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World File Search System多语种
模因中的多语种性别歧视检测，剪辑
摘要在这项工作中，我们使用尖端的机器学习方法来解决模因中的性别歧视问题。该研究首先要导入和可视化模因数据集，然后使用包括种植，缩放和标准化的技术进行图像进行预处理，以便为它们做好准备进行模型培训。一种称为剪辑的预训练模型用于提取功能，并且数据集分为西班牙语和英语的模因的培训和验证集。收集的功能用于训练和评估各种机器学习模型，例如逻辑回归，SVM，XGBoost，决策树，随机森林，神经网络，Adaboost和SGD。精确得分，分类报告和混乱矩阵用于评估性能。随机森林模型在所有这些模型中都表现出了最好的作用。之后，创建了包含模型预测性别歧视发生在测试数据集中的JSON文件。结果强调了训练有素的模型和复杂的机器学习方法如何在社交媒体上识别危险内容，为未来的研究提供有见地的信息以及有助于创建更安全的在线空间的有用应用。
引爆点 - 外交家杂志
豪华的五星级希尔顿莱克莱米酒店距渥太华市中心仅数分钟路程，提供免费宴会设施，可容纳 50 至 1,500 名客人，提供定制菜单、多语种工作人员、免费室外监控外交官停车场，更不用说剧院和赌场了！如需咨询我们的设施，请联系我们的客户经理兼礼宾专员 Maryse Morin，电话：819 790.6487，电子邮件：maryse.morin@hiltonlacleamy.com
1954 年 1 月，乔治城大学和 IBM 进行了实验
• 快速电子翻译器将俄语翻译成英语（纽约时报）——昨天下午，人们在这里公开演示了一台机器将有意义的文本从一种语言翻译成另一种语言，据信这是第一次成功使用机器。这可能是学者们几个世纪以来寻找“机械翻译器”的成果。• 机器人翻译得非常灵巧（基督教科学箴言报）• 一切都由机器完成（纽约先驱论坛报）——昨天，一个拥有 250 个词的庞大电子“大脑”在不到十秒钟的时间内将俄语句子翻译成了简单的英语。• 机器人大脑将俄语翻译成英式英语（华盛顿时报先驱报）• 双语机器（新闻周刊）• 多语种的创意（化学周刊）
沉浸与滑行中心
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CN21-14 - | 华盛顿州卫生部
与 Josephine 关爱社区的使命和价值观一致，Josephine At Home 的政策是不会歧视、排斥或区别对待任何参加 Josephine At Home 计划或活动的个人，无论其以何种方式违反当地、州或联邦法律，包括但不限于种族、肤色、国籍、年龄、残疾、障碍、性别、性别认同、性取向，或联邦法律和规则中定义的这些术语。在适用的情况下，适用联邦法定的宗教自由和良知保护。Josephine At Home 的政策还包括为参加 Josephine At Home 计划或活动的残疾、障碍或英语水平有限的个人提供辅助和语言协助服务。此类服务可能包括提供合格的双语/多语种工作人员、合格的口译员和合格的翻译员。
NSN 国际自助工具规格表
北约物流参考主目录 多语种北约物流参考主目录 (NMCRL) 以互联网上的实时数据库 (NMCRL-WEB) 和任何未连接到互联网的计算机 (NMCRLOF-FLINE) 上使用的离线数据库的形式存在。作为北约和 AC/135 赞助国家的主要物流工具，NMCRL 提供了他们使用的物资目录。NMCRL 是一个包含全球所有 NSN 的数据库，与主要由美国国家库存编号 (NSN) 和美国使用的 NSN 组成的 FED LOG 产品不同。但是，与 NMCRL 相比，FED LOG 包含更多信息（例如管理数据、价格等）。只有少数国家通过 NMCRL 共享其管理数据。大多数北约编码系统国家（即北约和 AC/135 赞助国家）不会在国际上交换这些数据。电子邮件：nmcrl@nspa.nato.int 如需更多信息，请访问以下网站链接：www.nato.int/nmcrl/
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