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认知计算在 NLP 中的作用
认知计算和自然语言处理 (NLP) 的融合代表了人工智能的革命性发展，它允许创建能够以自然而有意义的方式学习、推理和与人交流的系统。本文探讨了这些技术的融合，并强调了它们如何结合起来形成能够理解和解释人类语言的智能系统。本文介绍了 NLP 中认知计算技术的全面分类，对改善机器理解和语言生成的关键工具和技术进行了分类。本文还探讨了实际应用，特别是使用基于人工智能的高级工具来提高视障人士的可访问性，以及分析社交网络上的政治话语，这些技术可以洞察公众情绪和信息动态。尽管取得了重大成就，但仍存在一些挑战。解决包括人工智能偏见、数据隐私和社会影响在内的道德问题对于负责任的部署至关重要。语言复杂性带来了解释挑战，而多模态数据中的偏见和现实世界的部署困难则影响模型的性能和可扩展性。提出了未来的方向来克服这些挑战，通过提高模型的鲁棒性、泛化和可解释性，以及增强数据隐私和可扩展、资源高效的部署。因此，本文全面介绍了当前的进展，并概述了认知计算和 NLP 负责任和包容的未来路线图。
第一原理高 - ...
摘要：现代工业单位收集大量流程数据，该过程基于哪些高级过程监视算法不断评估操作的状态。作为此类算法开发不可或缺的一部分，需要代表正常工作条件的参考数据集来评估该过程的稳定性，并确定它是稳定的，以校准监视过程，即估算监视统计量的参考模型并设置了参考模型。基本的假设是，所有相关的变异的“共同原因”在本参考数据集中表现得很好（使用过程监控的创始父亲Walter A. Shewhart所采用的术语）。否则，在执行监视方案期间，将不可避免地发生错误警报。但是，我们在本文中表明并证明了这一假设在现代工业系统中通常不满足。因此，我们引入了一种新方法，基于对共同原因变化的主要模式的严格机理建模以及使用随机计算模拟的使用，以增强历史数据集，并具有代表实际操作空间的全面覆盖的增强数据。我们展示了如何计算监视统计数据并设置其控制限制，并在宣布异常事件时进行故障诊断。所提出的方法称为AGV（人工产生共同原因可变性）用于Bosch Car Multimedia的表面固定技术（SMT）生产线，同时监视了17,000多个产品变量。
现代的数据安全，隐私和密码学摘要
本综述章节对数据安全的各个方面进行了深入的探索，从基本原理到高级技术。它阐明了维持机密性，完整性和数据可用性的重要性，并列出了可以采用可用于实现强大数据安全的技术和方法的全面概述。在当今的数字时代，确保数据的安全性和保护已变得至关重要。本研究章节探讨了与数据安全有关的各种主题，包括机密性，完整性和可用性。它还深入研究了区块链技术，零怀念架构，安全的编码实践，法律和道德考虑，同型加密，安全的多方计算，哈希功能和数字签名，安全通信协议，安全的通信协议，加密货币和加密货币和区块链安全以及对侧面分析的技术，以及对侧层攻击的技术。机密性，包括加密和访问控制机制。区块链技术已成为增强数据安全性的开创性解决方案。零信任体系结构通过采用整体和动态的数据保护来挑战传统的安全模型。安全的编码实践和DevSecops在开发安全的软件应用程序中起着至关重要的作用。本章研究了整个软件开发生命周期中的安全措施的重要性。法律和道德它强调采用安全编码实践以及实施DevSecops方法，以构建弹性和安全的软件系统。
通过更强的指导增强了语义分割的生成数据增强
摘要：数据增强对于像素的注释任务（如语义分割）至关重要，在语义分段中，标签会重大努力和大量劳动。传统方法，涉及简单的转换，例如旋转和翻转，创建新图像，但通常沿关键语义维度缺乏多样性，并且无法改变高级语义属性。为了解决这个问题，生成模型已成为通过生成合成图像来增强数据的有效解决方案。可控的生成模型通过使用提示和来自原始图像的视觉引用为语义分割任务提供数据增强方法。但是，这些模型在生成合成图像时面临挑战，这些图像由于难以创建有效的提示和视觉参考而准确地反映原始图像的内容和结构。在这项工作中，我们引入了使用可控差异模型进行语义分割的有效数据增强管道。我们提出的方法包括使用类别附加和视觉事先融合的类别添加的有效及时生成，以增强对真实图像中标记的类的关注，从而使管道能够生成精确数量的增强图像，同时保留分割标记的类的结构。此外，我们在合成和原始图像合并时实现了平衡算法的类平衡算法。对Pascal VOC数据集的评估，我们的管道证明了其在生成语义分割的高质量合成图像方面的有效性。我们的代码可在此HTTPS URL上找到。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
1,2技术科学学院 - Sebha 3高级技术工程研究所 - Sebha摘要：随着人工智能（AI）继续推动各个领域的进步，AI模型中对解释性的需求变得越来越重要。许多最先进的机器学习模型，尤其是深度学习体系结构，都是“黑匣子”，使他们的决策过程难以解释。可解释的AI（XAI）旨在提高模型透明度，确保AI驱动的决策是可以理解的，可信赖的，并且与道德和监管标准保持一致。本文探讨了AI解释性的不同方法，包括本质上可解释的模型，例如决策树和逻辑回归，以及诸如Shap（Shapley添加说明）和Lime（局部可解释的模型 - 敏捷的解释）之类的事后方法。此外，我们讨论了解释性的挑战，包括准确性和可解释性之间的权衡，可伸缩性问题以及特定领域的要求。本文还重点介绍了XAI在医疗保健，金融和自治系统中的现实应用。最后，我们研究了未来的研究方向，强调了混合模型，因果解释性和人类协作。通过培养更容易解释的AI系统，我们可以增强数据科学应用程序中的信任，公平性和问责制。关键字：可解释的AI（XAI），可解释性，机器学习，黑盒模型，模型透明度，摇摆，石灰，道德AI，可信赖的AI，事后解释性，偏置缓解性，调节性，监管合规性，人类 - ai相互作用。
密集通道EEG生成的统一框架
摘要 - 密集通道电脑图（EEG）信号的高度收购通常会受到成本和缺乏良好的可移植性的阻碍。相反，从稀疏渠道产生密集的频道脑电图信号显示出希望和经济生存能力。然而，稀疏通道EEG构成了诸如空间分辨率减少，信息丢失，信号混合以及对噪声和干扰的敏感性的增强。为了应对这些挑战，我们首先通过优化一组跨渠道EEG信号生成问题来从理论上提出密集通道的EEG生成问题。然后，我们提出了YOAS框架，用于从稀疏通道EEG信号生成密集通道数据。YOA完全由四个顺序阶段组成：数据制备，数据预处理，偏置-EEG生成和合成EEG生成。数据准备和预处理仔细考虑EEG电极的分布以及脑电图信号的低信噪比问题。偏见-EEG的生成包括BiaSeegganFormer和BiaSeegDiffformer的子模块，它们分别通过将电极位置对准与扩散模型相结合，从而促进了长期特征提取并产生信号。合成的EEG生成合成了最终信号，采用扣除范式来进行多通道EEG生成。广泛的实验证实了Yoas的可行性，效率和理论有效性，甚至可以显着增强数据的可见性。从稀疏通道数据中生成密集通道脑电图信号的这一突破为脑电信号处理和应用中的探索提供了新的途径。
聊天机器人与人工智能的互动：使用 T5 和语言转换器集成进行文本分类的人类数据增强
摘要 在本研究中，我们提出了聊天机器人与人工智能交互 (CI-AI) 框架，作为一种训练基于转换器的聊天机器人类架构的方法，用于任务分类，重点是人与机器的自然交互，而不是界面、代码或正式命令。智能系统通过人工释义来增强人类来源的数据，以便为自然语言处理 (NLP) 的进一步经典、注意力和基于语言转换的学习方法生成大量训练数据。要求人类释义命令和问题以进行任务识别，从而进一步执行算法作为技能。命令和问题分为训练集和验证集。共记录了 483 个回复。其次，训练集由 T5 模型释义，以便用进一步的数据进行扩充。在对训练数据进行两个时期的微调后，对七种最先进的基于 Transformer 的文本分类算法（BERT、DistilBERT、RoBERTa、DistilRoBERTa、XLM、XLM-RoBERTa 和 XLNet）进行了基准测试。我们发现，当训练数据通过 T5 模型增强时，所有模型都得到了改进，分类准确率平均提高了 4.01%。最好的结果是在 T5 增强数据上训练的 RoBERTa 模型，其分类准确率达到了 98.96%。最后，我们发现，通过输出标签预测的逻辑回归，五个表现最佳的 Transformer 模型的集合在人类反应数据集上的准确率达到了 99.59%。高性能模型允许智能系统通过类似聊天机器人的界面在社交互动层面解释人类命令（例如“机器人，我们可以聊天吗？”），并允许非技术用户更好地访问人工智能。
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析，这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外，还研究了以下 ML 模型：线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集，根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中，ET 的性能最高，R 平方值为 0.7231，RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中，ANN 的性能最佳，R 平方值为 0.7248，RMSE 为 0.1516。结果表明，DL 模型（尤其是 ANN）的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术（包括特征缩放和参数调整）通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比，ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法，同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
目的抽样
有目的的抽样已在研究学科中广泛使用，尤其是在商业和管理研究中。现有文献主要集中在其在定性研究中的应用上，但在定量环境中使用它的基本原理仍未得到充满意，使研究人员的实际指导有限。此外，在学术文本，特别是书籍中都可以找到许多可用的文献，这些文献可能并不总是为成功实施和报告有目的性采样的定量研究提供足够可行的指导。本社论通过介绍专门针对用于定量研究的目的抽样定制的结构化准则来解决这些差距。它为系统地实施和透明地报告目的抽样提供了实用建议。社论讨论了不同类型的目的抽样，包括标准采样，最大变化采样和理论采样，并在定量环境中说明了它们的应用。它还讨论了如何将有目的的抽样与其他技术（例如雪球采样和配额抽样）结合起来，以增强数据质量和相关性。列出了详细的逐步指南，用于采用有目的的抽样并以可靠的方式报告其在定量研究中的使用。此外，我们为作者和审阅者提出了一个显着清单，以确保报告的严格，透明度和报告的一致性。这项工作通过介绍在定量研究中采用有目的性抽样的第一个综合框架之一，有助于对采样的越来越多的论述。通过指导研究人员以更严格和透明度采用有目的的采样，我们希望建立数据的代表性并提供更可靠的估计来解释或预测调查现象。
基于网络的人工智能临床决策支持系统的高级机器学习模型应用程序：模型开发和V
背景：乳腺癌是全球领先的健康问题，需要在复发预测和管理方面取得进步。使用CHATGPT的基于人工智能（AI）的临床决策支持系统（AI-CDSS）的开发解决了这一需求，目的是提高预测准确性和用户可访问性。目的：本研究旨在为基于Web的AI-CDSS应用程序开发和验证高级机器学习模型，利用ChatGPT的问答指导能力来增强数据的预处理和模型开发，从而改善了乳腺癌复发的预测。方法：这项研究的重点是通过利用3577名患者的三级医院乳腺癌注册中心（2004-2016）的数据来开发先进的机器学习模型。作为三级医疗中心，它接受了四个分支机构的推荐，即北部地区的3个分支机构和我们国家一个离岸岛上的1个分支机构，可以管理慢性疾病，但将包括乳腺癌在内的复杂手术病例转到主要中心，富含我们研究人群的多样性。模型培训从2004年到2012年使用了患者数据，随后使用2013年至2016年的数据进行了验证，从而确保了我们的预测模型的全面评估和鲁棒性。chatgpt是预处理和模型开发，有助于激素受体分类，年龄构成和单次编码的组成部分。诸如综合少数族裔过采样技术之类的技术解决了数据集的不平衡。使用了各种算法，包括轻梯度增强机，梯度提升和极端梯度提升，并使用诸如曲线下的面积，准确性，灵敏度和F 1尺度的指标评估它们的性能。