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deanthropomermorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？
1位于VTC的Fralin Biomedical Research Institute；弗吉尼亚理工学院；美国弗吉尼亚州罗阿诺克，美国，《翻译生物学，医学和健康研究生计划》；弗吉尼亚理工学院；美国，美国的罗阿诺克，三个思维和大脑中心；加利福尼亚大学戴维斯大学；戴维斯，加利福尼亚，美国，生物医学工程部4；联合乌尔桑；韩国神经科学系精神病学系5；西奈山的伊坎医学院；纽约，纽约，美国，神经外科第6局；北京Tiantan医院隶属于首都医科大学；北京;中国，达拉斯7卫星家庭医学居住；达拉斯，德克萨斯州，美国，心理学系8；弗吉尼亚理工学院；美国弗吉尼亚州布莱克斯堡，美国
使用与战略性构建的语义技能本体集成的NLP过程的描述性答案评估
摘要世界正在朝着在线教育方法迈进。关键挑战之一是评估没有明确答案并且有几个正确答案的问题。为了解决此问题，为了在线描述性答案的质量评估，在这项工作中提出了一种自动评估方法。语言模型是根据预期的答案密钥建模的，实体图是由使用要评估的输入答案建模的本体生成的。自然语言处理（NLP）技术（如Stemming，摘要和极性分析）在本工作中与本体融合在一起，以有效评估描述性答案。在本章中讨论了评估描述性答案的几个挑战，并解决了这些挑战，以获得动态和稳健的评估系统。最后，使用用户反馈方法评估该系统，该方法包括100名学生和100名教授。
使用 NLP 和机器学习，基于综合候选人资料增强算法职位匹配
摘要 — 我们建议通过自动分析候选人的社交媒体形象，并将其与简历和其他信息结合使用，以提供就业能力得分和情商指标，从而辅助招聘流程。算法招聘通常支持招聘公司，并不考虑候选人的社交媒体形象。我们在本文中提出的工作也可以供求职者使用，并利用候选人的综合资料来评估他们的成功机会。我们的方法使用 API 和网络爬虫进行社交媒体分析，评估软技能，根据关键词、技能组合和教育要求筛选候选人，并使用机器学习和自然语言处理技术提供匹配建议。最终的应用程序为公司和求职者提供了更快、更准确、更高效且相对无偏见的招聘流程。索引词 — 机器学习、分类、招聘、社交媒体、自然语言处理
基于 AI 和 NLP 的索赔处理自动化解决方案将欧洲航空公司的解决时间缩短了 80%
我们专注于 5D（领域、设计、数据、数字和差异化交付），这让我们在外包和离岸外包计划方面能够为客户提供最佳价值。我们已帮助财富 100 强企业从软件生命周期流程中获得商业价值。我们数十年的经验帮助我们建立了独特的能力和资产，例如领域主导的解决方案、离岸外包评估框架、加速器和工具包（如应用程序开发构建块 (BRICKS ©)、可重复使用的组件和整个软件开发生命周期 (SDLC) 的自动化工具）。我们是一家具有分布式交付模型能力的全球全方位服务提供商。多年来，我们成功地为财富 500 强客户建立和管理如此大型的交付中心，这些经验有助于我们确保各方持续可持续的商业价值。
红队生成式 AI/NLP、BB84 量子密码协议和 NIST 批准的抗量子密码算法
这项研究历时五年，深入探讨了这种融合对网络安全的影响，特别关注人工智能/自然语言处理 (NLP) 模型和量子加密协议，特别是 BB84 方法和特定的 NIST 批准算法。该研究利用 Python 和 C++ 作为主要计算工具，采用“红队”方法，模拟潜在的网络攻击来评估量子安全措施的稳健性。为期 12 个月的初步研究奠定了基础，本研究旨在在此基础上进行扩展，旨在将理论见解转化为可操作的现实世界网络安全解决方案。该研究位于牛津大学技术区，受益于最先进的基础设施和丰富的协作环境。该研究的总体目标是确保随着数字世界向量子增强操作过渡，它仍然能够抵御人工智能驱动的网络威胁。该研究旨在通过迭代测试、反馈集成和持续改进来促进更安全、量子就绪的数字未来。研究结果旨在广泛传播，确保知识惠及学术界和全球
（2024）DeanThropomorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？ Plos One，19（12）。 E0307521 ISSN 1932-6203
这项工作旨在作为先前主张的讨论中的声音，即基于变压器模型体系结构的验证大型语言模型（LLM）可能是一种陈述。已经对LAMDA模型提出了此类主张，也是关于LLM驱动的聊天机器人（例如Chatgpt）的当前浪潮的。如果确认，由于广泛使用类似模型，该主张将在自然语言处理（NLP）社区中产生严重的影响。但是，在这里，我们认为这样的大语言模型无法意识到，尤其是LAMDA比其他类似的模型没有任何进步。我们通过通过综合信息理论分析变压器架构来证明这一点。我们将感性的主张视为在NLP报告中使用拟人化语言的更广泛倾向的一部分。不管主张的真实性如何，我们认为这是一个合适的时机，可以盘点语言建模的进步并考虑任务的道德含义。为了使这项工作对NLP社区以外的读者有所帮助，我们还提出了语言建模的必要背景。
使用NLP的文本到图像和图像到文本翻译。 -ijrpr
文本对图像和图像到文本翻译是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉的交集中迅速发展的域。文本对图像生成涉及基于描述性文本输入的图像的综合。此过程利用高级机器学习模型，例如生成对抗网络（GAN）和扩散模型，创建与提供文本相匹配的连贯性和上下文相关的视觉效果。这些模型学习了文本描述和视觉特征之间的复杂关系，从而可以生产从现实的照片到艺术渲染的各种图像。相反，图像到文本翻译的重点是从视觉输入中生成文本描述。此任务利用卷积神经网络（CNN）与复发性神经网络（RNN）或变形金刚结合进行分析和解释图像的技术。目标是提取相关信息，捕获诸如对象，动作和上下文之类的细节，并将其转换为自然语言描述。这两个过程都在各个领域都有重要的应用程序，包括创建内容，视障人士的可访问性以及增强技术中的用户互动。
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 5 月 10 日 探索自然语言处理 (NLP) 在航空中的应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的极大提升、当前大量数据的盛行以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空。在这项研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的当前地位。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的应用。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们推荐的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J. (2022)。自然语言处理 (NLP) 探索
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 10 月 5 日 探索航空领域的自然语言处理 (NLP) 应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的巨大提升、大量数据的普遍存在以及数据驱动算法的不断增长的力量，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J.(2022)。自然语言处理 (NLP) 的探索
应用中的人工智能
周的讲座主题1 1人工智能介绍2 AI 3的历史和演变3跨行业AI的应用2 4机器学习基础：学习类型：学习类型5监督学习：概念和示例6无监督学习：概念和应用：3 7神经网络：基础知识和建筑8深度学习和建筑8深度学习和应用程序9自然语言处理（nlp）：nlp：NLP：NLP：nlp：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP：NLP）基础知识和应用12图像识别和对象检测5 13医疗保健中的AI：诊断和个性化医学14融资中的AI：欺诈检测和算法交易15零售业中的15 AI：零售业中的15 AI：制造业中的系统和需求预测6 16 AI在制造业中：预测性维护：运输中的预测性维护17 AI and Offersive in Expription and Exprications Airications Arics and ai II Systems 7 19 Ai a Robix and ARIDICS 7 19 ROBERIDIC ARIFICT ARIDICS II SYSTICS 7 19 ARISICENT ARIDICS 7 19 ARISID AI II 199 AI II 19 ai 19 ai 19智能城市：流量管理和资源分配
gi-cheon kang
服务审查（ML）神经信息处理系统（NEURIPS）2023 - 2024（ML）国际机器学习会议（ICML）2024 - 2025（ML）国际学习表征国际会议（ICLR）2024 - 2024 - 2025 - 2025（AI）AAAI AAAI会议AAAI年度会议（AAAI）年度（AAAI）2025（AAAI）202 202 ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL（NLP）ACL滚动（NLP）计算语言学协会会议（ACL）2023 - 2024（NLP）自然语言处理中的经验方法（EMNLP）2022 - 2023（机器人技术）IEEE机器人和自动化信函（RA-L）2024 2024（ra-l）2024（robotics）IEEE/RSJ国际智能机器人和机器人（IROS）20224（IROS）20224（IROS）（IROS）2024（IROS） （langrob）2024（研讨会）ICLR关于可靠和负责任的基础模型2024（研讨会）ICML预训练的研讨会：观点，陷阱和前进道路2022