XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文本处理
人工智能原理课程描述
- 语义网络、框架和本体 第 3 周：机器学习简介 - 机器学习概述：监督学习、无监督学习、强化学习 - 回归和分类算法 - 模型评估和验证技术 第 4 周：监督学习算法 - 线性回归和逻辑回归 - 决策树和集成方法：随机森林、梯度提升 - 支持向量机 (SVM) 第 5 周：无监督学习算法 - K 均值聚类 - 层次聚类 - 主成分分析 (PCA) 和 t 分布随机邻域嵌入 (t-SNE) 第 6 周：自然语言处理 (NLP) - 文本处理和标记化的基础知识 - 命名实体识别 (NER) 和词性 (POS) 标记 - 情绪分析和文本分类 第 7 周：深度学习基础 - 人工神经网络 (ANN) 简介 - 深度前馈网络和激活函数 - 训练神经网络网络：反向传播算法第 8 周：卷积神经网络 (CNN) - CNN 架构基础
职位描述行政助理II（学生服务）部门：学者办公室等级：122部门：学生服务工作日：
•高级计算机操作技术与保存管理和财务记录，数据库，文本处理，报告和演示有关。•有效的沟通，包括书面和口头。•熟练所有Microsoft产品以及ERP（Lawson或类似系统），SharePoint和适用的HR信息系统（即可以执行邮件合并函数并将公式实现到电子表格中）。•领导和解决问题的技能。•计划和组织工作，时间表和程序。•能够同时进行几次分配，并密切关注时间表和截止日期。•遇到截止日期并学习几乎没有文档的过程。•独立工作，几乎没有方向行使良好的判断力。•阅读，解释，解释和遵守规则，法规，政策和程序。•独立工作，并在使用机密，特权和敏感的记录，材料和信息时保持机密性。•执行基本数学功能并保持准确的财务和统计记录。•与员工和公众巧妙而礼貌地讲话，对学生和社区的文化，发展，宗教和种族多样性敏感。
一种检测和识别图片中文本的混合方法
为了创建能够自动从图像或图片中读取文本的计算机系统，研究人员专注于检测和识别图像中的文本。这个问题特别困难，因为图像通常具有复杂的背景和广泛的属性，包括颜色、大小、形状、方向和纹理。我们提出的方法基于形态学，它由膨胀和腐蚀过程组成，以提取文本并识别包含文档文本或图像的黑白文本区域。这种建议的方法已被研究，因为它能够自动识别与文本图片对齐的文本，例如商店名称、街道名称、横幅和海报。本文使用光学字符识别 (OCR) Tesseract 标准和优化的 OCR Tesseract 介绍了该设备实验的设计、应用和结果。我们的结果表明，优化的 OCR Tesseract 比标准性能好得多。图像预处理和文本处理模块构成了该设备的两个模块。该设备使用 Arduino Uno 和 drawbot/flutter 进行文本打印，是使用 Raspberry Pi 和 1.2GHz 处理器创建的。
问题1.人工智能作为一门科学......
问题 1.人工智能作为一个科学领域 人工智能 (AI) 作为一个与尝试形式化人类思维相关的科学领域有着悠久的历史。柏拉图、亚里士多德、笛卡尔、莱布尼茨和许多其他研究人员试图将思维过程描述为一系列基本运算。 “人工智能”一词首次出现在 1956 年夏天于美国达特茅斯举行的一次科学会议上。一方面，它被认为是创造能够进行与人类智力活动相当的智力活动的软件和硬件的理论。另一方面，既有软件，也有硬件，以及在它们的帮助下所完成的工作。人工智能包括以下技术： 问题解决、专家系统、支持系统和决策； 识别图像、动作等的系统； 文本处理和机器翻译系统； - 游戏程序。例如国际象棋； - 学习和培训系统； - 机器人和自主代理； 以自然语言与用户交互。人工智能系统是一套软件和硬件，其使用应产生与人类智力活动相同的结果。人工智能作为一门科学领域，与哲学、心理学、语言学、人类学等密切相关。
基于业务流程的竞争情报系统设计及信息传输标准分析
摘要：本文研究一套基于业务流程的竞争情报系统，旨在通过高效的数据采集、处理和分析，帮助企业在激烈的市场环境中获取有价值的战略信息。随着互联网的快速发展，企业面临的信息量急剧增加，如何筛选出具有实用价值的信息成为一大难题。为此，本文深入分析企业的具体需求，提出了系统架构的三个模块：情报采集、情报处理和情报服务。情报采集通过关键字搜索、URL抓取实现初步的信息收集，并结合文本处理技术对数据进行清洗、结构化，提高数据的准确性。在此基础上，本文提出了信息转换标准，并采用机器学习中的SVM分类算法和K-means聚类算法对文本数据进行精细分类和非监督聚类，从而优化信息管理和分发。该系统能有效提高信息收集利用效率，帮助管理者在复杂的市场环境中做出更准确的决策，具有重要的应用价值。
艾卡姆 2020
免责声明 本书包含经科学委员会批准的完整论文。作者对内容和准确性负责。所表达的观点不一定反映 ICAMS 国际科学委员会的立场。 ICAMS 2020 会议论文集的信息如有更改，恕不另行通知。未经 ICAMS 国际科学委员会明确书面许可，不得以任何形式或任何手段（电子或机械）复制或传播本书的任何部分用于任何目的。 CERTEX 出版社 certex@ns.certex.ro 布加勒斯特，str.卢克雷修·帕特拉斯卡努 (Lucrețiu Patrascanu) 号16, 第 3 区 电话/传真：021 3405515 罗马尼亚国家图书馆 CIP 说明 Gheorghe COARĂ Laurenția ALEXANDRESCU 第 8 届先进材料与系统国际会议 Gheorghe COARĂ、Laurenția ALEXANDRESCU 布加勒斯特：CERTEX，2020 年 ISSN：2068 – 0783 主编：Emilia Visileanu 协调员和封面：Dana Gurău 文本处理：Dana Gurău、Mihai Georgescu、Elena Ninciuleanu、Ciprian Chelaru
机器学习系统中的域知识集成简介
机器学习目前由深度神经网络体系结构（DNN）主导，它具有很高的性能，并且经常产生卓越的性能[14]。这种主导地位导致在各种技术领域中的成功应用程序，包括图像，文本处理和分析，基于特征的数据调查和序列分析到对结构化数据（如图形或一般接近性关系数据）的评估。DNN的质量主要归因于大型模型复杂性[3]。因此，DNN主要用于无监督的表示学习和编码以及监督场景，即回归和分类学习。然而，对深层模型的培训通常需要大量的培训数据集，因此还需要长时间的培训时间。此外，由于模型的复杂性，避免损失函数的局部最小值的挑战是非平凡的[1，5，17]。解决此问题，有利于几种正则化技术[3]。此外，正如[7]中指出的那样，稳定的学习有助于因果推断，从而可以通过其他信息来增强数据库的稳定性。处理那些DI文化的另一种可能性是将有关数据可用的其他知识整合到机器处理的数据处理中
AMPC扩增的进展引用发布版本（APA）：Yiwen，H.，Karabulut，E。，＆Degeler，V。O.（印刷中）。饮酒的本体学习的大型语言模型
摘要当前，大多数本体论都是手动创建的，这是耗时且劳动力密集的。同时，大型语言模型（LLM）的高级功能已被证明在各个领域中有益，从而显着提高了文本处理和文本生成的效率。因此，本文着重于将LLMS用于本体学习。它使用手动本体构建方法作为促进本体学习LLM的基础。所提出的方法基于检索增强产生（RAG），并将其传递给LLM的查询基于手动本体论方法 - Lite本体论。已经对LLM的两种不同变体进行了实验，它们都以不同程度的程度证明了本体学学习的能力。这种方法显示了使用LLMS（半）自动化本体学习学习的方向的有希望的初始结果，并使没有先前领域专业知识的人的本体论施工过程更容易。最终的本体论是由域专家评估的，并根据定义的标准对其进行了排名。基于评估结果，最终的本体论可以用作基本版本，但是它需要域专家的进一步微调以确保其准确性和完整性。
![arXiv:2006.05113v2 [cs.CL] 2020 年 10 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f9b32c624c61412e9dff405b83c1a5f8f2674879.webp)
arXiv:2006.05113v2 [cs.CL] 2020 年 10 月 2 日
受认知启发的 NLP 利用人类数据来教机器语言处理机制。最近，神经网络已经通过行为数据得到增强，以解决一系列涵盖语法和语义的 NLP 任务。我们是第一个利用神经科学数据，即脑电图 (EEG)，为神经注意力模型提供有关人类大脑语言处理的信息的人。处理 EEG 数据的挑战在于特征非常丰富，需要大量预处理才能分离特定于文本处理的信号。我们设计了一种方法来寻找这样的 EEG 特征，通过将理论驱动的裁剪与随机森林树分割相结合来监督机器注意力。经过这种降维后，预处理的 EEG 特征能够区分从公开的 EEG 语料库中检索到的两个阅读任务。我们应用这些特征来规范关系分类的注意力，并表明 EEG 比强基线更具信息量。这种改进取决于任务的认知负荷和 EEG 频域。因此，用 EEG 信号通知神经注意力模型是有益的，但需要进一步研究以了解哪些维度在 NLP 任务中最有用。
预测和消除加速稀疏训练中的冗余计算
深度神经网络 (DNN) 是图像、语音和文本处理的最新技术。为了解决训练时间长和能耗高的问题，自定义加速器可以利用稀疏性，即零值权重、激活和梯度。提出的稀疏卷积神经网络 (CNN) 加速器支持使用不超过一个动态稀疏卷积输入进行训练。在现有的加速器类别中，唯一支持双面动态稀疏性的是基于外积的加速器。然而，当将卷积映射到外积时，会发生与任何有效输出都不对应的乘法。这些冗余笛卡尔积 (RCP) 降低了能源效率和性能。我们观察到在稀疏训练中，高达 90% 的计算都是 RCP，它们是由 CNN 训练后向传递期间大矩阵的卷积产生的，用于更新权重。在本文中，我们设计了一种机制 ANT 来预测和消除 RCP，与外积加速器结合使用时可以实现更高效的稀疏训练。通过预测超过 90% 的 RCP，在使用 DenseNet- 121 [ 38 ]、ResNet18 [ 35 ]、VGG16 [ 73 ]、Wide ResNet (WRN) [ 85 ] 和 ResNet-50 [ 35 ] 的 90% 稀疏训练中，ANT 比类 SCNN 加速器 [67] 实现了 3.71 倍的几何平均速度提升，能耗降低了 4.40 倍，面积增加了 0.0017 平方毫米。我们将 ANT 扩展到稀疏矩阵乘法，以便同一个加速器可以预测稀疏全连接层、Transformer 和 RNN 中的 RCP。