XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多种语言
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。
金属成型手册
秉承舒勒公司的悠久传统，《金属成型手册》以简洁易懂的方式介绍了金属成型技术的科学基础。因此，本书使该领域的理论和实践易于教学和实际实施。第一本舒勒“金属成型手册”出版于 1930 年。1966 年的最后一版已经修订了四次，被翻译成多种语言，并在全球范围内获得了一致好评。在过去的 30 年里，成型技术领域已经通过许多创新发生了根本性的变化。新的成型技术和扩展的产品设计可能性已经开发和引入。本《金属成型手册》已进行根本性修订，以考虑到这些技术变化。它既是一本教科书，也是一本参考书，其前几章主要介绍成形技术和压力机设计的基本过程。本书随后对金属板材成形、切割、液压成形和固体成形等主要领域进行了深入研究。大量相关计算为金属成形技术领域提供了最先进的解决方案。在提供技术解释时，特别强调了易于理解的图形可视化。所有插图和图表均使用标准化的功能导向颜色代码系统进行编制，以帮助读者理解。真诚希望这本手册不仅有助于传播专业知识，而且还能促进生产工程、生产线建设、教学和研究领域之间的对话。
植物突变育种和生物技术 - 粮农组织
直到 20 世纪，自发突变都是人类在选择适合驯化和育种的植物和动物时可以利用的新遗传多样性的唯一来源。当人们发现电离辐射可以改变生物体的遗传组成时，植物育种迎来了飞跃。LJ Stadler 在 20 世纪 20 年代末的开创性工作标志着植物突变育种的开始，尽管 Stadler 本人对其实际价值并不乐观。直到 1964 年粮农组织/国际原子能机构食品和农业核技术联合司成立，并发挥全球协调和协同作用，植物突变育种才成为全球植物育种者可用的常用工具。自成立以来，联合司继续在促进粮农组织和国际原子能机构成员国使用突变技术改良作物方面发挥着重要作用。它通过协调和支持研究、促进能力建设和技术转让、提供技术服务和政策建议以及收集、分析和传播信息来实现这一目标。截至 2009 年底，全球正式发布的突变品种数量已达到 3,088 个，而 1964 年仅有 77 个。联合处的早期举措是编纂《突变育种手册》，该手册由国际原子能机构于 1975 年出版，1977 年出版第二版。该手册随后被翻译成多种语言，并被广泛接受。
中国高等英语学习者词汇学习策略新编
引言 当今，词汇学习策略 (VLS) 作为词汇学习的一种辅助方法受到了越来越多的关注，由于词汇知识处理的复杂性以及认识、处理、存储和应用单词所涉及的一系列因素 (Carter, 1998)，词汇学习策略正从以教学为导向走向以学习者为中心和学习者自主，这需要不同的策略。VLS 甚至更为重要，“因为低频词数量众多，出现频率低且范围窄，所以最好是教学习者处理这些词的策略，而不是教单词本身”(Nation, 1990, p.159)。然而，外语课堂一向以课堂教学时间宝贵而闻名，不可能教会学生关于一个单词的所有内容，学生必须成为独立的单词学习者 (Waring, 2002)。使用 VLS 可以帮助学生独立处理词汇学习。 Schmitt (2000) 声称，与涉及多种语言技能的语言任务相比，许多学习者似乎确实在词汇学习中使用策略，这可能是因为与“更综合”的语言活动相比，词汇学习的“相对离散”性质使其更容易有效利用策略。此外，Nation 和 Newton (1997) 指出，“可以留出时间学习策略，并可以监控和评估学习者对策略的掌握程度”（第 241 页）。因此，VLS 在课堂内外都变得必不可少。
技术目录-ADI Global
•控制面板可配置和可扩展的最多8个循环（每个循环226点）。•可扩展到20个循环，并带有额外的柜子。•所有点均由控制面板监督，除了环隔离器Kaby。•每个控制面板的199个可配置继电器的容量。•每个面板最多可容纳99个区域。•注册表，容量为3308个活动，日期和时间。•激活1、2或3个警报探测器的继电器配置。•继电器激活自动配置函数。•允许将检测器碱基的视觉和/或声音设备配置为循环供电的继电器。•延迟监督的声音输出可在0到10分钟之间编程（标识为S1）。•警报输出为未监督的自由电压继电器，标识为S2。•失败输出，延迟和监督，被确定为S3。•允许在循环中连接可寻址的声音。•疏散按钮。•带有4行和40个字符的背光LCD显示。•默认情况下包含多种语言（西班牙语，英语，法语，葡萄牙语等）。•使用I-Link软件配置。•访问控制面板键盘引入数字代码。•允许在网络中最多连接15个中继器和/或15个控制面板。•modbus（根据特定要求）。•CRI功能按需。•COFEM遥控器。•尺寸：424 x 330 x 140毫米。•根据EN 54-2和EN 54-4和CE Mark认证，根据欧洲建筑产品法规（UE）N°305/2011的规定。
增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键...
1 Student, 2, 3, 4 Professors, 1,2,3,4 Department of Computer Engineering, 1, 2, 3, 4 Trinity College of Engineering and Research Pune, India Abstract: The modelling of an artificial intelligence (AI)-based enterprise callbot integrates Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) algorithms to automate and enhance customer interactions.该系统使企业能够通过提供实时的个性化响应来有效地管理大量客户查询。CallBot使用NLP来理解和解释用户输入，从而使无缝的对话流以多种语言为单位。机器学习算法，包括受监督和无监督的模型，通过从历史互动中学习并完善其决策过程来提高机器人的响应准确性。基于AI的Callbot采用情感分析来评估呼叫者的情感语气和自适应对话管理，以指导对话实现有效决议。由ML提供支持的预测分析有助于确定客户需求，优化对医疗保健，金融和零售等各种行业的响应。通过使常规任务自动化，Callbot可以降低人类干预和运营成本，同时保持高水平的客户满意度。提出的模型着重于整合最新的NLP技术，例如变形金刚和经常性的神经网络（RNNS），以实现动态对话和上下文理解。该系统旨在随着每次交互的发展而发展，为企业通信提供高效，可扩展和以客户为中心的解决方案。索引术语 - 自然语言处理（NLP）和机器学习（ML），人工智能（AI）
庆祝Patricia Leavy博士的工作 - NSUWORKS
尽管有这些重要作品，但它是2008年的开创性书籍方法的出版物符合艺术：基于艺术的研究实践（Leavy，2008年），这是一个明显的转折点，也是许多第一。方法符合艺术（Leavy，2008年）是有关基于艺术的研究的第一本研究方法。这本书涵盖了所有主要的艺术类型：文学，表演和视觉。在本文中，帕特里夏（Patricia）引入了基于艺术的研究作为一组方法论实践，描述了一种新的研究方法，绘制了历史和当代景观并创建了评估标准。这样做，她打开了整个领域。方法符合艺术（Leavy，2008年）影响了艺术教育，教育，交流，社会学，心理学，性别研究和许多其他领域的研究实践。在其原始出版时，很少有教授教授基于艺术的研究。通过方法符合艺术的结果（Leavy 2008），基于艺术的研究现在定期在世界各地的教育和社会科学部门中进行教授，并且是无数期刊特殊问题，会议和其他出版物的主题。被许多人认为是一本“圣经”，该备受喜爱的文本现在已在第三版中，在整个学科的课程中仍然被广泛采用，已被无数篇论文引用，并且已被翻译成多种语言。中文翻译的符合艺术的翻译（Leavy，2008年）是在中国出版的有关基于艺术的研究的第一本书。方法符合艺术（Leavy，2008年）是具有里程碑意义的出版物。
11通过眼睛跟踪和大脑成像研究双语
1978年11月24日，一名居住在摩洛哥的妇女被汽车撞到。她失去了15分钟的意识，以及她的讲话能力。事故发生前，她说的不是一种语言，因为她是一位法国人，后来曾在生活中获得阿拉伯语。一段时间后，几句话开始回到她身边 - 但不是用法语，她长大的语言自出生以来就说了。令人惊讶的是，她只能用阿拉伯语（L2）进行交流。她的母语剩下几天了（Paradis，Goldblum和Abidi，1982）。多种多样的多语言失语症的类似案例已多次报道或恢复其语言（例如，Fabbro，2001;有关文献的讨论，请参见Green，2005年）。发现，可以通过脑部损伤或皮质刺激选择性地分解单一语言（例如，Ojemann＆Whitaker，1978，Rapport，Tan和Whitaker，1983），对双语大脑中两种语言的共享和分离表示了研究。双语者如何激活，代表和控制两种语言的问题仍然是理论和经验探究的肥沃领域，技术进步使我们能够利用越来越多的多样化的工具，可以将其凝视到黑匣子的双语认知中。在本章中，我们重点介绍了两个这样的工具的贡献：眼睛跟踪和功能性磁共振成像（fMRI）。我们首先讨论语言是如何进行的，并从眼神追踪实验中审查证据，表明双语者在使用多种语言时，即使仅使用一种语言。然后，我们回顾了从使用fMRI（首先）确定大脑中不同语言的洞察力，然后确定语言控制基础的神经机制。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
个体语言学习概况的神经指纹
人类语言学习在此过程中在个人之间有显着差异和最终成就。尽管数十年的研究探索语言学习的神经底物已经确定了独特而重叠的神经网络，这些神经网络依靠不同组成部分的学习，但驱动较大个体间差异的神经机制仍然远非被理解。在这里，我们研究了培训会议中男女多种大脑网络的神经动力学在多大程度上有助于解释在7 d培训和成像与功能MRI的7 d训练和成像中，在学习多种语言组成部分（即词汇，形态和短语和句子结构）的多种程度差异。通过机器学习和预性建模，跨培训课程的神经激活模式高度预测了从四个组成部分得出的个体学习成功曲线。我们确定了四个神经学习网络（即Perisylvian，Frontoparietal，显着性和默认模式网络），并检查了他们对学习成功预测的动态贡献。此外，根据特定的训练阶段和学习组件，跨网络的预测性鲁棒性会系统地改变。我们进一步揭示了下部额叶，孤立和额叶区域中网络节点的子集越来越代表新获得的语言知识，而在学习过程中，这些表示区域之间的多元连通性在学习过程中增强了更多成功的学习者。这些发现使我们能够理解为什么学习者有所不同，并且第一个不仅可以归因于跨组件的成功程度，而且归因于语言学习的模式，也可以归因于从多个神经网络动力学中总结的神经指纹。