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机器预测文本和赫库兰尼姆纸莎草纸
摘要 2016 年，肯塔基大学的数字修复计划 (DRI) 在 Brent Seales 教授的指导下，虚拟展开了来自恩戈地的碳化羊皮纸卷轴，揭示了用铁胆墨水书写的《利未记》副本。2019 年，DRI 应用一种新的机器学习方法，从真实的赫库兰尼姆纸莎草纸碎片中揭示了用碳墨水书写的希腊字符。虚拟展开文化遗产物品已成为现实。机器和深度学习方法在增强断层扫描中难以检测的墨水信号方面的应用将继续发展。这提出了一个重要的问题。编辑“真正虚拟”的文本（对象永远无法打开来验证结果）的过程将如何变化以反映对人工智能的存在和依赖？本文提出了一个理论模型，说明虚拟展开的纸莎草文本的批判版必须如何记录机器的作用。它还涉及了数据科学方面可能的要求，这种新型文本必须确保其“诞生”层面的透明度。简而言之，需要一种融合人文和科学的新型虚拟版本模型。
新文本文件 - 海军预备役
RTTUZYUW RHOIAAA0001 0132115-UUUU--RHSSSUU。 ZNR UUUUU R 132100Z 1 月 23 日 MID200080647931U FM COMNAVRESFOR NORFOLK VA TO NAVRESFOR INFO BUMED FALLS CHURCH VA COMNAVAIRFORES SAN DIEGO CA COMNAVSPECWARGRU ELEVEN COMNAVRESFOR NORFOLK VA COMNAVRESFORCOM NORFOLK VA COMNAVIFORES FORT WORTH TX NAVREG NORTHWEST RCC EVERETT WA NAVREG SOUTHWEST RCC SAN DIEGO CA NAVREG SOUTHEAST RCC JACKSONVILLE FL REDCOM NORFOLK VA NAVREG SOUTHEAST RCC FORT WORTH TX NAVREG MIDLANT RCC GREAT LAKES IL ECRC NORFOLK VA BT UNCLAS ALNAVRESFOR 001/23 MSGID/GENADMIN/COMNAVRESFOR NORFOLK VA/N3/JAN// SUBJ/海军预备役大规模激活演习 2023（最多 23 次）演习顺序// REF/A/NAVADMIN/CNO 华盛顿特区/261859ZJAN22// REF/B/MSG/CNRF/072123ZOCT22// REF/C/DOC/COMNAVRESFORINST/23AUG22// REF/D/MSG/ALNAVRESFOR/241030ZNOV20// REF/E/MSG/ALNAVRESFOR/172022ZMAY22// REF/F/DOC/OPNAV/17AUG18// NARR/REF A 为 NAVADMIN 013/22，自适应动员。参考文献 B 是海军预备役 2023 财政年度 (FY-23) 动员演习计划令。参考文献 C 是 COMNAVRESFORINST 3060.7E，海军预备役动员和复员程序。参考文献 D 是 ALNAVRESFOR 025/20，海军预备役战斗指令 2020。参考文献 E 是 ALNAVRESFOR 020/22，海军预备役战斗指令 2022。参考文献 F 是 OPNAVINST 3060.7C 海军人力增强指南。// RMKS/1。目的。 A. 本演习命令 (EXORD) 指示海军航空兵预备队 (CNAFR)、海军特种作战大队 ELEVEN (NSWG-11) 和海军预备役地区战备和动员司令部 (REDCOM) 参加 MAX 23。MAX 23 于 2023 年 3 月 1 日开始，并于 2023 年 3 月 31 日结束。B. 本 EXORD 要求医学和外科局 (BUMED) 征求并发布命令，让全员（413 人加上替补）的指定选定预备役 (SELRES) 在选定 NRC 正常安排的 3 月演习周末期间根据 BSO-18 预备役部队适应性动员作战概念提供医疗支持。选定的 NRC 在下面第 5.B 段中进行了描述。
文本分析和自动索引 - SIGIR
本书的前两章介绍了现有信息检索系统的设计和操作。在信息检索所需的所有操作中，最关键、也可能是最困难的操作是分配能够表示集合项内容的适当术语和标识符。这项任务称为索引，通常由受过培训的专家手动执行。在现代环境中，索引任务可以自动执行。本章涉及用于自动索引的技术以及这些技术的效果和性能。首先介绍基本的索引任务，然后比较手动和自动索引。然后研究选择好的内容术语和根据术语的假定值分配权重的基本技术，以便进行内容识别。然后提出了一种简单的自动索引程序，以及由使用术语短语和同义词库类别组成的改进。还简要介绍了语言和概率技术在自动索引中的使用。最后，包括评估输出以证明所提出的索引技术应用于小样本集合的有效性。
立法详细信息（带有文本） - ORD。 2019-174
2600 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0690/009 2601 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0634/022 2602 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0690/008 2602 A Chamberlayne Avenue税收包号N000-0690/005 2607 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0634/018 2612 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0690/044 2614 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0690/003 2616 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0690/002 2618 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0690/001 2700 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0761/006 2702 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0761/005 2704 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0761/004 2706 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0761/003 2707 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0691/031 2709 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0691/033 2712 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0761/001 2713 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0691/035 2715 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0691/036 2717 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0691/037 2719 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0691/038 2724 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0761/001 2900 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0864/014 2901 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0866/018 2902 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0864/013 2904 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0864/012 2905 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0866/020 2906 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0864/011 2908 Chamberlayne Avenue税收包号N000-0864/010 821 Edgehill Road税收包号N000-0634/019 2530 North Lombardy Street税收包号N000-0690/014 2532 North Lombardy Street税收包号N000-0690/013 2534 North Lombardy Street税收包号N000-0690/012 2536 North Lombardy Street税收包号N000-0690/011
基于学校的免疫计划 - 促销文本
从2023年2月6日起，7年级学生将仅要求一种HPV疫苗接受完全疫苗接种。您可能已经提供了2剂HPV疫苗的同意，但是，一旦您的孩子收到一剂，他们将不需要任何进一步的剂量。
自动高亮显示：识别文本中的突出句子
方法来帮助人们快速理解它。其中一种形式是文本数据，它通常通过其形式掩盖其丰富的信息，并呈现出始终存在的理解问题。文档理解通常是一项具有挑战性的任务，事实证明它非常困难，以至于人们采用一系列技术，如注释、总结和重读，以提高理解。分析师必须定期筛选大量文档并确定它们是否以及如何相关。鉴于如此多的文档，分析师没有时间详细阅读每一篇。她必须在高层次上扫描以决定哪些值得她花时间阅读。分析师需要新的工具来减少需要审查的数据量并提供概述以更有效地评估文档。想象一下自动突出显示文档中的重要信息或将其简化为自动构建的一段摘要。
OR60 的摘要文本 - Lancaster EPrints
以下页面列出了会议上要发表的所有摘要。它们按流分组，并按它们在完整时间表中出现的日期/时间顺序列出。请记住，有些流会分为多天。请注意，此顺序可能会更改。为了帮助代表选择相关且易于理解的论文，每位提交的作者都被问到三个问题。问题及其答案范围如下：您的演讲性质是什么？• 非常实用 • 实用 • 实践与理论相结合 • 理论 • 非常理论化 您的演讲是否需要对该主题领域的先验知识？• 无 • 一点 • 一些 • 相当多 • 仅限主题专家 您的演讲是否易于理解且与从业者相关？• 完全不 • 有点 • 相关 • 非常 • 高度 这些问题的三个答案列在摘要之后。
阅读理解的测量：文本的影响
批准： Jesus Ruiz-Rosales，少校教授 Shahla Ala’i-Rosales，委员会成员 Michael Fabrizio，委员会成员 Richard Smith，行为分析系主任 Thomas L. Evenson，公共事务和社区服务学院院长 Sandra L. Terrell，罗伯特·B·图卢兹研究生院院长
对3D模型生成器的文本调查
摘要 - 此调查研究了在生成3D模型中使用稳定的扩散模型的使用，重点介绍了如何将文本提示转换为3D表示形式。主要目标是探索如何使用文本描述生成的2D图像序列来创建3D点云，这是完全实现的3D对象的基础。调查还检查了通过基于Python的技术实现的微调过程，该过程允许改进模型的形状，纹理和其他属性，从而为用户提供了自定义最终输出的能力。这项研究的一个关键方面是了解与传统方法相比，这种方法如何简化3D模型的创建，该方法通常需要专业的软件和广泛的技术专长。通过使用户能够输入文本说明并自动生成3D模型，该技术可降低没有高级3D建模技巧的个人的进入障碍。调查阐明了该过程的优势，例如通过微调易于自定义，这使用户可以更好地控制模型的外观。此外，调查评估了这种方法在支持各种应用方面的灵活性。以不同格式导出模型的能力允许集成到各种领域，包括游戏开发，虚拟现实，3D打印和建筑可视化。最终，这项调查旨在评估AI驱动的3D建模如何使设计过程民主化，从而赋予更广泛的受众创建复杂而详细的3D对象。