XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System助手
JARVIS - 人工智能语音助手
摘要：JARVIS 是一款虚拟嵌入式语音助手，它采用了基于 gTTS 和 Python 的尖端技术，可以开发个性化助手。JARVIS 将 AIML 的功能与行业领导者 Google 的文本转语音平台以及男/女声音集成到由 Marvel 世界提供支持的 gTTS 库中。这通常是采用动态基础 Pyttsx Pythons 的结果，这些基础在 gTTS 的连续阶段被认为是明智的，有助于在助手管理和用户之间建立本质上经过微调的对话。它将帮助最终用户进行日常活动，例如一般人类语音、在 Google、Bing 或 Yahoo 中进行查询搜索、视频搜索、图像检索、实时天气、单词含义，预测和提醒用户预定的事件和任务。这往往是多个贡献者过度贡献的唯一结果，比如AIML的可用性以及与Python[pyttsx]和gTTS[Google Text to Speech]等平台动态合并的能力，导致相同的JARVIS标准结构表现出一般的可重用性和几乎为零或没有可维护性。 关键词：语音助手，NLP，神经网络，谷歌搜索 1.简介 AI语音助手，也称为虚拟或数字助手，是一种使用语音识别技术，自然语言处理和人工智能（AI）响应人们的设备。通过技术，该设备汇总用户消息，分解它们，对其进行评级，并给出有意义的反馈作为回报。人工智能可以带来真正的对话。虚拟助手理解自然语言语音命令并为用户执行任务。这些任务以前由私人助理或秘书执行，包括听写，大声朗读短信或交换电子邮件，为最终用户安排约会。AI助手还可以执行其他活动，例如发送消息，接听电话和获取路线。它还有助于阅读新闻和天气更新、打开 Google、You Tube、Stack Overflow 等、回答任何问题、网页抓取、播放音乐等。虽然这个定义强调了虚拟助手的数字风格，但虚拟助手或虚拟个人助理这个术语也通常用于描述在家工作的合同工，他们执行高管、助理或秘书通常执行的体力活。数字助理也可以与其他形式的面向消费者的人工智能编程进行比较，称为响应式顾问。智能顾问程序是面向主题的，而虚拟助手是面向任务的。“虚拟助手通常是基于云的程序，需要互联网连接的设备和/或应用程序才能运行”。为虚拟助手提供支持的技术需要大量知识，为平台提供支持，以及机器学习、语言交流过程，和语音识别领域。有专门的设备提供虚拟协助。市场上最流行的是亚马逊、谷歌和微软，他们分别推出了 Alexa、谷歌 Siri 和 Cortana 作为 AI 语音助手。
人工智能学习助手的概念设计
摘要 在跨学科的工作过程中，学生越来越被期望发展复杂、总体内容的转移能力。我们建议以研究为主导开发数字反思助手。这种基于人工智能的工具旨在培养学生发展和应用这种能力。基于对学生学习和工作行为的自我评估和初步研究，该工具旨在促进对跨学科背景的全面理解以及应用型项目模块中整体解决过程的开发。数字助理作为个体、不受时间和地点限制的反思伙伴，在将技术基础转移到特定的项目相关问题的过程中发挥作用。 关键词：人工智能、智能辅导系统、反思、基于项目的学习、在线学习、交互式视频 1 引言 在过去的二十年里，跨学科能力已经成为大学教育的重要组成部分。此外，人工智能的使用与高等教育的广阔领域越来越相关 [1, 2]。在本文中，我们将勾勒出一个概念设计，使大学教师能够将跨学科技能培养与尖端人工智能技术结合起来。我们的目标是以研究为基础开发一个在应用导向项目模块中实施的反思伙伴。我们以最近关于大学教育知识管理的讨论为基础（参见[3]及更多文献）。一方面，数字助理是一种可以独立于学科背景使用的技术，另一方面，非常具体的技术内容特别适合其数字支架支持功能。因此，我们的应用领域将是高等教育阶段的建筑行业教育。该领域的挑战尤其来自于跨学科内容与高度技术差异化的结合：在建筑行业，许多工程学科共同致力于技术复杂的项目。为了成功实施项目，每个项目参与者都必须对项目内的广泛活动有一个概述，并了解自己的服务对其他领域的影响，以便采取相应的前瞻性行动。建筑师通常在项目中扮演协调角色，必须了解学科的交叉点及其关键的规划方面。因此，建筑系学生不仅学习法律、物理和建筑基础知识，还学习设计方面的内容。这通常以与项目相关的方式进行，以传授必要的方法技能。这种多样化的内容考虑到了各个学生项目的个性以及每个学生的优势和劣势，需要教授及其工作人员进行密集的面对面指导，并需要经常重复已经教授的基础知识，以支持学生将理论信息转移到与项目相关的应用中。 OWL 大学是德国这种专业背景的理想地点：几乎一半的德国室内设计学生在代特莫尔德学院学习，他们都通过了建筑物理/建筑服务工程考试。 如果学生在基于 ILIAS 的参考系统中得到指导，并且该系统具有多种形式的媒体中介（知识节点），则该项目将被视为成功。 这些节点集成在具有动态内容的简短交互式视频中，作为复杂知识树结构中特定点的“跳板”，这些点可作为反思的触发器并激活知识转移。 2 研究主导的教育发展 为了制定一种将数字工具融入建筑专业建筑物理教学的教育理念，在 2018/2019 年冬季学期对 55 名学生进行了调查 [4]。建筑物理和技术施工模块是具有大量技术和理论内容的模块，需要高度的转移能力。
电工助手 - B210 - MyNavyHR
22 年 11 月 6 日 截至日期：数据来源：NMPBS(Inv)/NRMS(RE Rate)/N12(EPA/SSF)/BUPERS3(Adv Op)
航空机械师助手 3 和 2 - MilitaryNewbie.com
“间歇脉冲”喷气发动机（图1-8），称为气脉冲或脉冲喷气发动机，通过牺牲连续发电原理来提高压缩率。脉冲喷气发动机类似于冲压喷气发动机，但带有一系列止回阀。位于止回阀正后方的燃油喷射喷嘴提供燃料。当发动机在空中行驶时，机头上的压力会打开阀门，将空气冲入管道，使空气与燃料混合。点燃可燃混合物会产生高压（来自膨胀的气体），从而关闭阀门。气体的剧烈喷出在管道内形成相对低压的区域，通过扁平弹簧阀吸入新鲜空气。由于管道的温度和部分燃烧废气的回流，其余的电荷无需点火塞即可燃烧。这种操作循环或脉动会产生很大的嗡嗡声。“嗡嗡炸弹”描述了这种装置的早期应用，即德国 V-1 飞行炸弹。我们学习了火箭喷气推进的基本原理。冲压喷气机告诉我们，增加热量会使气体膨胀并增加速度。它还表明，可能增加的热量取决于
航空机械师助手 3 和 2 - MilitaryNewbie.com
“间歇脉冲”喷气发动机（图1-8），称为气脉冲或脉冲喷气发动机，通过牺牲连续发电原理来提高压缩率。脉冲喷气发动机类似于冲压喷气发动机，但带有一系列止回阀。位于止回阀正后方的燃油喷射喷嘴提供燃料。当发动机在空中行驶时，机头上的压力会打开阀门，将空气冲入管道，使空气与燃料混合。点燃可燃混合物会产生高压（来自膨胀的气体），从而关闭阀门。气体的剧烈喷出在管道内形成相对低压的区域，通过扁平弹簧阀吸入新鲜空气。由于管道的温度和部分燃烧废气的回流，其余的电荷无需点火塞即可燃烧。这种操作循环或脉动会产生很大的嗡嗡声。“嗡嗡炸弹”描述了这种装置的早期应用，即德国 V-1 飞行炸弹。我们学习了火箭喷气推进的基本原理。冲压喷气机告诉我们，增加热量会使气体膨胀并增加速度。它还表明，可能增加的热量取决于
设计基于LLM的学习助手
本学士学位论文的目标是开发一位针对主席讲座之一量身定制的LLM学习助手。学习助手应利用检索增强的生成（RAG）框架，结合通用语言模型（例如GPT-4，Llama）的优势与准确的，课程特定的知识（例如，讲座的滑道和视频）（例如，整体开发过程）应遵循设计科学研究方法（HEVNER ETREPET）。讲座。必需的技能
基于代码的EO任务助手
近年来，由于来自公共和私营部门的重要努力，遥感图像变得比以往任何时候都更加可行。例如，欧盟的哥白尼计划可免费访问合成孔径雷达（SAR）和多光谱数据。除了政府倡议，公司（例如行星实验室）还每天在全球范围内提供非常高的分辨率图像。遥感图像包含已经使用的信息来跟踪气候变化，改善安全性并理解和管理环境。利用广泛的遥感方式提供的不同级别的信息是一个积极的研究领域。多模式性用于许多遥感应用程序[1]。但是，遥感数据的解释通常由专家执行，通常涉及手动处理。随着数据量的增加，手动解释成为影响提取信息的延迟的限制因素，也是可以使用此类数据的域。对于特定应用程序，遥感社区一直在开发临时自动方法。因此，这些作品只能处理任一通用应用程序（例如污染监测）或具有直接财务利益的污染监测。在存在数据时，普通受众并不总是具有提取感兴趣信息的技术知识，或者可以为研究提供资金的能力。在这个项目中，我们将利用EO工具可以通过代码连接的事实。我们认为，遥感图像中包含的信息可能吸引更大的公众：记者可以检索此类数据以理解，关注战争以及气候变化或地方政府的影响，或者可以在其决策过程和研究中使用此数据。通过非技术和通用接口从遥感数据中提取信息将是一种使总受众直接从该数据中受益的方法。IC-EO项目的目的是提出一个可以与图像等EO数据相互作用的会话助手。这将使我们能够提出一个模型，该模型可以以可扩展且直接的方式整合最新研究状态。IC-EO助手的目的是能够回答以下问题：“去年夏天大火期间该地区的左侧有多少场地？”，以及“有多少建筑物距离公园步行不到5分钟？”，而无需限制特定格式。唯一地，此类问题的答案将基于代码，因此可以审查和理解，而不是当前方法的黑盒性质。该模型可以分为两个部分：首先，我们提出了一个涵盖基本任务的应用程序编程接口（API），例如分类，对象检测，视觉接地和语义分割。第二，我们将训练一个大型语言模型，以使用此API作为上下文，以预测用户查询的基于代码的解决方案。助手执行的样本如图1所示。
尼泊尔虚拟AI助手
摘要 - 随着人工智能（AI）的发展，我们不需要批判性思维的许多常规冗余工作都被机器所取代。由于AI，物联网（IoT）的范围也在增加。物联网是在现实生活中应用AI的合适平台。在本文中，我们提出了将AI与IoT相结合的虚拟AI助手。我们的系统使用ESP8266（节点MCU）芯片作为家庭自动化应用程序的核心微控制器。这是一个与IoT兼容的微控制器，具有云连接功能，借助WiFi（无线保真度）完成。这允许灯光，风扇，米炊具等家用电器等。由世界任何地方的桌面或移动应用程序控制。我们的系统使用语音识别作为控制应用程序的主要来源。语音识别功能可以检测和区分人们的声音，这在安全性和隐私方面是一个方便的功能。除了物联网之外，在此系统中还实现了软件功能，例如笔记制作，应用程序启动器，Web导航和通过语音识别的自动键入。我们的工作还利用尼泊尔语言用于物联网应用程序，用于关闭家庭电器。AI模型是从Scratch手动培训尼泊尔语言的，因为尼泊尔语言的适当音频数据集不可用。我们在尼泊尔虚拟AI助手开发方面的工作是将硬件和软件与AI集成，以创建用户友好的自动化并轻松自动化，并在人们的日常生活中轻松。
电工助手，TAR - K050 - MyNavyHR
** 转入机会：E5 YGs 2021-2011 ** ** 没有转出机会 ** *** ZONE A EM TAR 水手有 SRB 机会。请联系您的 CCC 以验证您是否符合资格并提交。***
电工助手，TAR - K050 - MyNavyHR
** 转入机会：E5 YGs 2021-2011 ** ** 没有转出机会 ** *** ZONE A EM TAR 水手有 SRB 机会。请联系您的 CCC 以验证您是否符合资格并提交。***