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哈萨克语的释义模型
本文旨在通过研究两个最先进的生成模型（扩散模型和变压器）的适应来弥合这一差距，以在哈萨克州进行文本生成。扩散模型（例如denoising扩散概率模型）在英语的高质量和多样化的文本生成中显示出令人鼓舞的结果[2]。这项研究为哈萨克语和土耳其语的自然语言处理领域做出了宝贵的贡献，为确定语法类别提供了工具。它的优势在于使用机器学习算法和广泛的数据集，这些算法与语言处理的复杂性以及算法适用性的潜在局限性相平衡[3]。同样，在下游任务上进行了微调的经过验证的变压器在各种NLP基准测试中占主导地位[4]。尽管在释义数据集上进行了一些工作[5]。该研究重点介绍了基于样本的机器翻译的基本方面：确定句子之间的相似程度。这涉及将输入句子与数据库中的相应示例对齐，选择该句子的片段，然后对其进行调整或释义以产生预期的翻译[6]。所审查的文章介绍了搜索系统中信息检索技术的新的语言和算法解决方案的开发，考虑到语法和语义的元素，包括turkic文本[7]。该文档提供了总结哈萨克文文本的方法的详细描述[8]，这些研究并不能解决我们解决的问题。此外，还有一些努力在哈萨克语[9]中定义语义上的单词[9]，以及使用生成的预先训练的预先训练的变压器对哈萨克语文本生成的一些初步工作，THR研究涉及对哈萨克语的文本生成模型的经验评估，其特征在于其有限的资源和复杂的形态[10]。研究研究了哈萨克语的语法特征[11]。然而，这些作品都没有全面解决哈萨克（Hazakh）的文本发电挑战，这是一种低资源，形态上丰富的突厥语。
FCC 提出首创的人工智能生成的自动拨号和机器人文本规则
这些拟议的自动拨号规则是委员会为保护消费者免受人工智能生成的骗局而采取的一系列行动中的最新举措，这些骗局会误导消费者并误导公众，使消费者能够做出明智的决定。委员会提出了新的透明度标准，要求在广播和电视的政治广告中使用人工智能技术时进行披露。委员会最近通过了一项宣告性裁决，明确指出，在未经被叫方事先明确同意或豁免的情况下，针对消费者的常见自动拨号诈骗中使用的语音克隆技术是非法的。它还提议对使用深度伪造、人工智能生成的语音克隆技术和来电显示欺骗进行明显非法的自动拨号进行巨额罚款，以便在 2024 年 1 月初选之前向潜在的新罕布什尔州选民传播选举错误信息。
远红外功能纺织材料的概述
本研究旨在强调基于将安全的，pyrolectric纳米颗粒掺入纤维的新世代功能纺织品材料的适用性。具有负离子发射特性的合成纤维含有半颗粒的石材颗粒（电气石，独居石，蛋白石），陶瓷，木炭，锆粉，硫硫酸盐，钛酸盐和此类矿物质的混合物。目前，通过引入矿物质获得产生pyroelectric效应的合成纤维（例如超精美的电气石粉）在旋转或通过将矿物分散到旋转溶液中之前融化聚合物。作为聚合物，聚乙烯三乙酸酯，乙酸聚氯乙烯，聚酰胺和粘胶均已使用。在低量中，这些矿物质几乎对人类健康没有影响。大量包含，它们往往太贵了（电气石，蛋白石），纤维变得苛刻而脆弱。当前的FIR功能纺织品材料面临一系列技术挑战：某些使用的化合物是放射性的（单济族）；如果颗粒尺寸太大（0.2-0.3µm），则可能导致产生高度不均匀的纤维，并早期磨损机械零件的安装；大多数商业pyroelectric织物都散发出低量的负离子（500-2600阴离子/cc）和FI射线，从而诱导低健康效应。涉及暴露于地球化合物的临床研究突出了对：血液循环，皮肤细胞再生，胶原蛋白和弹性蛋白的产生，睡眠调节，伤口的愈合和微循环的愈合和加速度的加速，慢性疼痛管理，慢性疼痛管理，血管内皮功能的改善，动脉粥样硬化的影响，动脉粥样硬化等<<<<
Kovaleva GP、Efremova ON、Porkhachev VN、Rostova NN 人类与“人工智能”：人类社会背景
社会文化维度之外的经济表现。这种态度导致了以下后果：一方面，人类的改造活动和对自然的积极干预被绝对化；另一方面，科技进步的作用被绝对化，在此框架内，以“人工智能”为基础，信息技术设备的应用范围不断扩大。随着以“人工智能”为基础的技术积极渗透到人类活动的各个领域，人们认为人类将失去对科技进步的控制，人类有可能沦为科技附属品。公众思想中出现了一种担忧，即人类可能会失去其存在本质的深层特征，即“人性面孔”。 “人类面部现象是独一无二的，是所有心身现象中最重要的”[7，第 173 页] 10–31]。通过面容，我们可以辨别出一个人是否具有一定的理性；通过面容，我们可以判断他的人类本质。面部现象从精神、灵魂、身体和智力属性的角度代表一个人作为一个个体、作为一个整体的存在。现代本体论和社会人类学的超越导致需要批判地分析技术文化的基本价值并发现新的价值增长点，寻求新的发展战略[5]。在这些战略中，技术领域必须履行其与人相关的服务作用——为人类活动的各个领域提供服务的生产资料。制定目标的特权应该只属于人类，并且在转型人类学策略中应该考虑“面子因素”。本文的目的是确定技术文明的主要人类社会背景。从实现既定目标的角度，提出了作者对人类与“人工智能”之间关系形成问题的思想立场。方法论。作品采用了历史哲学的方法，可以分析“人工智能”在不同文化和历史阶段的发展。系统活动方法使得人们能够根据人脑和机器、生物和人工“神经网络”组织的一般参数来比较人类和“人工智能”的功能，从而概括所研究的材料并得出结论。结果。 “人工智能”（AI）是指
对文本形象的生成AI的评论...
生成的AI（Genai）已成为一种有力的工具，具有创建新颖的数字内容（包括图像，文本和音乐）的能力[5]。然而，使用生成的AI创建模型看不见的现象的科学图像仍然具有挑战性，并且容易幻觉[43]和对科学原理的虚假陈述。如果模型推断超出其训练数据，它可以生成图像，虽然在视觉上是合理的，但在物理上或生物学上是不可能的[37]。这可能导致不准确的科学概念的传播，并阻碍真正的发现[19，20]。本文概述了过去几年的主要里程碑，然后描述了变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN）和扩散模型如何彻底改变了这些领域。最后，我们描绘了验证和验证的潜在途径。
文字画布：用单词绘画绘画
项目图像处理应用程序的重点是创建一个集成了基于AI的图像处理功能的用户友好平台。该应用程序具有两个主要模块：文本到图像生成和背景删除。文本到图像模块利用稳定的扩散模型根据文本描述生成高质量的图像，从而促进创意工作流程。背景删除模块利用remove.bg API有效地细分并从现有图像中删除背景。使用Python和Pyqt5开发，该应用程序旨在简化技术和非技术用户的复杂图像处理任务。测试结果表明性能强劲，高质量的产出和用户满意度，证明了AI驱动工具在增强图形设计，营销和社交媒体等行业之间提高生产力和创造力方面的潜力。
文本分析技术并确定当然内容的相似性
自然语言处理是AI的不断增长的子场，具有不同应用的多种多样。常见且看似直接的应用是文档相似性，通常会实现各种NLP算法。但是，加上其不同技术的多功能性，也有缺点。不同的算法倾向于集中在一个或多个相似性的因素上，这意味着它们可以在一种类型的相似性评估中表现出色，但会与另一种相似性评估。本文研究了三种NLP技术，重点是它们自动化相似性评估的能力。他们的重点是课程内容在课程资格或课程学分之间使用之间的相似性。在此时间点，此比较是手动进行的。确定哪些因素在学分课程中很重要，已经实施了三种算法并在各种课程比较测试中运行。所选的算法和因子是TF-IDF，用于加权项重叠，n-gram，用于上下文匹配，并使用关键字提取进行主题检测。在评估其整体效果时，使用关键字提取的NER似乎是最佳选择。直到显而易见的是，它更加一致，自信地给出错误的答案。它在具有一些相似之处的课程上给出了很高的相似性分数，例如来自同一所大学，但不够相似，无法彼此学分。使用n-grams来确定相似性是在相似和不同课程上最可靠的，并且被证明是可靠的选择。tf-idf的当前词汇表现不佳。总结基于上下文的N-gram的相似性在研究课程自动信用时被证明是一个可靠且有用的因素，但在实际使用之前需要进一步的工作。
在快速支付系统的背景下开源技术
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将播放按钮转换为使用AI
“ AI驱动的视频摘要和多语言翻译系统”的体系结构利用高级技术来有效提取，汇总和翻译视频内容。它集成了语音识别，自然语言处理（NLP）和机器学习模型，以从视频成绩单中生成简洁而连贯的摘要。此外，多语言支持可以通过将摘要转换为各种区域语言，从而确保可访问性，从而增强了各种用户的包容性。该系统的设计目的是提供平稳且用户友好的体验，在该体验中，人们能够从视频中获取关键的见解而无需实际观看它们。通过自动处理和智能摘要，它有助于改善信息访问并优化各种语言和偏好的内容消耗。
在气候变化的背景下，自我保健的重要性
改善医疗机构以外的健康产品和服务的机会涉及以方便，负担得起且在文化上适当的方式提供资源。这包括确保在当地药房和社区中心提供健康产品，并了解个人如何有效使用它们。它还包括利用技术，例如远程医疗和移动健康解决方案，以提供远程咨询并提供健康信息。重要的是，这些工具不仅应解决直接的健康问题，而且还应通过后续咨询，提醒和教育来支持和陪同个人的健康旅程。这样做，我们弥合了医疗保健提供者和客户之间的差距，尤其是在服务不足和偏远地区。