XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息提取
人工智能：一种现代方法，全球版
•我们更加重视部分可观察到的非确定性环境，尤其是在搜索和计划的非稳定环境中。在这些环境中引入了信仰状态（一组可能的世界）和状态估计（维持信仰状态）的概念；在本书的稍后，我们增加了概率。•除了讨论环境和代理类型的类型外，我们现在更深入地介绍了代理可以使用的表示的类型。我们区分原子表示（在世界各个状态被视为黑匣子），刻考虑的表示形式（其中一个状态是一组属性/价值对）和结构化表示（世界由对象和它们之间的关系组成）。•我们对计划的覆盖范围更深入地，在部分可观察到的环境中，包括一种新的层次计划方法。•我们在一阶概率模型上添加了新材料，包括对于存在哪些对象的情况不确定性的情况。•我们完全重写了入门的机器学习章节，强调了更广泛的现代学习算法，并将其放置在纯粹的理论基础上。•我们扩大了网络搜索和信息提取的覆盖范围，以及用于从非常大的数据集中学习的技术。•此版本中有20％的引用是在2003年之后发表的作品。•我们估计约有20％的材料是全新的。其余的80％反映了较旧的作品，但在很大程度上被重写以呈现出更加统一的图片。
数码相机校准 - EuroSDR
2008 – 2010 年欧洲空间数据研究主席：Antonio Arozarena，西班牙 2009 – 2011 年副主席：Dieter Fritsch，德国 秘书长：Kevin Mooney，爱尔兰 代表 BUNY 国家： Michael：奥地利Franzen 比利时：Ingrid Vanden Berghe；克罗地亚吉恩剧院：Željko He�imovi�； Ivan Landek 塞浦路斯：Christos Zenonos； Michael Savvides 丹麦：Thorben Hansen； Lars Bodum 芬兰：Risto Kuittinen； Juha Vilhomaa 法国：让·菲利普·拉格朗日； Xavier Briottet 德国：Dietmar Grünreich；克莱门特·阿林格； Dieter Fritsch 冰岛：Magnus Guðmundsson； Eydís Líndal Finnbogadóttir 爱尔兰：Colin Bray、Ned Dwyer 意大利：Carlo Cannafoglia 荷兰：Jantien Stoter； Art-jan Klijnjan 挪威：Jon Arne Trollvik； Ivar Maalen-Johansen 西班牙：Antonio Arozarena、Francisco Papi Montanel 瑞典：Anders Olsson；安德斯·奥斯特曼 (Anders Ostman) 瑞士：弗朗索瓦·戈莱 (Francois Golay)； André Streilein-Hurni 英国：Malcolm Havercroft； Jeremy Morley 委员会主席： 传感器、主要数据采集和地理配准：Michael Cramer，德国 图像分析和信息提取：Juha Hyyppä，芬兰 生产系统和流程：André Streilein-Hurni，瑞士 数据规范：Ulf Mike Jackson Networks，瑞典： , United王国
blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024
命名实体识别是一项信息提取任务，旨在识别文本中的命名实体并将其分类为预定义的类别。嵌套的命名实体识别涉及检测外部实体和内部实体。Bionne竞争[1]是CLEF 2024 Bioasq Lab [2]的一部分，重点是从生物医学文本中提取嵌套的实体。嵌套命名实体类型包括解剖（解剖学），化学物质（化学），疾病（DISO），生理学（物理），科学发现（发现），受伤或中毒损害（伤害_poisoning），实验室程序（LABPROC）和医疗设备（设备）[3]。挑战提供俄罗斯，英语和双语曲目。对于英语曲目，组织者提供了一个带有50个记录和一个带有50个记录的验证的培训集。每个记录都包含一个文本，即PubMed摘要，以及以Brat格式注释的实体列表，其本文中实体的起始和结束位置。在测试阶段，组织者发布了一个带有154个摘要和346个额外文件的测试集，总共有500个记录。我们的团队专注于Bionne English Track。我们的系统使用大型语言模型（特别是Mixtral 8x7b指示模型[4]）和一个生物医学模型来查找文章中的实体。然后，系统使用统一的医学语言系统（UMLS）语义类型来过滤和汇总实体。实现可以在GitHub 1上找到。
统计关系学习简介
lise Getoor和Ben Taskar撰写的统计关系学习简介，本书探讨了统计关系学习，该领域解决了不确定性并利用大规模系统中的组成结构。它建立在概率理论和统计基础上，结合了逻辑，数据库和编程语言中的工具，以表示复杂的结构。本书提供了当前形式主义，模型和算法的概述，以有效地推理结构化的系统和数据。关键主题包括图形模型，概率关系模型和基于逻辑的形式主义。在整个过程中提供了许多应用程序，本书强调了共同点并阐明了拟议方法之间的差异，同时还确定了重要的代表性和算法问题。美国搜索IX，第586页。 ：26厘米“索引”：可醒着的Indeks可用来包括参考书目参考文献，由Lise Getoor编辑，由Lise Getoor编辑和Ben Taskar撰写，由MIT Press处理，由MET Press Holdenting继承了无情和利用组成结构的构成结构，是为了实现和索取的larg-scalscalscal-calscaled System。统计相对学习基于Ideaz的构建，从概率的理论和Statstics构建，以解决不属性，同时从logik，dabases和programe languajes到recretertent结构性结合了工具。本教科书深入研究了马尔可夫逻辑和随机逻辑程序，探索了高级主题，例如具有未知对象和关系依赖性网络的概率模型，以及在关系域和信息提取中的强化学习。通过涵盖不同的方法，该书阐明了这些方法之间的相似性和区别，同时还指出了重要的代表性和算法挑战。
摘要。功能性MRI能够通过血氧水平依赖性评估个体的认知能力。由于大脑的复杂性
摘要。功能性MRI能够通过血氧水平依赖性评估个体的认知能力。由于大脑功能的复杂性，探索认知能力和大脑功能连接性之间的关系极具挑战性。最近，已使用图形神经网络来提取用于预测认知评分的功能连接特征。尽管如此，这些方法具有两个主要局限性：1）忽略大脑的层次结构：在每个大脑区域内丢弃细粒度的信息，以及有关大脑功能层次结构的多个尺度的额外的补充信息； 2）忽略大脑的小世界性质：用于产生功能连通性的库租方法可产生定期网络工作，其信息传输效率相对较低。为了解决这些问题，我们提出了一个用于认知预测的小世界脑连接组（SW-HGL）框架的层次图学习。该框架由三个模块组成：金字塔信息提取模块（PIE），小世界大脑连接组构造模块（SW-BCC）和分层图学习模块（HGL）。指定，PIE通过社区聚类和图形池在微观尺度（通信级别）和宏观尺度（区域级别）上识别代表性顶点。SW-BCC通过重新布线定期网络并在区域和社区层面建立功能连接来模拟大脑的小世界本质。MSFEF是一个双支球网络，用于提取和融合微尺度和宏观尺度特征，以进行认知评分预测。与最先进的方法相比，我们的SW-HGL同意在HCP数据集上实现出色的性能。代码可在https://github.com/cuhk-aim-group/sw-hgl上找到。
脑年龄预测：使用脑形态测量数据的机器学习模型比较
摘要：大脑结构形态随衰老轨迹而变化，利用大脑形态特征预测人的年龄有助于检测异常衰老过程。基于神经影像学的大脑年龄被广泛用于量化个人大脑健康状况与正常大脑衰老轨迹的偏差。机器学习方法正在扩大准确预测大脑年龄的潜力，但由于机器学习算法种类繁多，因此具有挑战性。在这里，我们旨在比较使用从结构磁共振成像扫描中获得的大脑形态测量值来估计大脑年龄的机器学习模型的性能。我们评估了 27 种机器学习模型，应用于来自人类连接组计划 (HCP，n = 1113，年龄范围 22-37)、剑桥衰老和神经科学中心 (Cam-CAN，n = 601，年龄范围 18-88) 和图像信息提取 (IXI，n = 567，年龄范围 19-86) 的三个独立数据集。使用交叉验证和未见过的测试集评估每个样本的性能。对于 HCP、Cam-CAN 和 IXI 样本，这些模型的平均绝对误差分别为 2.75–3.12、7.08–10.50 和 8.04–9.86 岁，预测大脑年龄与实际年龄之间的皮尔逊相关系数分别为 0.11–0.42、0.64–0.85 和 0.63–0.79。我们发现在同一数据类型上训练的模型之间的性能存在显著差异，这表明模型的选择会导致大脑预测年龄的巨大差异。此外，在三个数据集中，正则化线性回归算法的性能与非线性和集成算法相似。我们的结果表明，正则化线性算法在大脑年龄预测方面与非线性和集成算法一样有效，同时显著降低了计算成本。我们的研究结果可以作为未来使用机器学习模型应用于大脑形态数据来改善大脑年龄预测的起点和定量参考。
TLS具有客户端证书身份验证，用于SAP应用程序服务器连接到IBM Z 上的DB2 通用模型的应用程序帮助 文档信息提取 SAP可持续性足迹管理的功能范围描述 可持续性控制塔的设置和管理指南 SAP业务一项管理员指南，SAP HANA的版本 机器学习指南 托运人的管理指南
在IBM Z上下文的SAP中，像客户所经历的那样，这样的开关可能会具有挑战性。有很多文档可用，但是大多数文档仅描述了设置过程的特定方面。涉及与其他IT域相关的不同技能，并且任何地方都有一个轻微的错误导致无连接。有时错误消息不会直接指向问题的起源。因此，将基于证书的身份验证/数据流传输到DB2工作比应有的要复杂。
使用社交媒体提取的知识的城市运输评估
如今，公众舆论是许多部门的宝贵数据源。与其他信息提取方法相比，有关运输和流动性部门的实时信息可以通过降低成本收集信息。在本文中，我们定义了一种方法，可以从Twitter收集的信息中提取知识来分析城市流动性。该方法是根据三个主要模块结构的：系统配置，数据分析和可视化。在两个月的两个不同城市中提取了用于演示拟议方法论的信息：纽约，伦敦和墨尔本。由于产生的消息的数量，社交媒体及其分析的文本提取是非常耗时的任务。从Twitter中提取的每条消息通常是简短的，非正式的，并且有很多s语或拼写错误。通过使用NLTK（自然语言工具包）来处理此问题，应用了NLP（自然语言处理）技术，因此算法可以清除和可以理解文本。用于与旅行相关消息的分类，使用了BERT（用于理解语言理解的双向变压器）嵌入模型。该模型是预先训练的，无监督的，并于2018年发布。为了了解一个简单的模型是否可以具有良好的性能，使用了杂物方法。使用了三个与旅行有关的单词列表：（i）一个带有10个与旅行相关的单词的小列表，（ii）一个中型列表，其中有35个与旅行有关的单词，（iii）一个大列表，有344个与旅行有关的单词。结果表明，高度和准确性高于0.80和0.90的高模型性能。流行的单词是火车，步行，街道，汽车，车站，街道和大道。对所有评估的三个城市获得了一致的结果。为了评估公众舆论，根据其情感对与运输和流动性有关的信息进行了分类。然后，为了评估消息的极性（正面，中性或负面），使用了Vader（Valence Aware Away词典和情感Reasone）情感工具。vader是一种易于使用的工具，并且与社交媒体消息和信息文本具有很大的兼容性。这是一种基于词典和规则的工具，可以根据其单词来计算文本情感的复合价值。开发的方法在情感分析中获得了良好的绩效结果，在召回，准确性和F1得分的平均值得分为0.78左右的情况下，精度的平均值得分为0.77。对2017年5月18日在纽约举行的车祸事件进行了特定分析。该分析表明，该方法能够识别指向其起源潜在原因的空间变化和迁移率。发达的工作可以得出结论，即所提出的方法对运输工程师，城市规划师，研究人员和决策者的运输方式非常有帮助，以深入了解公众对城市流动性的看法。
利用生成式人工智能自动注释化学文档及其评估
[1] Takahiro Arima、Tomoko Okuma 和 Tatsuya Dewa。从技术文档中提取材料信息以探索新应用。自然语言处理协会第 29 届年会论文集，第 512-515 页，2023 年。[2] Annemarie Friedrich、Heike Adel、Federico Tomazic、Johannes Hingerl、Renou Benteau、Anika Marusczyk 和 Lukas Lange。SOFC-exp 语料库和神经方法在材料科学领域的信息提取。在计算语言学协会第 58 届年会论文集，第 1255-1268 页。ACL，2020 年。[3] Shu Huang 和 Jacqueline M. Cole。使用飞行数据提取器自动生成的电池材料数据库。科学数据，第 5 卷7，第1号，第2052-4463页，2020年。[4] Fabrizio Gilardi、Meysam Alizadeh和Maël Kubli。Chatgpt在文本注释任务中的表现优于众包工作者。美国国家科学院院刊，第120卷，第30期，第e2305016120页，2023年。[5] Tom Brown、Benjamin Mann、Nick Ryder、Melanie Subbiah、Jared D Kaplan、Prafulla Dhariwal、Arvind Neelakantan、Pranav Shyam、Girish Sastry、Amanda Askell、Sandhini Agarwal、Ariel Herbert-Voss、Gretchen Krueger、Tom Henighan、Rewon Child、Aditya Ramesh、Daniel Ziegler、 Jeffrey Wu、Clemens Winter、Chris Hesse、Mark Chen、Eric Sigler、Mateusz Litwin、Scott Gray、Benjamin Chess、Jack Clark、Christopher Berner、Sam McCandlish、Alec Radford、Ilya Sutskevser 和 Dario Amodei。语言模型是少样本学习器。载于《神经信息处理系统进展》，第 33 卷，第 1877-1901 页。Curran Associates, Inc.，2020 年。[6] Md Tahmid Rahman Laskar、M Saiful Bari、Mizanur Rahman、Md Amran Hossen Bhuiyan、Shafiq Joty 和 Jimmy Huang。在基准数据集上对 ChatGPT 进行系统研究和全面评估。载于《计算语言学协会研究结果：ACL 2023》，第 1877-1901 页。 431–469。ACL，2023 年 7 月。[7] Bart lomiej Koptyra、Anh Ngo、Lukasz Radli´nski 和 Jan Koco´n。Clarin-emo：使用人类注释和 chatgpt 训练情绪识别模型。在国际计算科学会议上，第 365–379 页。Springer，2023 年。[8] Taiki Watanabe、Akihiro Tamura、Takashi Ninomiya、Takuya Makino 和 Tomoya Iwakura。使用化合物释义进行化学命名实体识别的多任务学习。在 2019 年自然语言处理经验方法会议和第 9 届国际自然语言处理联合会议 (EMNLP-IJCNLP) 的论文集上，第 6244–6249 页。ACL，2019 年。[9] Amalie Trewartha、Nicholas Walker、Haoyan Huo、Sanghoon Lee、Kevin Cruse、John Dagdelen、Alexander Dunn、Kristin A. Persson、Gerbrand Ceder 和 Anubhav Jain。量化领域特定预训练在材料科学命名实体识别任务中的优势。Patterns，第 3 卷，第 4 期，第 100488 页，2022 年。[10] Gupta Tanishq、Zaki Mohd 和 NM Krishnan。Matscibert：用于文本挖掘的材料领域语言模型
分析在Reddit上共享的个人药物经验
利用先前的研讨会上建立的基础Splu-Robonlp-2022，Splu-Robonlp-2021，Splu 2020，Splu-Robonlp 2019，Splu 2018和Robonlp 2017，我们组织了第四个组合工作室，以实现空间语言了解和Robotics robotics，splu-rob-robonlp-22。要实现与我们的房屋，工作场所，医院和仓库中机器人进行自然对话的长期目标，我们必须开发新技术，以将语言与物理世界的感知和行动联系起来。这需要开发工具和理论，以找到解决NLP和HRI中一些基本问题的见解。以下一些重要问题。我们可以向机器人代理提供说明以协助远程设置中的导航和操纵任务吗？我们可以与机器人谈论周围的物理世界，并帮助他们交互学习完成任务所需的语言吗？我们可以通过扎根的语言生成来开发对我们答复的机器人，并最终导致有效的双向扎根对话？鉴于生成性大语言模型的兴起，另一个问题是如何在位置对话设置中部署这些大型模型并有意义地采取行动。人类机器人对话通常涉及对接地空间描述的理解。se能力总是需要了解与机器人体现的物理环境相关的空间语义。空间语义是语言语义的一部分，它与基础语言与感知世界和物理世界最相关。空间含义表示包括与认知和语言动机的空间语义表示，实践知识代表和本体学，定性和定量表示模型，空间注释方案以及创建专业公司的努力有关的研究。空间学习考虑了符号和亚符号（具有连续表示）技术和计算信息，用于空间信息提取，语义解析和空间共同参考，包括全球上下文，包括来自数据或正式模型的话语和布拉格的语言。最近的研究表明，预先训练的语言模型甚至最近的大型生成语言模型的语义方面之一就是对空间语言的推理。我们有兴趣研究基于自然语言的质量和定量形式表述是否有助于空间推理以及从数据中学习此类表示的可能性。此外，我们强调了空间语言理解以及人类机器人互动的多模式方面。一些有趣的相关问题包括，哪些表示形式适合不同的方式，哪些形式独立于模态？我们如何利用视觉信息进行语言学习和推理？该联合研讨会的主要目标是提出从事物理机器人系统以及人类用户工作的研究人员的观点，并使空间语言理解代表和学习方法，数据集和基准测试与HRI和机器人技术中遇到的目标和约束。此类限制包括实体实验实验的高成本，实时互动的计算成本，人类在循环培训和评估环境，体现数据的稀缺性以及非语言交流。被邀请的演讲者，计划委员会和组织委员会由属于语言，机器人和视力社区的研究人员组成，或者在这些研究领域的交集中工作。我们有4位受邀演讲者，3个存档论文和几篇非宪法论文。我们的研讨会将容纳相关的ACL调查文件。