XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemText
微生物学教科书
Pravin Chandra Trivedi教授（b。1953年3月3日），博士学位，博士。（美国），F.L.S。 （伦敦），F.B.5。，F.P.5。 ！。 Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G. 生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。 他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。 Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。（美国），F.L.S。（伦敦），F.B.5。，F.P.5。！。Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G. 生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。 他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。 Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。Trivedi教授担任植物学系主任兼协调员P.G.生物技术课程（2003-06）；大学发展委员会主任（2001-04）；副校长，马哈拉哈学院（2000-03），是拉贾斯坦大学参议院，学术委员会和BOS植物学召集人的成员。他在1983 - 84年在北卡罗来纳州立大学北卡罗来纳州立大学植物病理学系担任博士后研究员。Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。 他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。 他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。 他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。 他是九个知名的学术机构的当选者。 Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。Trivedi教授在斋浦尔拉贾斯坦大学拥有35年的教学和研究经验。他发表了250多篇研究论文，并在声誉期刊上审查了文章。他已经编辑并撰写了110多本书，并指导了38 Ph.D.学生。他曾是国家组织资助的20个主要研究项目的主要研究人员。他是九个知名的学术机构的当选者。Trivedi博士访问了几个主要的研究实验室，并在许多国际会议上发表了受邀的演讲。
建议的法规文本
(4) Automated decisionmaking technology does not include the following technologies, provided that the technologies do not execute a decision, replace human decisionmaking, or substantially facilitate human decisionmaking: web hosting, domain registration, networking, caching, website-loading, data storage, firewalls, anti-virus, anti-malware, spam- and robocall-filtering, spellchecking, calculators,数据库，电子表格或类似技术。企业不得使用这些技术来规避这些法规中规定的自动决策技术的要求。例如，企业使用电子表格在其表现最佳的经理人的个人信息上进行回归分析以确定其共同特征，然后在其更初级员工中找到这些特征的共同事件，以确定其将促进的哪些特征是使用自动决策技术，因为这种使用是替代人类决策。相比之下，经理使用电子表格从其经理和同事中输入初级员工的绩效评估得分，然后计算每个员工的最终成绩，该经理将使用该评分来确定他们将使用哪些人来促进他们的哪些是使用自动决策技术的使用，因为经理仅利用电子杂志来组织人类的人类人类的评估。
自动和人机交互文本生成（重点关注文本简化和修订）
在本教程中，我们将重点介绍文本到文本生成，这是一类自然语言生成 (NLG) 任务，它将一段文本作为输入，然后根据某些特定标准（例如可读性或语言风格）生成改进的修订版本，同时在很大程度上保留文本的原始含义和长度。这包括许多有用的应用，例如文本简化、释义生成、风格转换等。与文本摘要和开放式文本完成（例如故事）相比，我们在本教程中讨论的文本到文本生成任务在语义一致性和目标语言风格方面受到更多限制。这种控制水平使这些任务成为研究模型生成语义充分且风格适当的文本的能力的理想试验台。此外，从技术角度来看，这些任务很有趣，因为它们需要词汇和句法转换、风格控制和对事实知识的遵守的复杂组合——所有这些都是同时进行的。本教程特别关注文本简化和修订，旨在从数据、模型、人机协作和评估四个主要方面概述最先进的自然语言生成研究，并讨论和展示一些重大的最新进展：（1）使用非倒退方法；（2）从微调到使用大型语言模型提示的转变；（3）开发新的可学习指标和细粒度人工评估框架；（4）非英语语言的研究和数据集不断增加；（5）HCI+NLP+可访问性跨学科研究的兴起，以创建现实世界的写作助手系统。
和城市投票措施的文本
1996 年市政办公室和投票措施 ──────────────────────────────────────────── ──────────────── ──────────────────────────────────── 第 11 页
集中营 文本 - GOV.UK
一些被关押在同一集中营的英国战俘被迫在奥斯维辛集中营的工厂里工作。他们亲眼目睹了那些被迫从事奴隶劳动的人所遭受的可怕待遇，并尽其所能帮助他们。2005 年 1 月 27 日，我将荣幸地为纪念在奥斯维辛集中营 IG Farben 工厂空袭中遇难的 38 名英国战俘的纪念牌匾揭幕。当天晚些时候，我将与英国代表团一起参加奥斯维辛集中营解放 60 周年纪念仪式。与此同时，数以千计的英国公民，无论老少，都将参加英国第五届全国大屠杀纪念日，缅怀所有纳粹迫害的受害者。
文本到图像加密-IJRPR
文本到图像加密是各个行业安全通信的关键组成部分，尤其是在金融，医疗保健和政府等领域。这种加密方法涉及将文本信息转换为图像以增加安全性，这使得未经授权的个人访问敏感数据的挑战。对文本图像加密的需求是由于与数据泄露和网络攻击有关的日益严重的关注所引起的。作为组织和个人越来越依赖数字通信，对运输中的信息的保护至关重要，这是一些关键的行业背景和与文本到图像加密相关的基于用户的问题：
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。