XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索技术
基于人工智能的旅游促进器和信息代理的设计与开发
摘要：由于对旅行前后和旅行期间的信息支持需求的快速增长，许多旅游系统应运而生。然而，这些系统无法成功取代昂贵的人工导游。人工导游的主要关键素质是其知识、沟通技巧和对目的地景点的解读。传统的旅游导游系统缺乏这些素质。这项研究的主要思想是设计一个代理来引导游客，为他们提供有关可参观地点的准确信息，不受特定区域的约束，它将具有类似人类的沟通技巧以及兴趣点知识，这取决于其内部知识库及其在线搜索技术。
资格计划突出显示半导体PG ...
将介绍与研究相关的主题，例如图书馆搜索技术，当代问题，道德，专利考虑，小型企业·交流很好的个人在职业和个人生活中为机会打开了大门。沟通是一项重要的软技能，可帮助人们获得和维持就业。全国各地的经理寻找与他人良好交流以积极发展其工作环境的员工。本课程旨在建立您对成为一个好的沟通者所需的理解，并为您提供在劳动力中实践和使用这些技能的知识。的机会，技术写作，技术评论，有效的演示等。
人工智能在探索中的作用？它被称为 TAR
随着电子数据的激增，电子存储信息（“ESI”）的发现已成为发现的主要焦点。电子发现工具也得到了开发，包括高级搜索技术，包括关键字、概念、预测编码，通常称为 TAR。TAR 用于补充和扩展人工审查，以识别、审查和披露 ESI。TAR 是一种人工智能，其中人工智能机器学习通过自动审查、排序和分类大量文档来协助审查过程，这些文档基于文档是否可能响应发现请求。TAR 允许人工审查者首先检查最有可能相关的文档，并且可以避免审查计算机预测为不相关的所有文档。正如塞多纳会议所述：
搜索简介 - 人工智能 UNIT-2ND
1.知识库 2.操作符 3.控制策略（搜索技术） 知识库描述了当前任务域和目标。换句话说，目标就是状态。操作符操纵知识库。控制策略决定在哪里应用什么操作符。任何搜索技术的目的都是将适当的操作符序列应用于初始状态以实现目标。获得目标状态的目标： 目标可以通过两种方式实现。正向推理：它指的是将操作符应用于知识库中描述任务域的结构以产生修改后的状态。这种方法也称为自下而上和数据驱动的推理。逆向推理：将目标（问题）陈述分解为更易于解决的子目标，这些子目标的解决方案足以解决原始问题。
在有符号累积函数中进行最近子空间搜索...
本文提出了一种使用有符号累积分布变换 (SCDT) 对一维信号进行分类的新方法。所提出的方法利用 SCDT 的某些线性化特性，使问题在 SCDT 空间中更容易解决。该方法使用 SCDT 域中的最近子空间搜索技术来提供一种非迭代、有效且易于实现的分类算法。实验表明，所提出的技术在使用极少量训练样本的情况下优于最先进的神经网络，并且对模拟数据上的分布外示例也具有鲁棒性。我们还通过将所提出的技术应用于 ECG 分类问题来证明其在实际应用中的有效性。实现所提出的分类器的 Python 代码可以在 PyTransKit [1] 中找到。
现代潜艇鱼雷袭击与你所见完全不同……
9 月份我们见面时，有最新消息称潜水员在马六甲海峡找到了 USS Grenadier (SS-210) 的残骸。Jeff Porteous 在本期杂志中提供了有关他们发现的更详细的信息，我迫不及待地想读到它。最近，我沮丧地得知，由于中美关系紧张，USS Tang (SS-306) 残骸的搜寻可能无法继续。据我所知，中国认为 Tang 失踪的水域是他们的领土特权。这很不幸，因为现在的搜索技术非常好，而 Tang 只位于 180 英尺深处。这应该使她相对容易找到，但随着时间的推移，她的残骸的腐蚀损坏加剧。Grenadier 和 Tang 的幸存者都在战俘营里度过了很长一段时间，可悲的是，他们中很少有人还和我们在一起。
CS 256，人工智能的主题秋季2024
在本课程中，参与者将通过一系列专注的主题获得对人工智能（AI）的全面了解。他们将了解AI的基础，包括其历史和关键概念。参与者将探索智能代理，其理性行为以及环境相互作用的结构。此外，他们还将学习搜索算法，既没有信息又通知，并有效地应用它们。该课程涵盖了本地搜索技术，优化和计划算法，强调了经典的计划算法和启发式方法。参与者还将研究概率推理，贝叶斯网络和机器学习技术，例如增强学习和基于模型的学习。在课程结束时，参与者将能够设计智能代理，应用搜索和约束满意度技术，不确定性下的理由，建立机器学习模型，了解机器人系统并实施计划算法。
使用机器学习的自动PDF文档分类
摘要。PolitècnicaDeValència大学（UPV）在管理其Alfresco文档存储库方面面临挑战，其中包含600,000个PDF文件，其中只有100,000个正确分类。手动分类是费力且容易出错的，阻碍了信息检索和广告搜索功能。该项目提出了一条自动管道，该管道集成了光学特征识别（OCR）和机器学习以有效地对文档进行分类。我们的方法区分扫描和数字文档，准确地将文本提取并使用BERT和RF等模型将其分为51个预定义的类别。通过改进文档组织和可访问性，这项工作优化了UPV的文档管理，并为高级搜索技术和实时分类系统铺平了道路。
ME 620 人造基础
课程内容/教学大纲简介：范围；历史、趋势和未来方向。通过搜索解决问题：生产系统和人工智能；图搜索策略：无信息搜索、启发式搜索技术；约束满足问题；随机搜索方法；搜索博弈树：极小极大、Alpha-Beta 剪枝。知识表示和推理：人工智能中的谓词演算：语法和语义、表达力、统一性、解析度；解析度反驳系统；情境演算。不确定性下的推理：不确定性概念；不确定知识和推理、概率；贝叶斯网络。规划：使用状态空间搜索进行规划；规划图；偏序规划。决策：顺序决策问题、最优策略算法。机器学习：从观察中学习：不同形式学习的概述、学习决策树、计算学习理论、统计学习方法、神经网络和联结主义学习。