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填字游戏线索答案检索和排序的多策略方法
填字游戏 (CP) 解析是一种流行的游戏。与几乎所有其他人类游戏一样，可以自动解决这个问题。CP 求解器将其纳入约束满足任务，其目标是最大限度地提高用与线索一致并与谜题方案连贯的答案填充网格的概率。这些系统（Littman 等人，2002 年；Ernandes 等人，2005 年；Ginsberg，2011 年）严重依赖于每个线索的候选答案列表。候选答案的质量对 CP 解析至关重要。如果正确答案不在候选列表中，则无法正确解答填字游戏。此外，即使是排名较差的正确答案也会导致填字游戏填写失败。答案列表可以来自多个求解器，其中每个求解器通常专门解决不同类型的线索，和/或利用不同的信息来源。此类列表主要通过两种技术检索：（1）使用线索表示通过搜索引擎查询网络；（2）查询包含先前回答过的线索的线索-答案数据库。在本文中，我们专注于后者。在从线索-答案知识源中检索候选答案的问题中，答案根据查询线索与数据库中的线索之间的相似性进行排序。相似性由搜索引擎提供，搜索引擎为每个检索到的答案分配一个分数。已经实施了几种方法，通过学习排序策略对候选列表进行重新排序（Barlacchi 等人，2014a；Barlacchi 等人，2014b；Nicosia 等人，2015；Nicosia 和 Moschitti，2016；Severyn 等人，2015）。这些方法需要一个训练阶段来学习如何排序，并且大多数情况下在重新排序方面有所不同。
微生物肠肠y su su su su su la la enfermedad de
帕金森氏病（EP）是一种由多巴胺能神经元退化引起的慢性和进行性疾病，其主要特征是在中枢神经系统中存在α-苏蛋白或Lewy身体（CL）的α-苏蛋白神经内神经元细胞质内包含。 div>然而，近年来，近年来可以将肠道菌群的营养不良与EP的病理生理联系起来。 div>神经生物学的综述进步如何在肠道菌群中的失销如何发展和发展帕金森氏病的影响。 div>这项研究是一种描述性类型，基于通过科学信息搜索引擎（例如Google Scholar和DialNet，Science Direct，PubMed）等科学信息搜索引擎获得的书目来源的收集，审查和分析，可提供英语和西班牙语。 div>发现在EP患者中，促炎细菌的增加。 div>还发现，失去生物可以提高允许细菌毒素以及α-核蛋白的聚集的肠道通透性。 div>通过互动，肠道菌群的改变是帕金森氏病的一部分
法院用户使用生成AI工具的指南
生成的AI工具接受用户的输入（也称为“提示”），并根据已经培训的内容以及用户提供的信息生成输出。这通常会导致输出，看起来它是专门针对用户提示的。例如，如果您将某人的名字包含在生成AI工具中，则该工具可以使用该人的名字来生成对您提示的响应。同样，如果您在提示中谈论了特定情况，那么生成的AI工具可能会讨论您在对您的回应中提到的特定情况。您从生成的AI工具中得到的响应看起来像是为了解决您的情况并给人以人类智能所涉及的印象。但是，重要的是要记住，没有人类的智能在产生产出时涉及。从某种意义上说，生成的AI技术可以被认为是在手机键盘和WhatsApp等应用程序中看到的预测文本功能的更高级版本。还应强调，生成的AI工具不是像Google这样的搜索引擎。搜索引擎会产生与匹配的网站或其他资源列表
使用人工智能理解搜索意图
Aritra Mandal 是 eBay 搜索团队的应用研究员。他专注于搜索质量，并利用 AI/ML、结构化数据和知识图谱来改进为 eBay 市场提供支持的搜索引擎。Aritra 获得了伯拉理工学院的计算机科学学士学位以及印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校的计算机和信息科学硕士学位。
威廉玛丽法学院默认生成式人工智能政策
生成式人工智能可用于以类似于 Google 等搜索引擎的方式进行研究、纠正语法以及用于完成作业的其他功能。允许使用常见文字处理软件中包含的功能。这包括 Microsoft Word、Google Docs 和 Grammarly 的拼写和语法纠正以及自动补全功能（但不包括 Grammarly 的生成式人工智能功能）。
通过高效有效的脑机接口
虽然搜索技术已经发展为坚固且普遍存在，但基本的互动范式数十年来一直保持相对稳定。随着大脑的成熟 - 机器接口（BMI），我们基于脑电图（EEG）信号在人类和搜索引擎之间建立了一个高效的通信系统，称为脑机搜索接口（BMSI）系统。BMSI系统提供了包括查询重新制定和搜索结果交互的功能。在我们的系统中，用户可以执行搜索任务，而无需使用鼠标和键盘。因此，对于具有严重神经肌肉疾病的用户而言，基于手动相互作用是不可行的应用程序方案很有用。此外，基于大脑信号解码，我们的系统可以为搜索引擎提供丰富而有价值的用户端上下文中的Informe（例如，实时满意度反馈，广泛的上下文信息以及对信息需求的清晰描述），这在先前的范式中很难捕获。在我们的实施中，系统可以在交互过程中实时从大脑信号中解码用户满意度，并根据用户满意度的反馈重新排列搜索结果列表。演示视频可在http://www.thuir.cn/group/~yqliu/videos/bmsisystem.html上获得。
![arXiv:2409.08065v1 [cond-mat.supr-con] 2024 年 9 月 12 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d8bd8f3a964c79988fcc3931ea04fffb82b64d3f.webp)
arXiv:2409.08065v1 [cond-mat.supr-con] 2024 年 9 月 12 日
新型超导材料，特别是具有高临界温度（T c ）的材料的发现一直是凝聚态物理学领域的一个活跃研究领域。传统方法主要依靠物理直觉在现有数据库中搜索潜在的超导体。然而，已知材料只是触及了材料领域中广泛可能性的表面。在这里，我们开发了一个人工智能搜索引擎，它集成了深度模型预训练和微调技术、扩散模型和基于物理的方法（例如第一性原理电子结构计算），用于发现高 T c 超导体。利用这个人工智能搜索引擎，我们基于一组非常小的样本获得了 74 种动态稳定材料，人工智能模型预测它们的临界温度为 T c ≥ 15 K。值得注意的是，这些材料不包含在任何现有数据集中。此外，我们分析了数据集和单个材料（包括 B 4 CN 3 和 B 5 CN 2）的趋势，它们的 T cs 分别为 24.08 K 和 15.93 K。我们证明了 AI 技术可以发现一组新的高 T c 超导体，并概述了其加速发现具有目标特性的材料的潜力。
人工智能（AI）滥用的识别与预防
互联网上许多来源的搜索速度远快于人类使用搜索引擎搜索单个页面/文章的速度。以这种方式使用人工智能工具不会威胁学习者/学徒在评估中工作的完整性和有效性，因为它被用于信息收集的目的；工作本身，适当地引用任何收集到的信息，仍然是“真实的”。4.03 其他适当/允许使用人工智能的例子有：
人工智能（AI）滥用的识别与预防
互联网上许多来源的搜索速度远快于人类使用搜索引擎搜索单个页面/文章的速度。以这种方式使用人工智能工具不会威胁学习者/学徒在评估中工作的完整性和有效性，因为它被用于信息收集的目的；工作本身，适当地引用任何收集到的信息，仍然是“真实的”。4.03 其他适当/允许使用人工智能的例子有：