XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System句法
Infrrd.ai 在 SemEval-2022 任务 11：使用数据增强、基于 Transformer 的序列标记模型和 EnsembleCRF 进行命名实体识别的系统
在低资源语言中，训练数据量有限。因此，模型必须在未训练过的陌生句子和句法上表现良好。我们提出了一种通过编码器和语言模型集成来解决这个问题的方法。与多语言语言模型相比，特定语言的语言模型表现不佳。因此，多语言语言模型检查点针对特定语言进行了微调。在模型输出和 CRF 之间引入了一种新颖的独热编码器方法，以集成格式组合结果。我们的团队 Infrrd.ai 参加了 MultiCoNER 竞赛。结果令人鼓舞，团队位列前 10 名。在我们参加的大多数赛道中，与第三名的差距不到 4%。所提出的方法表明，以多语言语言模型为基础在编码器的帮助下的模型集成比单一语言特定模型的表现更好。
我们的思维方式 - ERIC - 教育部
标题 我们的思维方式：概念整合和现代认知人类的性质和起源研究研讨会（丹麦奥登斯，2002 年 8 月 19-23 日）。第一卷 [和] 第二卷。机构 奥登斯大学。（丹麦）。语言与交流研究所。ISSN ISSN-0906-7612 出版日期 2002-08-00 说明 602p。出版类型 文集论文集 (021) 文集期刊 (022) 期刊 CIT 奥登斯语言与交流工作论文； v1-2 n23 2002 年 8 月 EDRS 价格 EDRS 价格 MF03/PC25 加邮费。描述符 *概念形成；巴斯克语；儿童；*认知过程；创造力；荷兰语；法语；德语；语法；匈牙利语；互联网；*语言处理；*语言理论；音乐；短语结构；游戏；流行文化；西班牙语；结构分析（语言学）；句法；不常见的教学语言；动词
D-音量
• 允许用户快速轻松地查看当前的 VOLMET 广播。• 自动处理从天气数据源收到的新天气数据（METAR/SPECI、TAF 和 SIGMET）。• 支持处理包含多个天气数据项的 WMO 标题的天气公报。• 对所有天气数据进行语义和句法验证，并提供手动输入/更正的工具。• 根据广播内容和时间表自动将正确的天气数据项组装成 VOLMET 消息。• 将文本消息转换为清晰自然的语音消息，可通过 HF/VHF 发射器广播或通过电话收听。• 允许手动录制部分或全部 VOLMET 广播。• 通过数据链路网络服务提供商 (ARINC/SITA) 将广播的文本副本 (D-VOLMET) 传输到配备 ACARS 的飞机。• 为系统事件（例如收到 SIGMET 或无效天气数据）生成视觉和声音警报。
夏季 - 摩尔堡 - Army.mil
稿件及其附图在 ARMOR 编辑部收到后即成为政府财产和公共领域。（稿件中的想法仍为作者的知识产权，作者可以重复使用，但作品本身（想法的具体表达）在收到稿件后即进入公众领域。）ARMOR 工作人员将对文本进行必要的语法、句法和样式更正，以符合出版标准，并将根据需要重新设计插图和图表，以提高清晰度和标准。ARMOR 工作人员可能会与作者协调更改，以确保内容保持准确和专业发展，但这不是必需的。作为非版权政府出版物，如果作品在 ARMOR 上发表，则不授予任何版权，并且一般而言，不应提交任何受版权保护的作品以供考虑出版。但是，有时 ARMOR 可能希望出版受版权保护的材料，在这种情况下，个别作者的版权将受到特殊安排的保护。
依赖性的依赖计算的一致性
没有可区分性（DCOI）的依赖性计算使用依赖性跟踪来识别类型转换期间的无关参数，并使用没有可区分的参数，以实现与相同统一机制的运行时间和编译时间无关。dCOI还通过使用由观察者级别索引的命题平等类型来内部化有关无法区分性的推理。作为DCOI是一种纯类型系统，先前的工作仅建立了其句法类型的安全性，证明其用作具有依赖类型的编程语言的基础。但是，尚不清楚该系统的任何实例是否适合用作定理的类型理论。在这里，我们确定了一个合适的实例DCOI 𝜔，该实例具有无限的谓词宇宙层次结构。我们表明DCOI 𝜔在逻辑上是一致的，正常的，并且该类型的转换是可决定的。我们使用COQ证明助手机械化了所有结果。
50年的铸造金属基质复合材料和未来...
摘要该网络研讨会回顾了50年以上Cast MMC的进度。介绍了MMC组件在汽车，铁路，空间，计算机硬件和娱乐设备中的当前使用。列出了MMC行业的信息，包括MMC行业的主要生产商Cast MMC的总量。讨论的一些铸造MMC包括铝石墨，铝碳化铝，铝 - 铝铝和铝式灰烬。在包括铸造厂的制造，生产纳米复合材料，功能梯度材料，句法泡沫，自我修复和自润滑复合材料在内的铸造MMC的当前和未来方向。讨论了在Al-Graphite和Al-Graphite-Sic复合材料中用于压缩机，活塞和旋转发动机的轻质自润滑缸衬里的最新进展。提出了金属基质复合材料的未来前景，包括与这些材料的固化处理有关的基本问题。关键字：复合材料；金属铸造；陶瓷;纳米颗粒。参考
基于跨学科的语料库探索多模式对话反馈
表2。有关反馈预测和客观评估的文献摘要。方法列是指算法：基于规则的（RB），条件随机字段（CRF），隐藏的马尔可夫模型（HMM），深神经网络（DNN），长期短期记忆，歧视专家的潜在混合物（LSTM）。反馈列是指研究的反馈，第一字母表示所预测的类型：仅通用（g）或特定（g/s）；第二个字母指的是方式：口头（V）和/或手势（G）。特征列是指特征的类型：韵律（P），形态 - 句法（M），手势/视觉（G），自动回归（A）。误差范围（MOE）列指示用于评估地面真相开始反馈的窗口（ - 表示丢失的信息）。分数列包含指标和相关得分：f-Score（f），Precision（p），召回（r）。
生成式人工智能软件更新
1. 人工智能生成的文本的复杂程度可能与特定课程或特定学习水平的学生通常期望的复杂程度不匹配。与学生通常撰写的文本相比，这种文本可能显得过于复杂，甚至过于基础。2. 人工智能生成的文本可能包括超出课程大纲范围或学生通常不使用的技术或专业词汇或概念的示例。同样，人工智能生成的内容可能无法引用课程中涵盖的特定主题材料，或者在其参考书目中包含虚假或虚构的参考资料。3. 人工智能生成的文本可能缺乏连贯性，无法以有意义的方式回答所提出的问题，或者可能包含可以轻易识别的事实错误或不一致之处。4. 人工智能生成的文本可能包含用于填充答案的重复短语或句子，或者可能包含人类写作中不常见的句法错误或复杂的句子。
协议计算后量子安全性的逻辑和交互式证明器
我们提供了第一个机械化的后量子健全安全协议证明。我们通过开发 PQ-BC（一种对于量子攻击者来说是健全的计算一阶逻辑）和以 PQ-Squirrel 证明器形式提供的相应机械化支持来实现这一目标。我们的工作建立在经典 BC 逻辑 [7] 及其在 Squirrel [5] 证明器中的机械化基础上。我们对 PQ-BC 的开发需要使 BC 逻辑对于单个交互式量子攻击者来说是健全的。我们通过修改 Squirrel、依赖 PQ-BC 的健全性结果并强制执行一组句法条件来实现 PQ-Squirrel 证明器；此外，我们为该逻辑提供了新的策略以扩展该工具的范围。使用 PQ-Squirrel，我们进行了几个案例研究，从而给出了它们的计算后量子安全性的第一个机械证明。其中包括两种基于 KEM 的密钥交换通用构造、两种来自 IKEv1 和 IKEv2 的子协议，以及 Signal 的 X3DH 协议的拟议后量子变体。此外，我们使用 PQ-Squirrel 证明几个经典的 Squirrel 案例研究已经是后量子可靠的。
含义表示和文本计划
自然语言生成（NLG）中的数据流以“世界”状态开头，该状态由应用程序的结构（例如，专家系统）表示，具有文本生成需求和产生NATU语言文本的动力。生成的输出是自然语言文本。生成过程涉及a）划分最终文本的内容的任务，b）plaining ning and ning and c）选择Lexieal，句法和单词命令，” MS实现了这种结构和d）实际上将文本介绍为后者。在高级生成系统中，这些过程不是以单片的方式处理，而是作为大型模块化发电的组成部分。nlg的研究人员尝试了各种方式来划定生成过程和控制架构的模块以驱动这些模块的模块（例如，参见McKeown，1985，Hovy，Hovy，1987或Meter，1989）。，但对有关一般（间膜间）或局部（室内）控制流的决策进行了无关，必须定义知识结构以支持处理并促进模块之间的通信。