INSA计划的老师和同学表示感谢。我要感谢父母的无条件爱与支持。最后但并非最不重要的一点是，我要感谢我的妻子丁·阿南（Ding Anan）的陪伴和监督。她的信任是我的燃料，她的安慰是我的避难所。我还要对我九个月大的女儿表示感谢，她的每一个微笑都价值十杯即时咖啡。见证多模式领域的快速发展，尤其是在我的博士学位期间，这确实是显着的。学生研究。每天带来新的和令人兴奋的多模式算法。在起草本手稿时，我遇到了许多新兴和改变游戏的多模式作品。然而，多模式遇到了几个挑战，包括无法解释性，基础计算资源需求以及伪造传播的风险。自然，每一个新兴的学科都带来了许多挑战。需要解决这些问题，以提高多模式系统的可靠性和效率。最后，我想介绍在计算机图形快速开发时代写的书中写的两个引号[1]。