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World File Search SystemNLG
机头的应力和简正模式分析...
典型的教练机为三轮式飞机，由一个前起落架和两个主起落架组成。为了保持空气动力学上光滑的表面，着陆舱门应盖上门。前起落架门通过三个铰链连接到飞机机身，铰链由连接到中央铰链的液压执行器驱动。NLG 门结构由两层铝皮制成，中间有加强筋，借助紧固件使其成为箱形结构。铰链由铝合金加工而成，通过钢合金螺栓固定在结构上。前起落架门设计用于抵抗不同条件下的临界气动载荷。使用 MSC/NASTRAN 对给定的边界条件和载荷进行前起落架门结构分析。对临界载荷情况进行静态强度和紧固件检查。对 NLG 门进行正常模式分析，以检查门相对于飞机结构的固有频率，以避免共振。关键词：- 前起落架门、正常模式分析和有限元分析。
含义表示和文本计划
自然语言生成（NLG）中的数据流以“世界”状态开头，该状态由应用程序的结构（例如，专家系统）表示，具有文本生成需求和产生NATU语言文本的动力。生成的输出是自然语言文本。生成过程涉及a）划分最终文本的内容的任务，b）plaining ning and ning and c）选择Lexieal，句法和单词命令，” MS实现了这种结构和d）实际上将文本介绍为后者。在高级生成系统中，这些过程不是以单片的方式处理，而是作为大型模块化发电的组成部分。nlg的研究人员尝试了各种方式来划定生成过程和控制架构的模块以驱动这些模块的模块（例如，参见McKeown，1985，Hovy，Hovy，1987或Meter，1989）。，但对有关一般（间膜间）或局部（室内）控制流的决策进行了无关，必须定义知识结构以支持处理并促进模块之间的通信。
人工智能与医学写作 –
§ 复杂的 NLG 系统是否能证明贵组织的成本合理，或者更简单的数据检索/结构化解决方案是否足够？§ 如何评估平台？节省时间、准确性、需要人工干预、成本、模块化、灵活性等。§ 与新兴技术合作，还是与已经建立并正在进行多个 POC 的初创公司合作？
智能电网代理 - Scholar Commons
未来的电力系统将由小规模发电和配电组成，最终用户将成为本地化能源管理系统的积极参与者，这些系统能够在自由能源市场上互动。软件代理很可能会控制电力资产并共同互动，以决定电网系统的最佳和最安全配置。本文介绍了一种可实时部署的代理设计，其功能包括资源优化、密集计算和适当决策。Jordan 51 总线系统已用于模拟，总发电容量为 4050 MW，其中 230 MW 代表可再生能源。经济分析证明了智能电网技术的使用，并根据 2016 年发电负荷曲线进行了标称液化气 (NLG) 价格和±20% 灵敏度分析。结果显示，采用智能电网技术后，MWh 价格的变化范围在 1% 左右。这些变化主要是由于代理将发电转移到可再生能源发电厂以在高峰时段产生最大电力。因此，由于代理协调以更好地用可再生能源取代昂贵的火力发电，因此在 NLG ± 20% 敏感性分析中都存在积极的经济影响。显然，可再生资源在高峰时段补偿电力并提供经济效益和节约。关键词
欧洲经济预测。2021 年秋季
APP 资产购买计划 BCS 欧盟企业和消费者调查联合协调计划 COVID-19 2019 冠状病毒病 EU-SILC 欧盟收入与生活条件统计 FIGARO 投入产出分析研究的完整国际和全球账户 GM 欧盟委员会的全球多国模型 HEM 假设提取方法 NACE 欧洲共同体经济活动的统计分类 NGEU 下一代欧盟 NLG 天然液化气 PEPP 疫情紧急采购计划 RRF 复苏和复原贷款机制 RRP 复苏和复原计划 SME 中小企业 SURE 欧洲紧急情况下缓解失业风险的临时支持工具 TLTRO III 有针对性的长期再融资操作 VAT 增值税
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。
人工智能与记者 - 分析
在媒体中，人工智能（AI）的整合导致每天以西班牙语出版了数千本自动化新闻文章。本研究使用图灵测试将专业记者（来自EFE）撰写的新闻文章的质量与自然语言生成（NLG）软件（来自Narrativa）生产的新闻文章的质量进行了比较。基于Sundar的维度（1999）对新闻感知至关重要 - 信誉，可读性和期刊专业知识 - 采用了国际验证的实验方法，探索了西班牙语中的新主题：健康信息：健康信息。该实验故意变化了真实和宣布的作者 - AI和人类记者 - 检测在评估作者信誉时的潜在偏见。使用了针对在线范围的自我管理调查表（n = 222），并将性别不平衡最小化以确保性别平等
使用 AI 自动化临床研究报告的应用程序
创建临床研究报告 (CSR) 高度手动且耗时，需要其他医学作者对表格中的数字、安全叙述和其他文档中的信息进行质量控制。CSR 的大量信息来自其他来源，例如协议、SAP、安全叙述、正文表格等。附录部分由 CRF、TLF 等构成。利用机器学习、自然语言处理和自然语言生成 (ML/NLP/NLG) 等新兴技术自动创建 CSR 将有效减少手动工作量。本文将讨论一种在工具中实现的机器学习算法。该工具旨在生成预填充的 CSR，其中包含来自协议、SAP 和其他来源的信息，并解释遵循 ICH-E3 指南的模板相应部分中的正文表格。这种方法可以为医学作者节省 70%-80% 的时间，使他们能够专注于讨论要点、研究结果的解释和结论。
请求论文 - 特刊：AI中的KO和AI中的KOS
知识组织系统/服务/结构（KOS），例如词汇表，分类系统，词库和本体学模型域的基本语义结构。体现为基于Web的服务，它们可以促进资源发现和检索。它们充当语义路图，使索引者和未来用户（无论是人类还是机器）成为可能的常见方向。1人工智能（AI）广泛定义为使用自动化来通过自动推理来解决问题。今天，流行的AI方法是大型语言模型（LLMS）。但是还有许多其他自动化方法，例如基于规则的，机器学习，向量，n-gram，聚类，过滤，NLP（自然语言处理），NLG（自然语言生成）等。可以使自动化智能。虽然倾向于专注于一种主要方法，但大多数AI应用程序都使用几种方法。在本期《 KO：知识组织》（ISSN 0943-7444）中，我们对知识组织系统（KOS）的使用方式特别感兴趣，也可以用来使自动化智能。例如，LLM的一个问题是“幻觉”，该应用程序对提示的响应“正确”但不是真的。如何将KO与LLM集成以指导其反应，以免产生“幻觉”？潜在的主题包括但不限于：