XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMivar
使用Mivar Technologies
摘要。本文描述了一种考虑给定障碍，使用Mivar Technologies计划三维机器人路线的方法。该系统在提高机器人的自主权方面非常重要，因为它最终将帮助我们更接近在机械工程中创建人工智能。目前，有许多与自动化和机器人技术有关的任务需要非平凡的解决方案。本文介绍了三维逻辑空间的三个模型，并在这些空间中为机器人复合物提供了路线构建的可视化。三维逻辑空间中的障碍被理解为在某个特定区域中没有图形顶点和它们之间的过渡。在运输系统领域中使用逻辑人工智能的Mivar技术可以大大加快路线计划，这要归功于一种独特的Mivar算法来处理信息，这允许创建能够实时做出决策的系统。这项工作旨在用于处理使用Mivar Technologies的三维路线计划问题的研究人员。
俄罗斯海事船舶登记处
rs-class.org › industry › getIndustry 获得 mivar 材料和产品。...UKMT 加强复合套管（“智能锁”）玻璃纤维材料数据，经测试确认效果...
人工智能
现阶段，人工智能已经不再仅仅只是一个讨论话题。这些都是非常真实的技术，主要基于人工神经网络。他们的训练采用的是 V. L. Dunin-Barkovsky 制定的巴甫洛夫原理。数学家将巴甫洛夫强化学习称为深度强化学习。 AI分为计算机视觉，即图像的识别和生成；语音识别与合成；自然语言处理（NLP）；图形逻辑AI，mivar逻辑技术。如果单独来看，所有这些都是狭隘的人工智能。但与人类相当的通用智能尚未被创造出来。这样的人工智能必须包含所有技术。鉴于智能出现的社会性和语言性，开发人员非常重视完善 NLP 算法和多智能体环境。不幸的是，随着神经网络的发展，一种称为对抗性攻击的现象出现了，它利用相同的学习机制，迫使经过训练的神经网络犯错误。这一事实使人们对神经网络在日常医学中的未来产生了质疑。人工智能的环境是大数据和数据集。欧洲专家已经开始从医学和制药行业安全发展的角度关注大数据的监管。
评估BERT和CHATGPT模型中的推断，释义和相似性任务
摘要。本文的目的是研究在机械工程领域的Chatgpt和Bert模型的应用。在机器学习的背景下，ChatGPT和BERT模型可以应用于各种自然语言处理任务，例如根据文档的特定版本分析技术文档和构建说明，诊断出故障或客户服务。本文讨论了Bert和Chatgpt模型的基本特征，其起源，还研究了主要的建筑特征，并确定了模型的主要优势和缺点。论文分析并选择各种自然语言处理任务，以测试模型在机器学习中理解自然语言的能力。选定的标准任务分为语义组，以在三个领域的每个领域中识别Chatgpt和Bert模型的功能：逻辑推理任务，释义任务和文本相似性任务。本文还讨论了操作设计的概念，该概念涉及开发指导模型产生所需输出的输入。本文定量分析并比较了基于BERT和CHATGPT模型的性能。发现和研究了自然语言理解任务中Chatgpt模型瓶颈的原因。考虑使用Mivar方法对CHATGPT模型性能的可能改进。