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LLMS中的图像理解
项目描述。大型语言模型（LLMS）的令人印象深刻的成功引发了管理多种方式以外的多种方式的需求。结果，已经出现了大型多模型（LMM），例如GPT-4V，GEMINI，DEEPSEEK-VL和QWEN2-VL。这些模型可以理解涉及视觉和语言的说明并采取行动，即，它们使用户能够上传图像并与LLM讨论。原则上，多模式变压器（例如剪辑和碎片）旨在处理文本和图像输入。这些模型在关节空间中处理视觉和文本数据。这使他们可以理解文本并将其连接到视觉表示。一般框架如下：i）图像特征首先是通过视觉变压器（例如VIT）提取的，该vit将视觉数据转换为嵌入，ii）文本输入由语言模型处理，该模型将文本模型转换为自己的嵌入，然后iiii iii）通过共享的变压器结构或通过交叉说明机构将两个嵌入式处理在一起。但是，有一些架构细节将这些模型彼此区分。
LSB和Playfair Cipher的组合概念
数据安全现在是非常必要的，目的是确保重要的数据和信息不会落入未经授权的人的手中。广泛的数据交换过程为未经授权的当事方提供了获取，复制或窃取交换数据的机会。这是触发交换时确保数据的重要性。在计算机科学领域，可以通过多种方法可以保护数据。这些方法包括隐肌和密码学的概念。隐化是一种隐藏数据中的数据的方式，而密码学是一种将数据编码为没有意义的形式的一种方式。本研究旨在使用Playfair Cipher密码学方法设计一个系统，以文本数据的形式保护消息，并使用图像媒体使用图像介质，并最少有显着的位（LSB）隐肌，并且包含该消息的图像对图像包含秘密消息的眼睛看不到。关键字：LSB，密码学，Playfair Cipher，隐肌。
COVID-19 社交隔离期间的情绪语义趋势和人物情绪检测人工智能
这是一个多任务文本数据处理方法框架，基于 Plutchik/Ekman 的情绪检测和趋势检测方法，作为有意义的情绪检测和分析的管道实现。我们对该框架进行了评估并建立了一个试点系统。结果证实了所提出的框架对 COVID-19 推文的主题趋势和情绪检测的有效性。我们的研究结果表明，居家限制导致人们在推特上表达了积极和消极的情绪语义（感受），其中消极情绪是“愤怒”（8.5% 的推文），其次是“恐惧”（5.2%）、“期待”（53.6%），积极情绪语义是“喜悦”（14.7%）和“信任”（11.7%）。与呆在家里有关的安全问题的语义趋势在 28 天内迅速下降，与朋友死亡和隔离生活有关的负面情绪在某些日子里有所增加。这些发现有可能通过监测被隔离人员的情绪变化趋势来影响公共卫生政策决策。本文提出的框架有可能通过用作在线情绪检测工具包来协助此类监测。
使用人工智能技术的思维导图生成工具
该模型将思维导图与联想、回溯、比较和认知功能结合在一起，并以一种新的方式连接思维导图的元素。IMAPGINE 从任何数据源（doc、docx、pdf、txt、rtf、xlsx、网页）获取文本，通过标准算法从源文档中提取文本数据，进行文档操作，然后通过全局代码结构确定文本在代码中的位置，通过选择性标签封装优化文本定位，从代码中提取文本。IMAPGINE 还可以处理文档中遇到的图像和图表。如果源文档中存在流程模型或流程图，它也会通过提取流程模型中的焦点数据将其转换为思维导图，并通过基于名称进行比较来确定它们之间的链接。如果找到具有相同词基的术语，则将其转换为思维导图。为思维导图生成标题。
使用AI反馈
等。，2023）。这些模型包括公开可用-042 Able LLM（Touvron等人，2023; Chiang等。，043 2023; Taori等。，2023）带有视觉编码器和044其他可学习参数（Hu等人，2022; 045 Liu等。，2023b; Li等。，2023a）。将LLMS 046适应视频方式，从而提高了他们的能力047解释视觉内容，它们都使用多模式049指令数据进行了Su-048 perved-048 perved-048（SFT）阶段（Luo等人（Luo等）（Luo等），2023; Muham-050 Mad Maaz和Khan，2023年； Li等。，2023b）。051然而，视频052和文本之间的多模式对齐面临着不足053的重大挑战053的体积和多模式指令质量 - 与仅文本数据相比，多模式指令-054调音数据；仅文本的055数据通常很丰富且多样化，而mul-056 timodal数据通常受到数量和057全面性的限制（Wei等人。，2021;刘等。，058
时间序列的大型语言模型：调查
大型语言模型（LLMS）在诸如自然语言过程和计算机视觉之类的领域中有明显的使用。超越文本，图像和图形，LLM为分析时间序列数据，诸如气候，物联网，医疗保健，传统，音频和金融等有益领域的巨大潜力。本调查论文提供了深入的探索和详细的分类法，以利用用于利用LLMS进行时间序列分析的各种方法。我们解决了弥合LLM的原始文本数据训练与时间序列数据的数值性质之间差距的固有挑战，并探讨了将知识从LLMS转移和提炼知识转移到数值时间序列分析的策略。我们详细介绍了各种方法，包括（1）LLM的直接提示，（2）时间序列量化，（3）对齐技术，（4）利用视频模式为桥接机制，以及（5）LLMS的组合。此外，这项调查还提供了各种域中的多模式时间序列和文本数据集的全面概述，并讨论了这个新兴领域的挑战和未来机会。
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。
使用机器学习方法研究技术...
在全球范围内缺乏有关亲密伴侣暴力（IPV）环境中有关技术相关滥用（“技术滥用”）的抽象定量证据。这种缺点为发展基于证据的干预措施的发展造成了障碍。本章借鉴了一个数据科学驱动的研究项目，该项目旨在为英国IPV技术滥用的性质和程度生成统计证据（英国）。使用独立英国慈善机构Crimestoppers（2014-2019）的数据，我们展示了一种自动化方法，促进了自然语言处理和机器学习方法，以识别大量非结构化文本数据中的技术滥用案例。本章对数据中发现的技术滥用类型以及计算方法论提供的挑战和好处提供了有用的见解。研究团队已发布了代码，并培训了算法的机器以及本章的出版物。这有望使其他搜索者可以测试，部署并进一步改善自动化方法，并可以促进对其他文本数据集的分析以识别技术滥用。
KCI_FI003062526（2）.pdf
随着对电动汽车技术（EV）技术的越来越多的注意，研究人员一直在积极研究电动汽车技术的分类和轨迹趋势。本研究旨在通过结合EV专利引用和文本数据来理解和表征EV技术趋势。使用基于知识的主要路径分析和最新的主题建模方法（伯托）进行了EV专利数据的分析，该方法根据考虑特定技术的分类产生了技术轨迹的详细展示。该分析确定了包括200项专利的核心技术轨迹，该轨迹分为三个主题：“推进和控制”，“充电和电池”和“电路热管理与自动驾驶”。该研究揭示了“推进与控制”和“充电与电池”技术之间的互动和一致的发展；混合动力汽车和无线充电技术的重要性；电路热管理技术的进步；自主驾驶技术的出现。使用定量专利数据，本研究为电动汽车行业的利益相关者提供了技术见解，从而有助于对电动汽车技术轨迹趋势的识别和分类。