XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System写法
荷兰农业科学领域研究
1 https://english.rvo.nl/ 2 在英语（科学）文献中，有三种写法来表示 agrologistics：agro Logistics、agro-logistics 和 agrologistics。选择哪种写法仅取决于作者的偏好。对于本报告，我们选择了 agrologistics 的符号，因为它不仅符合荷兰语拼写，而且还强调了 agro 和 Logistics 连接产生的协同作用。 3 https://www.rom-nederland.nl/en/
ChatGPT 和其他人工智能应用程序加速科学写作
ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，OpenAI Limited Partnership，美国旧金山）于 2022 年 11 月 30 日推出，引发了一波热情。1,2各行各业的人们都渴望尝试这种新奇的应用，讨论也很热烈，尤其是在教育领域。3–5 相比之下，医学期刊对这个话题的讨论已经落后，6–9 大部分讨论集中在 ChatGPT 的代笔上，涉及学术伦理、原创性和作者身份。10–12 事实上，近年来，人工智能 (AI) 技术在文本中的使用日益成熟，13 极大地改变了科学写作的方式（表 1）。几十年来，英语一直是占主导地位的科学语言（通用语）。14 不可否认的是，绝大多数母语不是英语的科学家在用英语写作方面仍然有困难或不太熟练。机器翻译，尤其是使用神经网络和深度学习的自然语言处理，几乎可以帮助克服语言障碍。以下展示了三种人工智能驱动的帮助以中文为母语的人用英语写作的方法（图 1）。目前可用于写作辅助的工具，尤其是英语写作工具，远远超出了简单的语法、标点和拼写检查。它们可以提供即时同义词搜索来建议单词选择，以及释义以改变文本的语气和风格。以 DeepL Write（DeepL GmbH，德国科隆）为例，其公开测试版已于 2023 年 1 月 17 日发布。用户输入单词的那一刻，软件就会自动建议各种同义词或相关术语。一旦用户写了几个单词，软件就会提供许多额外的单词选择，可用于完成句子。对于整个句子，将有几十种不同的写法可供选择。
利用人工智能进行工作匹配
2 Depth First Co. Ltd.，泰国曼谷 摘要 过去几年，就业市场呈指数级扩张。由于招聘人员和求职者众多，要将完美的求职者与完美的工作匹配起来并非易事。招聘人员瞄准的是具有职位描述中提到的所需技能的求职者，而求职者则瞄准他们理想的工作。搜索障碍和技能不匹配是长期存在的问题。在本文中，我们建立了一个模型，将公司与具有合适技能的求职者匹配，将员工与合适的公司匹配。我们进一步开发了一种算法来调查人们的招聘历史以获得更好的结果。 关键词 工作匹配，招聘人员，TSIC，TSCO，机器学习 1. 介绍 分类并非易事，但文档/文本分类的复杂性增加了两倍。通常，文本/图像/视频的分类方法包括将训练数据定义为不同的类别或类别进行训练，然后使用训练后的模型将新的未见数据分类到其指定的类别/类中。在过去十年中，数据也在增加，这使得人工分类变得更加困难。就业行业在过去几年中经历了巨大的增长，正如我们目前在 covid 19 中看到的那样，职位发布和职位搜索都只能通过互联网进行。说到职位名称，有时会非常模糊。例如，计算机工程师和 Web 开发人员做同样的工作。Python 程序员和 Python 开发人员做同样的工作，这与 Python 软件工程师非常相似，但一个可能比另一个更快、更强。因此，当招聘人员上传招聘信息时，它希望看到所有具备该职位所需技能的候选人。这同样适用于候选人。此外，许多职位名称的写法不同，但要求相同。由于对职位名称的误解，完美的候选人可能会错过这一点。因此，至关重要的是，我们必须有一个系统，可以根据这些职位的要求对这些职位进行分类，从长远来看，这将使公司和候选人受益。这也将是一个更公平的平台，候选人将完全根据他们的技能组合入围。在泰国，工作/职业根据工作技能和要求分为不同的类别。它们通过泰国标准职业分类 (TSCO) 和泰国标准行业分类 (TSIC) 进行分类。在本文中，我们提出了一个工作匹配分类系统，该系统将使用职位描述以及 TSCO 和 TSIC 将传入的工作分类到其特定类别中。为了进行分类工作，我们使用了