XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System拼写错误
n-gram语言模型
为什么我们要预测即将到来的单词，或者知道术语的可能性？一个原因是生成：选择上下文更好的单词。为了表现出来，我们可以纠正语法或拼写错误，例如两个中期，其中误入为它们，或者一切都改善了，其中应改进的改进。该短语比它们的可能性更大，并且有所改进，因此语言模型可以帮助用户选择更语法的变体。或使语音系统认识到您说我会很快回来，而不是我将成为巴松菜，这有助于知道很快后退是一个更可能的序列。语言模型还可以帮助增强和替代交流（Trnka等人。2007，Kane等。 2017）。 人们可以使用AAC系统，如果他们实际上无法AAC2007，Kane等。2017）。人们可以使用AAC系统，如果他们实际上无法AAC
利用人工智能优化内容
# config/packages/sulu_ai.yaml sulu_ai： 提供者： openai： api_key：'％env（OPENAI_API_KEY）％' deepl： api_key：'％env（DEEPL_API_KEY）％' 专家： writing_assistant： enabled：true 说明：| 您是写作助手。您可以帮助用户撰写更好的文本。您可以纠正语法、拼写和标点错误，建议更好的措辞，并提供更多信息。如果输入包含 HTML，请确保优化文本中的 HTML 语法有效。 模型：gpt4o 选项： presetized_prompts： - 名称： 改进提示：纠正拼写错误，确保语法正确，并应用有效的写作技巧。 - 名称： 扩展提示：通过加入描述性语言和添加更多信息来增强此内容。
2021 年 3 月 下一代太空防御
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第 504 条计划用户手册 - CT.gov
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利用 S/MAR 载体对 Usher 综合征进行非病毒基因治疗的研究。
开发载体 在项目开始时，Moosajee 教授的团队已经为 USH2A 开发了几种 S/MAR 载体原型。由于基因太长，这一过程非常具有挑战性，但团队最终通过将基因打碎成碎片，然后像拼图一样将它们一个接一个地插入包装中实现了这一目标。然而，在校对包装后的 USH2A 的整个基因序列时，研究人员发现了一个字母的拼写错误。他们现已纠正这个问题，并能够确认他们已成功将正确的 USH2A 序列插入 S/MAR 载体中。他们还加入了各种特殊信号（称为启动子），这些信号可以促使基因在大多数细胞或特别是在视网膜细胞中开启。载体本身是该项目的一个重要成果，现在可用于未来的研究和模型系统中的测试。
是时候对无聊的人工智能感到兴奋了
处理发票是业务运营的基本和关键组成部分。但这很繁琐。每个供应商都有自己的怪癖，每张发票都有自己的命名法——一家公司的“付款期限 15 天”是另一家公司的“两周内到期付款”。即使发票每个月都来自同一个供应商，采购代理也会发生变化，格式也会有所不同，而且会出现拼写错误。当然，发票只是文档冰山一角。每天，在每个公司，在管理和运营的每个级别，员工都需要从合同、租约、税务表格、调查和其他文件中提取详细信息。好消息？人工智能 (AI) 提供了更有效地执行这些复杂、集成任务的方法。这些解决方案无缝且可扩展，操作简单，易于管理。使用各种创新的人工智能技术，组织可以更快地处理文档并简化操作程序；错误越少，更正和撤回就越少。最近
人工智能对危害交流的影响
在将安全数据表 (SDS) 翻译成不同语言时，保持准确性至关重要，但这可能是一项昂贵且耗时的任务，而且还存在翻译错误的风险。为了评估准确性，我们使用了三种类似的工具（Azure、ChatGPT 和 DeepL），并将英语 SDS 的墨西哥语-西班牙语翻译与西班牙语产品的标准 SDS 进行了比较。分析显示以下结果。准确性：20% 的 DeepL 翻译、32% 的 ChatGPT 和 35% 的 Azure 翻译与标准西班牙语产品 SDS 不匹配（含义或同义词）。质量：DeepL 生成了完全格式化的翻译文档，但 ChatGPT 和 Azure 文档在翻译后需要格式化。这三种 AI 工具都有拼写错误。可行性：使用 DeepL，我们能够翻译格式化的文档，没有任何字符限制。它接受扫描和数字文档进行翻译。
人工智能造福人类：更美好、更具包容性的未来工作
在当前的招聘流程中，我们严重依赖简历，自 1482 年列奥纳多·达·芬奇撰写简历以来，简历就没有发生过实质性的变化。简历容易出错的一个主要原因是人类天生不善于自我评估。当候选人“量身定制”简历以“匹配”职位描述时，自我评估的简历内容充满了陈词滥调、夸张，而且常常有遗漏（人们的最佳作品和特点有时甚至没有包括在内），因为候选人将多年的工作提炼成几个要点。缺乏描述性、有意义的数据往往会导致肤浅的替代品，因为雇主会受到细节的负面影响，而这些细节往往无法预测候选人在工作中出类拔萃的潜力：拼写错误、字体选择和简历布局都会影响雇主候选人能力的看法。
铬 - 环境污染物 - CLU-IN
与图书馆或大多数大型数据库（如 EPA 的国家 STORET 水质数据库）一样，本文档包含来自不同来源、质量参差不齐的信息。在编撰本文档时，同行评审期刊文章以及质量控制机制相对复杂的数据库中都发现了错误 [366,649,940]。其中一些错误被找到并用“[sic]”符号标记，但毫无疑问其他错误还是漏掉了。编辑插入了 [sic] 符号，以指示看似错误或误导的信息或拼写，但仍然逐字引用，而不是任意更改作者所说的内容。很可能我们的一些工作中还添加了额外的转录错误和拼写错误。此外，对于如此复杂的主题，并不总是容易确定哪些是正确的，哪些是错误的，尤其是“专家”经常意见不一。在科学研究中，两位不同的研究人员得出不同的结果并导致他们得出不同的结论的情况并不少见。在编纂百科全书时，编辑们并没有试图解决这些冲突，而是简单地将其全部报告出来。