XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemXML
具有自然语言理解功能的人工智能可以加速……
在输入端，semantha ® 必须先读取文档并将其传输到内部数据结构中。如果数据以半结构化形式提供，例如在 Word 文档中，semantha ® 会使用现有文档结构，例如按标题划分章节。如果输入数据以不太结构化的形式提供，例如在 PDF 文档中，semantha ® 不仅会访问文本内容，还会访问视觉属性（元素 Ir - 图像识别）。例如，必须单独识别和评估表格，或者必须跳过插图以及页眉和页脚中的文本（即不分配给连续文本）；同时，文本的视觉属性用于得出有关扩展文档结构的结论（例如识别标题和旁注）。这种准备是必要的，因为现实世界的用例不仅限于“技术上美观”的文件格式。结构化文件格式，如 XML 方言，也可以用作数据格式。
自适应带磨削异质结构交互策略...
摘要。为获得高质量的航空发动机叶片，将包括840D数控砂带磨床、828D机器人、Win3Ds坐标测量机和数字料仓的自适应砂带磨削方法应用于叶片的精密磨削。但各设备采集的数据不能及时有效地上传、下载，造成异构数据信息沟通不畅的问题。因此，本文提出了一种面向机载叶片自适应处理方法的异构数据交互策略。首先，在分析加工过程中异构数据集成特点的基础上，研究了基于XML的航空发动机综合数据集成的交互方法。其次，建立了磨削过程中数据的集成模型及交互机制。最后，针对典型叶片进行了交互策略的实验验证。验证结果表明，实现异构数据后，数据交互传输准确，加工叶型精度在设计范围内。
研究文章Linguaphylo：一种可再现的系统发育分析的概率模型规范语言
系统发育模型已经变得越来越复杂，系统发育数据集在规模和丰富度方面都扩大了。但是，当前的推理工具缺乏模型指定语言，可以简单地描述完整的系统发育分析，同时独立于实施细节。我们引入了一种新的轻巧和简洁的模型规范语言“ lphy”，该语言被设计为人类和机器可读性。图形用户界面伴随“ lphy”，允许用户构建模型，模拟数据并创建描述模型的自然语言叙述。这些叙述可以作为手稿方法部分的基础。此外，我们提出了一个命令行界面，用于将LPHY指定模型转换为与BEAST2软件平台兼容的分析规范文件（XML格式）。总的来说，这些工具旨在增强植物研究中描述的清晰度和概率模型的报告，最终促进结果的可重复性。
Music Theory.pdf- 21世纪教室的音乐理论
我非常感谢罗伯特·比泽尔（Robert Beezer）推荐了借口（以前是“数学XML”），作为21世纪教室的音乐理论的一种手段。他的作品创造了借口的“世界”，这比我想象到的所有形式（在线，PDF和印刷）中所想象的要容易。也是令人难以置信的价值，没有这个文本就不存在，Jahrme Risner是Jahrme Risner，他帮助我将头缠绕在预科文字的nitty坚韧不拔的身上，并通过在终端中进入命令来耐心地指导我。我要感谢我的同事Gwynne Kuhner Brown在Puget Sound共同使用此文本，并提出了非常有帮助的透明和更正。最后，我必须感谢我的妻子Puget Sound和音乐家非凡的声音研究主任Dawn Padula，以娱乐我关于我的音乐示例选择以及解释和图表的清晰度的无尽问题。
smrt链接发行说明v25.2
链接UI。在运行文件中的时间戳（例如XML）不受影响，并以完全指定的UTC时区为ISO 8601格式。仅研究使用。不适用于诊断程序。©2025加利福尼亚州的太平洋生物科学（“ PACBIO”）。保留所有权利。本文档中的信息如有更改，恕不另行通知。PACBIO对本文档中的任何错误或遗漏不承担任何责任。某些通知，条款，条件和/或使用限制可能与您使用PACBIO产品和/或第三方产品有关。请参阅适用的PACBIO销售条款和条件以及PACB.com/license的适用许可条款。太平洋生物科学，PACBIO徽标，PACBIO，Circulomics，Omniome，Smrt，Smrtbell，Iso-Seq，Sequel，Sequel，Nanobind，sbb，sbb，Revio，Onso，onso，apton，kinnex，kinnex，peretarget，sprq，sprq和vega是Pacbio的商标。
Infrrd.ai 在 SemEval-2024 任务 7 中的表现：基于 RAG 的端到端训练以生成标题和数字
我们提出了一种基于检索增强生成 (RAG) 的训练算法来获得最相似的训练样本。获得的训练样本被用作参考，以执行基于上下文学习的大型语言模型 (LLM) 微调。我们使用提出的方法生成标题并从非结构化文本中提取数值。通过专门设计用于捕获数字的扩展标记语言 (XML) 标签，模型可以意识到非结构化文本中数字的存在。非结构化文本的标题经过预处理以包装数字，然后呈现给模型。许多数学运算也被作为参考传递，以涵盖思路链 (COT) 方法。因此，模型可以计算传递给数学运算的最终值。我们将数字验证作为后处理步骤，以验证模型计算的数值是否正确。生成的标题中的数字自动验证帮助模型在所涉及的方法中在人工评估中取得最佳结果。
技术报告：2024 年 6 月 CHRL-KE
剔除使用过以前使用的测试表格的考生（他们使用与最初使用该表格时相同的决策进行评分）后，根据全部 250 道题计算所有剩余考生的分数。没有考生被标记为分数异常低或高（通常 z 值在 +/− 3.0 之外）。此外，250 道题被任意分成 10 个区块，每个考生 25 道题；每个考生得到的 10 个子分数也会被评估是否存在异常值。对于任何子分数与其平均 z 分数相差超过 3 个标准差 (SD) 的考生，会仔细检查 .xml 文件是否存在任何问题。所有异常值均从初始分析中剔除；反应模式异常的考生也被剔除。留有 5 个以上空白的考生也被剔除出分析范围。由于所有这些因素，2 名考生被剔除出分析范围。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Svedberg，P.，Inostroza，P.，Gustavsson，M。等（2023）。水生生态毒素的数据集
收集了有关2697种有机化学物质的水生生态毒理学的经验数据和计算机数据，以编译数据集，以评估当前质量结构活动关系（QSAR）模型和软件平台的预测能力。本文档为其创建提供了数据集及其数据管道。经验数据是从美国EPA Ecotox知识库（Ecotox）和EFSA（欧洲食品安全局）收集的，报告“ XML模式中的农药生态毒性学层的数据输入研究终点 - 数据库 - 数据库中”。仅保留了经合组织建议的藻类，水坝和鱼类的数据。使用Ecosar，Vega和Tox-Icity估计软件工具（T.E.S.T.）计算每种化学物质和六个端点中的QSAR毒性预测平台。最后，数据集用微笑，Inchikey，PKA和LOGP修改，从Webchem和PubChem收集。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
人工智能的多学科视角和...
法律、治理和技术系列旨在吸引来自法律、人工智能和信息技术跨学科方法的手稿。这个想法是为了弥合 IT 法律研究和 IT 应用之间的差距，以便律师开发统一的技术法律视角。该系列将欢迎对问题或项目有相当具体关注的提案，这些问题或项目将导致创新研究，为法律、法律理论、法律和社会研究以及计算机技术、人工智能和认知科学的新跨学科发展指明方向。概括起来，本系列的稿件主要涉及互联网法（数据保护、知识产权、互联网权利等）领域。）、法律内容和法律推理的计算模型、法律信息检索、电子数据发现、协作工具（例如在线争议解决平台）、元数据和 XML 技术（用于语义网服务）、法庭和司法办公室技术（电子法院）、政府和行政部门技术（电子政务）、法律多媒体和法律电子机构（多智能体系统和人工智能社会）。
国防部标准实践
前言 ii 1 范围 1 1.1 目的 1 2 适用文件 1 2.1 总则 1 2.2 政府文件 1 2.2.1 规范、标准和手册 1 2.2.2 其他政府文件、图纸和出版物 1 2.2.3 非政府出版物 1 2.2.4 优先顺序 1 3 定义 1 3.1 定义 1 3.1.1 缩略词 1 3.1.2 战斗勤务支援 (CSS) 4 3.1.3 电子技术手册 (ETM) 4 3.1.4 电子技术手册界面 (ETM-I) 4 3.1.5 可扩展标记语言 (XML) 模式 4 3.1.6 陆军全球作战支援系统 (GCSS-A) 5 3.1.7 交互式电子技术手册（IETM） 5 3.1.8 标准陆军维护系统 (SAMS) 5 3.1.9 标准通用标记语言 (SGML) 5 3.1.10 陆军维护管理系统 (TAMMS) 5 3.1.11 单位级后勤系统 (ULLS) 5 4. 一般要求 6 4.1 一般要求 6 4.2 数据收集和报告来源 7 4.3 数据准备 7 4.3.1 使用模式 7 4.4 提供数据的来源 7 5. 详细要求 7 5.1 数据要求 7 5.1.1 所需数据类型 7