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采购计划（文本零件）
General Information Country: Somalia Bank's Approval Date of the Original Procurement Plan 2022-11-18 Revised Plan Date(s): (comma delineated, leave blank 2024-09-16 Project ID: P173119 GPN Date: 2022-11-21 Project Name: Somalia - Horn of Africa Infrastructure Integration Project Loan / Credit No: IDA / E1270, TF / B9367执行机构（I公共工程，重建和住房部
采购计划（文本零件）
PPA的IA是道路授权（RA）。根据正在进行的南部非洲贸易和运输促进计划-SOP2（P145566）和南部非洲贸易与连通性项目（P164847）的道路组成部分（p145566）的道路组成部分（P164847），实施PPA的实施安排。RA的采购和处置部门（PDU）由合格的采购经理领导，后者得到了采购官和三名采购助理的支持。这两个世界银行项目有自己的采购专家由银行资助。但是，鉴于除了其政府资助的采购外，RA还在正在进行的世界银行资助的项目，AFBD资助的项目和EIB资助的项目下实施道路组件。目前的5名人员的人数可能不足以在拟议的弹性和战略运算增强项目PPA下有效，有效地实施额外的工作负荷。通过招募额外的采购专家的资格和经验使银行满意的经验，将进一步增强RA的采购能力。此外，参与项目实施的工作人员将接受NPF，步骤，采购和合同管理的培训，以提高其能力。
采购计划（文本零件）
一般信息国家：塞拉利昂银行的原始采购计划的批准日期2022-03-28修订的计划日期：（逗号划分，划分，留空时间2025-01-08项目ID：P177077 GPN GPN GPN日期：项目名称：项目名称：项目名称：Sierra Leone Digital Transform Project lo：IDA / V4 MIN MIN MIN / V4 MIN MIN / V4 MIN MIN MIN / V4 / V4 / eDA / iDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA（IDA / V4220）
使用NLP的文本到图像和图像到文本翻译。 -ijrpr
文本对图像和图像到文本翻译是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉的交集中迅速发展的域。文本对图像生成涉及基于描述性文本输入的图像的综合。此过程利用高级机器学习模型，例如生成对抗网络（GAN）和扩散模型，创建与提供文本相匹配的连贯性和上下文相关的视觉效果。这些模型学习了文本描述和视觉特征之间的复杂关系，从而可以生产从现实的照片到艺术渲染的各种图像。相反，图像到文本翻译的重点是从视觉输入中生成文本描述。此任务利用卷积神经网络（CNN）与复发性神经网络（RNN）或变形金刚结合进行分析和解释图像的技术。目标是提取相关信息，捕获诸如对象，动作和上下文之类的细节，并将其转换为自然语言描述。这两个过程都在各个领域都有重要的应用程序，包括创建内容，视障人士的可访问性以及增强技术中的用户互动。
大脑转文本
脑机接口可以让失去说话能力的人通过从神经活动中解码预期语音来有效地交流。目前最先进的模型利用循环神经网络将神经活动映射到音素序列，利用维特比算法将音素序列映射到文本，先验概率由大型语言模型给出。我假设这些系统可以通过以下方式得到改进：(a) 识别能够很好地描述日常语音中使用的文本分布的预训练语言模型，(b) 使用转换器而不是 RNN 将神经活动映射到音素。令人惊讶的是，我发现在总机语料库上训练的简单三元语言模型在捕捉口语的统计特性方面优于预训练的大型语言模型。不幸的是，用各种转换器架构替换 RNN 并没有提高神经活动到音素系统的性能。总之，这些结果表明，先验语言模型的原则性选择有可能改善通信神经假体。
集中营 文本 - GOV.UK
一些被关押在同一集中营的英国战俘被迫在奥斯维辛集中营的工厂里工作。他们亲眼目睹了那些被迫从事奴隶劳动的人所遭受的可怕待遇，并尽其所能帮助他们。2005 年 1 月 27 日，我将荣幸地为纪念在奥斯维辛集中营 IG Farben 工厂空袭中遇难的 38 名英国战俘的纪念牌匾揭幕。当天晚些时候，我将与英国代表团一起参加奥斯维辛集中营解放 60 周年纪念仪式。与此同时，数以千计的英国公民，无论老少，都将参加英国第五届全国大屠杀纪念日，缅怀所有纳粹迫害的受害者。
自动文本识别
自动文本识别是一个困难但重要的问题。它可以概括为：如何使计算机能够识别预定义字母表中的字母和数字，可能使用上下文信息。已经进行了各种尝试来解决这个问题，使用不同的特征和分类器选择。自动文本识别系统在准确性方面已经达到了人类的表现，并且在单一大小、单一字体、高质量、已知布局、已知背景、文本的情况下，速度超过了人类的表现。当上述一个或多个参数发生变化时，问题变得越来越困难。特别是，尽管近四十年来不断进行研究，但要达到人类在识别不同大小、不同风格、未知布局、未知背景的草书方面的表现，远远超出了当今算法的范围。在本报告中，我们详细分析了该问题，介绍了相关困难，并提出了一个解决自动文本识别问题的连贯框架。