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World File Search System句法分析
论文编号：11A9G 槟城 SPICE ARENA 室内竞技场布局规划的空间句法分析
空间句法是一种以人为本的方法工具，可帮助人类识别人类活动与居住区域内空间之间的关系。本文主要关注从现有案例研究槟城 Spice Arena 中定义的空间句法。方法利用从互联网等资源中找到的信息并采访参与建筑翻修的相关方。使用李克特量表法呈现研究的最终结果，证明 Spice Arena 的路线指引和渗透性。本文的研究结果表明，Spice Arena 的路线指引反而是一个难题。根据结果，Spice Arena 的圆形空间布局在一定程度上有助于游客寻找路线指引。然而，有些区域狭窄而密集，不适合满足大量游客的需求。因此，本文的研究结果希望能为设计师未来的竞技场设计提供帮助。
计算机为什么不能使用英语？
里德与红色问题只是无数难题中的一个非常简单的例子，这些难题需要语言学家开发的句法分析工具来解决。在过去的三四十年里，句法理论的进步使我们比以往任何时候都更深入地理解了英语和许多其他语言的语法结构。这些突破首次使计算机能够使用“自然”人类语言，至少是在某些有限的方式下，例如，将文档从一种语言翻译成另一种语言。但即使是最简单的语言使用也需要将大量的语言知识编入计算机，正如里德/红色问题所示。
计算机科学案例研究：完美的聊天机器人
1。词汇分析：输入文本被分解为单词和句子；例如，[“ i”，“ want”，“ to”，“ make”，“ a”，“ approip”，“ oiv”，“ a”，“ a”，“ car”，“事故”]。2。句法分析（解析）：解释句子的语法和结构；例如，“ i”是句子的主题，“想要”是动词，而“主张”是对象（见图2）。3。语义分析：分析句子及其单词的含义；例如，该句子是关于客户希望提出与车祸有关的索赔的愿望。4。话语集成：将句子的含义与对话的更大背景相结合；例如，了解用户是想查询索赔的客户。5。实用分析：分析句子的社会，法律和文化背景；例如，了解客户是一名发生事故的汽车驾驶员，可能会受到或可能不会受到伤害或损坏车辆。
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作