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M. Tech。人工智能和数据科学（3年晚上计划） 年度报告2023-2024
课程代码类别计划核心1课程标题人工智能和应用程序方案和学分L – T – P：3-0-0;学分：3.0; Semester – I Pre-requisites (if any) Syllabus: Introduction [2L] Intelligent Agents [2L] Solving problems by Searching – Uninformed search, Informed/Heuristic search (Greedy, A*, IDA*) [5L] Advanced intelligent search techniques – Uniform Cost Search, Hill Climbing, Simulated Annealing, Genetic Algorithm, Applications of Genetic Algorithm for solving TSP problems [6L]对抗性搜索 - 游戏理论，在国际象棋游戏中进行对抗搜索的应用[4L]知识和推理 - 在人工智能，解决方案反驳系统，结构化知识表示技术[6L]在不确定性下进行推理[6L]的谓语 - 非单调推理，非单调推理，基于假设的系统，基于假设的真实系统，概率的真实性系统，概率的辩护，构图，构图，FUZZY，FUZZY，FUZZY，某些应用程序，某些方面的应用程序，某些应用程序。
从修辞的角度来看全球化和本地化翻译策略：将英语头条渲染为乌克兰人
摘要。本文在发明的修辞经典框架内提出了一种全球化和本地化策略的想法，内容涉及选择论点；处置，处理他们的安排； Elocution，针对语言单位的选择；表演，以不同种类的话语形成的基础。翻译的全球化策略将国际内容带入目标语言，而倾向或省略的变化将略有变化，而本地策略则将全球内容调整为特定修辞级别的本地读者变化文本组织的世界观。本文讨论了全球化和本地化策略在英国广播公司（BBC）的英语在线标题转化为乌克兰人的三个结构位置上的应用：通过前景单位吸引注意力，以谓语群体保持其关注，使读者在最终的位置上迈向读者。发现，乌克兰对英语头条的翻译加强了全球化策略，扩展了宽松的话语，迫使读者转向文本，而本地化策略是通过规范技术或观点实施的，从而改变了对当地观众对原始观众的原始标题的处理，从而改变了原始标题。
图形级表示与联合...
联合装饰预测架构（JEPA）最近成为一种新颖而有力的技术，用于自我监督的代表学习。他们旨在通过从上下文信号x的潜在反映中预测目标信号y的潜在表示基于能量的模型。JEPA绕过对负面样本和积极样本的需求，传统上是由对比度学习所必需的，同时避免了与生成预处理相关的过度拟合问题。在本文中，我们表明，可以通过提出图形联合装置谓语体系结构（Graph-jepa）来有效地使用此范式进行图形级表示。特别是，我们采用蒙版的建模并专注于预测从上下文子图的潜在代表开始的掩盖子图的潜在表示。为了赋予图表概念中通常存在的隐式层次结构，我们设计了一个替代预测目标，该目标包括预测2D平面中单位双曲线上编码子图的坐标。通过多次实验评估，我们表明Graph-jepa可以学习高度语义和表现力的表示，如图分类，回归和区分非同构图中的下游性能所示。该代码可在https://github.com/geriskenderi/graph-jepa上找到。