XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索系统
Athena：支持排名的学术搜索系统
学术检索系统有助于深入理解学术数据，促进学者的科研活动。尽管目前已开发了许多此类系统，但大多数系统要么支持有限实体搜索的排名，要么仅提供基本的排名指标。现有系统也主要采用关系数据库管理系统 (RDBMS) 作为存储，未能充分利用学术数据的链接特性。本研究设计并开发了一种新颖的学术检索系统 Athena。（1）它支持四种类型的学术实体检索：文章、作者、地点和所属机构，并配备五种排名指标，包括三种传统指标和两种综合重要性排名指标。（2）它还提供学术实体的分析。（3）它进一步利用图形存储来直接利用链接特性来加速复杂查询的处理。我们展示了 Athena 在学术检索、分析、图形存储和排名质量方面的优势。
AI聊天如何改变搜索行为？
chatGPT 等生成式 AI 工具有望改变人们与在线信息互动的方式。最近，微软宣布了他们的“新 Bing”搜索系统，该系统融合了 OpenAI 的聊天和生成式 AI 技术。谷歌已宣布计划部署融合了类似技术的搜索界面。这些新技术将改变人们搜索信息的方式。本文介绍的研究是一项早期调查，旨在研究人们如何在搜索过程中使用生成式 AI 聊天系统（以下简称为聊天），以及聊天系统与现有搜索工具的结合如何影响用户的搜索行为和策略。我们报告了一项探索性用户研究，其中有 10 名参与者使用了结合使用 OpenAI GPT-3.5 API 和 Bing Web Search v5 API 的聊天+搜索系统。参与者完成了三项搜索任务。在这篇初步结果的预印本论文 1 中，我们报告了用户将 AI 聊天融入搜索过程的方式、他们对聊天系统的喜好、对聊天响应的信任以及他们对聊天系统如何生成响应的心理模型。CCS 概念
CEPEJ在其第43届全体会议上采用的文件
2。法院在最后一个案件（最高法院）对其裁决的全部或部分裁决的出版物，甚至可能是由法院相关部门和/或签署法官签署的法官建议选择的其他下级法院的“领先”案件，在欧洲是长期的传统。在普通法国家中，判例法的发布自然更为广泛，通常由私人或第三部门运营商进行。过去，创建详尽的案例法数据库所涉及的困难（本质上是基于纸张的文件，存储和出版物问题）可能会导致创建内容有限的数据库（例如，最高法院的决策或其摘要的决定选择）以及基于法律或摘要的搜索系统。
SAP CPQ用户指南
•零件号 - 在搜索字段中输入产品的零件号将提出该产品的配置页面。配置屏幕具有选择零件号引用的所有值。例如，如果搜索零件号Intel3.0-1GB-250GB，则使用零件号引用的桌面计算机使用Intel Pentium 3.0 GHz显示，选择了1 GB内存和250-GB硬盘驱动器。需要输入整个零件号，以使系统找到产品。•产品描述 - 要搜索系统中的所有产品描述，请在搜索字段中的一个或多个产品描述中输入短语或单词。显示匹配搜索的结果产品。单击产品进行配置。
用于创意生成和测试的人工智能
搜索将关键词与布尔运算符连接起来，提供与知识相关的解决方案列表，以及与这些查询相关的机会 [11]。它们从互联网上所有知识的人工智能表示中提取，以提供与这些查询相关的响应、信息和机会列表。一些搜索技术使用人工智能来创建网页和知识源，以替代官方网页。例如，搜索一家餐馆，通常会出现一个框，里面装满了由搜索引擎整理的关于该餐馆的信息，而不是餐馆本身，而是由餐馆或其他来源提供的。知道知识是可靠的，有着巨大的价值。搜索系统在其主要来源中寻找知识。搜索引擎对于发现、检查和扩展一个人的概念很有价值，同时也将这项工作建立在可追溯的出处之上。搜索和浏览信息的替代方式也已经发展起来。
基于 Python 的计算机 AI 助手
1.2 相关工作 每个智能助手的开发商都采用自己的特定开发方法，这反过来又会影响最终的输出。一个助手可以更高质量地产生语音，另一个助手可以更整洁地完成任务，而无需更多解释和纠正，其他助手可以执行范围更窄的任务，但最准确，并且符合用户的要求。令人惊讶的是，没有一个通用助手可以同样出色地完成所有任务。助手具有的功能集完全取决于开发人员更关注哪个领域。由于所有系统都是依赖于机器学习的方法，并且用于创建它们；从不同来源收集大量数据，然后对其进行训练，因此这些数据的来源起着至关重要的作用，无论是搜索系统、各种信息源还是社交媒体网络。来自各种来源的信息量决定了助手的实际性质。尽管学习方法不同，算法和技术也不同，但构建此类系统的现象几乎保持不变。主要技术是语音激活、自动语音识别、文本转语音、语音
Iv annik ov 俄罗斯科学院系统规划研究所...
技术 15 Asperitas 和云解决方案系列 18 AstraVer：验证工具集 20 BinSide：二进制代码静态分析工具 22 Casr：崩溃分析和严重性报告工具 24 Constructivity 4D：大型时空数据索引、搜索和分析技术 26 Dedoc：文档结构检索系统 28 DigiTEF：数字孪生平台 30 Docmarking：文本文档标记系统 32 ISP Crusher：动态分析工具集 35 ISP Obfuscator 37 基于 QEMU 的 ISP RAS 软件分析平台 40 Klever：C 程序模型检查技术 42 Lingvodoc：用于记录濒危语言的虚拟实验室 44 Masiw：支持设计高可靠性软件系统 46 MicroTESK：测试程序生成器 48 Protosphere 网络流量分析仪 50 Retrascope：HDL 描述的静态分析 52 安全编译器 54 SciNoon：面向科学团体的探索性搜索系统 56 Svace 静态分析器 59 Talisman：数据处理框架 62 Texterra：语义分析器 64 ISP RAS：创新生态系统
你为什么不点击：利用脑信号理解网页搜索中的非点击结果
网络搜索严重依赖点击行为作为性能评估和改进的重要反馈信号。传统上，点击通常被视为相关性或有用性的正隐式反馈信号，而非点击则被视为不相关或无用的信号。然而，在许多情况下，用户通过搜索引擎结果页面 (SERP) 上显示的内容满足了他们的信息需求。这就提出了衡量非点击结果的有用性并在这种情况下建模用户满意度的问题。长期以来，由于缺乏用户交互，理解非点击结果具有挑战性。近年来，神经影像技术的快速发展构成了搜索、娱乐和教育等各个行业的范式转变。因此，我们受益于这些技术并将其应用于弥合非点击情况下人类思维和外部搜索系统之间的差距。为此，我们分析了在不同有用性水平上检查非点击搜索结果之间的脑信号差异。受这些差异的启发，我们开展了监督学习任务，利用脑信号和常规信息（即内容和上下文因素）来估计非点击结果的有用性。此外，我们设计了两种重排序方法，即个性化方法 (PM) 和广义意图建模方法 (GIM)，用于根据估计的有用性对搜索结果进行重排序。结果表明，利用脑信号来改进有用性估计是可行的
机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
David Rhoades 总经理 – Sierrita 运营
• Sierrita 运营部门为 PACE 举办了一次介绍会，帮助 PACE 了解文档展示、文档存储和搜索系统。 • 与 FCX 公司团队会面，帮助 PACE 了解 FCX 的各种公司文档以及与技术背景、社会、环境和风险管理流程相关的方法。 • FCX 和 Sierrita 运营团队在现场访问之前和期间准备了几次演示，帮助 PACE 了解 Sierrita 在其 TSF 的运营理念。 • PACE 代表对 FCX 自我评估和现场访问（“现场访问”）进行独立审查，这些 TSF 及其附属结构属于保证验证项目的范围，包括与管理层和运营人员的面对面讨论。现场访问于 2024 年 10 月 8 日进行，包括 Sierrita TSF 和 Esperanza TSF。 • Sierrita Operation 员工及其顾问向 PACE 代表进行现场演示，介绍基于 77 项要求的自我评估，以及它们如何应用于两个 TSF。每项要求（以及 ICMM 一致性协议中的相关标准）都包括对作为证据提供的一个或多个文档或报告部分的引用。在此过程中，FCX 和 Sierrita 提交了 180 多份文档，并由 PACE 进行审查。 • PACE 完成草案报告（“草案报告”），包括 77 项要求中每一项的一致性级别评级。 • FCX 对 PACE 在草案报告中所做的假设进行事实审查，并在必要时，由 FCX 的管理团队提交行动计划，以改进、达到或保持 GISTM 实施的完全一致性。Sierrita Operation 不需要针对此验证下的 TSF 制定任何行动计划。 • 向FCX 的责任主管和Sierrita 运营管理团队提交已签署的保证验证最终报告。