XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMatching
利用人工智能进行工作匹配
2 Depth First Co. Ltd.，泰国曼谷 摘要 过去几年，就业市场呈指数级扩张。由于招聘人员和求职者众多，要将完美的求职者与完美的工作匹配起来并非易事。招聘人员瞄准的是具有职位描述中提到的所需技能的求职者，而求职者则瞄准他们理想的工作。搜索障碍和技能不匹配是长期存在的问题。在本文中，我们建立了一个模型，将公司与具有合适技能的求职者匹配，将员工与合适的公司匹配。我们进一步开发了一种算法来调查人们的招聘历史以获得更好的结果。 关键词 工作匹配，招聘人员，TSIC，TSCO，机器学习 1. 介绍 分类并非易事，但文档/文本分类的复杂性增加了两倍。通常，文本/图像/视频的分类方法包括将训练数据定义为不同的类别或类别进行训练，然后使用训练后的模型将新的未见数据分类到其指定的类别/类中。在过去十年中，数据也在增加，这使得人工分类变得更加困难。就业行业在过去几年中经历了巨大的增长，正如我们目前在 covid 19 中看到的那样，职位发布和职位搜索都只能通过互联网进行。说到职位名称，有时会非常模糊。例如，计算机工程师和 Web 开发人员做同样的工作。Python 程序员和 Python 开发人员做同样的工作，这与 Python 软件工程师非常相似，但一个可能比另一个更快、更强。因此，当招聘人员上传招聘信息时，它希望看到所有具备该职位所需技能的候选人。这同样适用于候选人。此外，许多职位名称的写法不同，但要求相同。由于对职位名称的误解，完美的候选人可能会错过这一点。因此，至关重要的是，我们必须有一个系统，可以根据这些职位的要求对这些职位进行分类，从长远来看，这将使公司和候选人受益。这也将是一个更公平的平台，候选人将完全根据他们的技能组合入围。在泰国，工作/职业根据工作技能和要求分为不同的类别。它们通过泰国标准职业分类 (TSCO) 和泰国标准行业分类 (TSIC) 进行分类。在本文中，我们提出了一个工作匹配分类系统，该系统将使用职位描述以及 TSCO 和 TSIC 将传入的工作分类到其特定类别中。为了进行分类工作，我们使用了
人工智能与劳动力市场匹配
本报告受益于 Anna Milanez（私营就业服务）和 Anne Saint-Martin（公共就业服务）的贡献。Angelica Salvi Del Pero、Glenda Quintini、Andrew Green、Marguerita Lane、Chloé Touzet、Anna Milanez、Stewart Butler 和 Judd Ormsby 也提出了有益的意见和建议。如果没有附件 A 中列出的许多人的贡献，本报告就不可能完成，他们非常感激地抽出时间和专业知识与 OECD 进行交流，以完成这个项目。特别感谢世界就业联合会 (WEC) 安排在私营就业服务公司进行采访。WEC 成员还通过 2021 年 10 月 14 日举行的关于人工智能如何在私营就业服务中使用的圆桌讨论为研究提供了信息。还要感谢 2022 年 2 月 21 日至 25 日举行的国际工作、创新、生产力和技能人工智能会议上“人工智能用于劳动力市场匹配”会议的参与者。
最小二乘匹配与机载激光扫描数据...
机载激光扫描中的许多任务都需要建立相邻条带点数据之间的对应关系，或在点云和物体模型之间建立参考。这些任务可以通过将激光扫描仪数据（通常是不规则分布的 2 1 / 2 -D 点）插入到规则网格并应用标准摄影测量匹配技术来解决。相反，本文提出了一种基于三角不规则网络结构中的原始数据点的最小二乘匹配公式，从而避免了插值引起的降级效应。该技术确定所有三个坐标方向的偏移及其协方差矩阵。可以证明，在部分遮挡的情况下，将匹配技术应用于激光扫描仪数据会导致偏移参数出现较大的系统误差。基于 TIN 结构的所提出的公式允许进行多种扩展以解决此问题。
高密度航空图像匹配：
高密度航空影像匹配：最新技术与未来前景 N. Haala a*、S. Cavegn a、b a 德国斯图加特大学摄影测量研究所 - norbert.haala@ifp.uni-stuttgart.de b 瑞士西北应用科学与艺术大学测绘工程研究所，瑞士穆滕茨 - stefan.cavegn@fhnw.ch SpS 12 - EuroSDR：NMCA 的创新技术和方法 关键词：匹配、表面、三维、点云、融合、三角测量 摘要：匹配算法的不断创新正在不断提高从航空影像自动生成的几何表面表示的质量。这一发展推动了 ISPRS/EuroSDR 联合项目“高密度航空图像匹配基准”的启动，该项目旨在根据密集多视图立体图像匹配的当前发展情况，对摄影测量 3D 数据捕获进行评估。最初，测试针对不同土地利用和图像块配置的传统航空图像飞行进行基于图像的 DSM 计算。第二阶段将重点放在复杂城市地区的高质量、高分辨率 3D 几何数据捕获上。这包括将测试场景扩展到倾斜航空图像飞行以及生成过滤点云作为相应多视图重建的附加输出。本文使用基准的初步结果来演示
双光子模式制备和匹配效率
[1] A. L. Migdall、S. Castelletto、I. P. Degiovanni 和 M. L. Rastello，“基于相关光子的方法测量探测器量子效率的比较”，Appl. Opt.，第 41 卷，第 2914-2922 页，2002 年。[2] W. Tittel、J. Brendel、H. Zbinden 和 N. Gisin，“使用能量时间贝尔态中纠缠光子的量子密码学”，Phys. Rev. Lett.，第 84 卷，第 4737-4740 页，2000 年。[3] E. Knill、R. Laflamme 和 G. J. Milburn，“一种使用线性光学实现高效量子计算的方案”，Nature，第 41 卷，第 2914-2922 页，2002 年。 409，第 46-52 页，2001 年。[4] T. B. Pittman、B. C. Jacobs 和 J. D. Franson，“存储参量下转换中的伪需求单光子”，Phys. Rev. A，第 66 卷，第 042 303/1-042 303/7 页，2002 年。[5] A. Migdall、D. Branning 和 S. Castelletto，“定制单光子按需源的单光子和多光子概率”，Phys. Rev. A，第 66 卷，第 053 805/1-053 805/4 页，2002 年。[6] M. H. Rubin，“光学自发参量下转换中的横向相关”，Phys. Rev. A，第 54 卷，第 5349-5360 页，1996 年。[7] S. Castelletto、I. P. Degiovanni、A. L. Migdall 和 M. Ware，“关于参数下转换光子源中双光子单模耦合效率的测量”，New J. Phys.，第 6 卷，第 87/1-87/16 页，2004 年。[8] D. N. Klyskho，“结合 EPR 和双缝实验：先进波的干涉”，Phys. Lett. A，第 132 卷，第 299-304 页，1998 年。[9] C. H. Monken、P. H. Ribeiro 和 S. Padua，“优化光子对收集效率
对近期功率匹配要求的评估
（I.碳排放）虽然实现长期脱碳最终将需要小时匹配，但分析表明，具有适度条件的年度匹配方法可能会产生与美国在美国的IRA限制相结合的绿色氢，用于新的绿色氢资产到2032年•通过2032•到2032年••包括添加的基本假设，包括添加的添加性和相同的预期能量•分析量相匹配•分析量相匹配•适用于临时量 - 临床 - 适用于临时量 - 临床 - 融合量 - 适用于临时，并将其降低 - 临床 - 临床 - 临床 - 临床 - 临床 - 临床 - 适用于临床，并将其降低量可再生能源过度建筑能力，资源组合和电解仪关闭时间的适度条件，预计年度匹配将产生净负排放量（-0.5至-1.8 kgco 2 /kgh 2）< /kgh 2）< /div>
Offlu Avian流感匹配（Offlu-aim）...
在法国和荷兰进行的疫苗试验表明，在2021年在这两个地方分离的禽类疾病和禽类的传播侵害了疾病和传播。法国的研究涉及用自我复制的RNA病毒疫苗或亚基疫苗接种的m子鸭子。在荷兰提供保护的疫苗是HVT载体疫苗。这些实验研究可能无法反映其他因素可能影响疫苗有效性的情况，但在实验室条件下确实表现出了良好的保护。在其他地方，分别基于2020年和2018年的菌株，引入了中国2.3.4.4b病毒（例如RE-14）和埃及的疫苗抗原。在火鸡进行了其他研究，但尚未正式报道。对于那些打算接种火鸡的人，我们建议在确定适当的方法和候选产品以考虑进行疫苗接种时与Offlu或其他专家进行讨论。
匹配对称谓词的上界...
在本文中，我们重点研究形式为 f ◦ G = f ( G ( X 1 , Y 1 ), . . . , G ( X n , Y n )) 的函数的量子通信复杂度，其中 f : { 0 , 1 } n →{ 0 , 1 } 是对称函数，G : { 0 , 1 } j × { 0 , 1 } k →{ 0 , 1 } 是任意函数，并且给定 Alice (或 Bob) ( X i ) i ∈ [ n ] (或 ( Y i ) i ∈ [ n ])。最近，Chakraborty 等人。 [STACS 2022] 证明，当允许双方使用共享纠缠时，f ◦ G 的量子通信复杂度为 O ( Q ( f )QCC E ( G ))，其中 Q ( f ) 是 f 的查询复杂度，QCC E ( G ) 是 G 的精确通信复杂度。在本文中，我们首先证明相同的陈述在没有共享纠缠和共享随机性的情况下成立，这推广了他们的结果。基于改进的结果，我们接下来在两个模型中证明任何对称函数 f (其中 AND 2 : { 0 , 1 } × { 0 , 1 } →{ 0 , 1 } 表示 2 位 AND 函数) 的 f ◦ AND 2 的严格上界：具有共享纠缠和不具有共享纠缠。这与 Razborov [Izv. Math. 67(1) 145, 2003]当允许共享纠缠时，我们改进了Razborov的界限，当不允许共享纠缠时。
完美匹配的印刷材料 - Nanoscribe
IPX光树脂是专为Nanoscribe Quantum X系统设计的。这个经过业界验证的平台既提供基于2PP的最高精度3D打印，也提供创新的双光子灰度光刻（2GL®），用于2.5D结构化地形的微加工。为了充分利用Quantum X系统的性能、精度和打印速度，IPX系列已针对不同的特征尺寸、质量和工艺进行开发。IPX-S非常适合使用2GL®打印具有微米精度的中观结构，而IPX-Q针对相同规模和类型的结构进行了优化，但使用2PP。IPX-M专为高通量宏观打印而设计，单次打印量高达30立方厘米。IPX-Clear在可见光谱范围内具有出色的透射率，是打印高精度微光学元件的理想选择。
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。