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15 CFR字幕A（1-1–24版）§7.4
（v）软件主要是为了通过互联网连接并与之建立联系的软件，通过电缆，电话线，无线或卫星或其他方式可易于使用，在十二（12）个月内，美国人在ICT交易之前的任何时候都在使用超过1 milion的美国人使用，包括： （b）移动应用程序； （c）游戏应用程序； （d）基于Web的应用程序； （e）连接的软件应用程序；或（vi）ICT与：（a）人工智能和马克学习； （b）量子密钥分布； （c）量子计算； （d）无人机； （e）自治系统；或（f）高级机器人技术。（b）本部分不适用于ICT交易：（1）涉及美国人作为根据美国政府 - 工业授权计划授权的交易的一方收购ICT项目； （2）美国外国投资委员会（CFIUS）正在积极审查或已审查，作为涵盖交易或承保的房地产交易，或根据1950年《 De-Fense Product Act》第721条的一部分，作为修正案及其实施法规的第721条。（c）尽管本节（b）（2）款的豁免，但当事方在CFIUS审查的交易中进行的ICT交易并不属于CFIUS审查或CFIUS审查的涵盖房地产Trans-trans诉讼的一部分。
对种族主义词的定量分析，指的是意大利人及其在电影字幕中的翻译：wop，eyetie和goombah
摘要：在过去的200年中，英语文化与其他种族有着广泛的接触，几乎总是来自主导地位（Filmer，2012年）。在英语中，几乎每个种族或族裔都有种族诽谤，而发誓单词通常在英语电视对话中使用。在电影字幕中翻译誓言构成了翻译挑战，由Soler Pardo（2015），Ávila-Cabrera（2016），Beseghi（2016）和Díaz-Pérez（2020）等学者进行了研究。本文分析了三个种族主义的称呼，分析了英语向意大利语，Eyetie和Goombah的翻译，用于指代意大利人或意大利人的人。分析的数据取自OpenSubtitles的英语 - 意大利平行语料库（Lison＆Tiedemann，2016年），这是由翻译的电影字幕组成的平行语料库集。使用平行的一致性检索了包括这些种族主义词的各种电影的英文字幕，以及相应的意大利翻译。进行分析，目的是确定使用和翻译这些种族诽谤的一般趋势。此外，根据节制变量（例如电影中使用的语言，电影发行日期，电影拍摄的国家和电影类型）来测试这些变量是否对翻译选择有重大影响。关键字：种族诽谤；翻译;字幕；英语;意大利人。1。简介
1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。 Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。教授。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。教授，计算机应用程序部，Engg School。＆Tech。（UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。围绕教育中AI的挑战和道德考虑。但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。本文回顾了有关教育中AI的现有研究，讨论了个性化学习系统的关键技术和架构，并介绍了成功实施的案例研究。本文认为，AI驱动的个性化学习以及人类的教学具有巨大的潜力，可以增强教育有效性，参与度和公平性。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：人工智能；个性化学习；自适应学习；智能辅导系统；教育技术；学习分析；人AI合作
AI自动驾驶：机遇，挑战和...韩国戏剧对心理井的影响使用深度学习算法的图像字幕生成
文章信息abs tract本研究研究了使用VGG16和LSTM架构在FlickR8K数据集上使用图像字幕模型的有效性。通过细致的实验和评估，获得了对模型能力的有价值的见解，并获得了为图像生成描述性字幕的局限性。这些发现有助于对图像字幕技术的更广泛理解，并为该领域的未来进步提供指导。VGG16和LSTM架构的探索涉及数据预处理，模型培训和评估。FlickR8K数据集，包括8,000张与文本描述配对的图像，作为基础。进行了数据预处理，使用VGG16的特征提取和LSTM训练。进行了模型参数和超参数的优化，以实现最佳性能。评估指标（包括BLEU得分，语义相似性评分和胭脂分数）。虽然根据BLEU评分观察到带有参考标题的中等重叠，但该模型表现出高度的语义相似性。然而，通过分析胭脂分数，揭示了维持连贯性和捕获高阶语言结构的挑战。这项研究的含义扩展到诸如计算机视觉，自然语言处理和人类计算机互动之类的领域。通过弥合视觉内容和文本描述之间的语义差距，图像字幕模型可以增强可访问性，改善图像理解并促进人类机器通信。尽管有希望捕获语义内容的表现，但存在改进的机会，包括精炼模型体系结构，集成注意力机制以及利用较大的数据集。图像字幕中的持续创新承诺在行业和学科中广泛应用的高级系统。关键字：图像字幕，深度学习，VGG16，LSTM，FlickR8K数据集，评估指标，语义差距，人类计算机交互。
使用深度学习的自动图像字幕
摘要：本研究采用复杂的深度学习技术来开发健壮的自动图像字幕模型，整合卷积神经网络（CNN），用于复杂的特征提取和长期短期记忆网络（LSTMS），以生成细微的序列。旨在解决在线视觉内容的激增，该技术促进了有效的图像解释，并通过涵盖可访问性增强的应用程序来提高可访问性，改进的搜索功能的内容索引索引，并通过上下文相关的图像标题来增强社交媒体参与度。该研究为计算机视觉提供了宝贵的见解，应对产生连贯的图像描述的挑战。精心调整的模型同时进行定量和定性评估，展示了在内容检索和人类计算机相互作用中创新应用的有希望的结果。最终，这项研究愿意提高自动图像理解，从而促进对视觉信息的增强性和推动人工智能的进步。
利用预先训练的3D-CNN进行视频字幕
视频字幕是一项视觉理解任务，旨在以语法和语义准确的描述生成。视频字幕中的主要挑战之一是捕获视频中存在的复杂动态。这项研究通过利用预先训练的3D卷积神经网络（3D-CNN）来解决这一挑战。这些网络在建模此类动态，增强视频上下文理解方面特别有效。我们评估了Microsoft研究视频描述（MSVD）数据集的方法，并在视频字幕中通常使用性能指标，包括苹果酒，BLEU-1至BLEU-4，Rouge-L，Rouge-L，Meteor和Spice。结果显示了所有这些指标的显着改善，证明了预训练的3D-CNN在增强视频字幕准确性方面的优势。关键字：视频字幕，视频语言多模式学习，运动功能。
图像字幕的深度学习方法
。 2 3计算与信息研究所2922，巴基斯坦； （khalid@gu.edu.pk）4欧罗比亚大学。萨贝尔·托雷斯（Sabel Torres）21，39011西班牙桑坦德（Santander）； Prolacio。Cauanza是一所国际大学。Cuito，Bé，Angola8 La Romana大学。 多米尼加，通信和远程信息处理工程。 valladolid的Unviersity，PaseodeBelén，15。 47011 Valladold - 西班牙； 108 La Romana大学。多米尼加，通信和远程信息处理工程。valladolid的Unviersity，PaseodeBelén，15。47011 Valladold - 西班牙； 10
基于混合深度学习的图像字幕算法
摘要 - 在过去的十年中，编码器二十字架框架的图像字幕显示出巨大的进步，在过去的十年中，CNN主要用作编码器，LSTM用作解码器。尽管在简单图像中的准确性方面取得了令人印象深刻的成就，但它在时间复杂性和空间复杂性效率方面缺乏。除此之外，如果具有许多信息和对象的复杂图像，则该CNN-LSTM对的性能由于缺乏对图像中显示的场景的语义理解而呈指数降级。因此，要考虑这些问题，我们提出了CNN-GRU编码器解码框架，用于字幕到图像重建器，以考虑到语义上下文以及时间复杂性。通过考虑解码器的隐藏状态，将输入图像及其相似的语义表示是重建的，并且在模型训练过程中使用了语义重建器的重建分数与可能的可能性使用，以评估生成的字幕的质量。结果，解码器会收到改进的语义信息，从而增强了字幕生产过程。在模型测试期间，选择最合适的标题也可行。建议的模型优于最先进的LSTM-A5模型，用于图片的图片字幕，以时间复杂性和准确性。
美国歌剧公司对字幕的使用。
超大尺寸的材料（例如地图、图纸、图表）通过分割原件进行复制，从左上角开始，从左到右分成相等的部分，并有小的重叠。每个原件也都拍摄了一次曝光，并以缩小的形式包含在书的后面。
图像字幕生成方法
快速浏览的图像。尽管在计算机视觉中已经进行了巨大的发展，但诸如识别对象，动作分类，图像分类，属性分类和场景识别之类的任务是可能的，但是让计算机描述以类似人类句子的形式向其转发到它的图像是一个相对较新的任务。2。文献回顾了Andrej Karpathy等人的有影响力论文之一。在图像字幕中将任务划分为两个步骤：将句子段映射到图像中的视觉区域，然后使用这些通信来生成新的描述（Karpathy and Fei-Fei 2015）。作者使用区域卷积神经网络（RCNN）表示图像作为一组H维矢量，每个向量代表图像中的对象，基于200个Imagenet类检测到。作者在同一h维空间中的双向复发神经网络（BRNN）代表句子。每个句子是一组H维向量，代表片段或单词。BRNN的使用丰富了此表示，因为它学习了句子中每个单词上下文的知识。作者发现，有了这样的表示，单词的最终表示与与同一概念相关的视觉区域的表示密切一致。他们在单词和视觉区域的表示形式上定义了对齐得分，并在马尔可夫随机字段的帮助下，将各种单词与生成文本片段的同一区域对齐。借助图像区域和文本片段之间的这些对应关系，作者训练了另一个为新看不见的图像生成文本说明的模型（Karpathy and Fei-Fei 2015）。