将文档分类到不同的保留计划中对于选择过程非常重要。通常,使用由各种保留标准设置的规则对文档进行分类。这些由知识和信息管理手动处理。然而,随着原生数字文档的数量不断增加,文档选择和分类可能是一项艰巨的任务。此外,由于数字文档的内容很容易被复制和再现,情况变得更加复杂。如果文档未正确分类,则部门内各个分支机构分散的文档多份副本可能会构成严重的安全威胁。英国国家档案馆 (TNA) 数字保存部门的研究团队正在研究如何使用现有的人工智能工具进行文档选择过程。本文报告了团队使用开源库开发的基准测试工具,以与市场上流行的商业工具进行比较。
Hanus博士是爆炸室和防爆容器的产品经理。Hanus博士是Pardubice大学能量材料研究所的毕业生,并获得了硕士学位。(1996)和博士学位(1999)学位。他于2004年加入OZM研究。他在军事武器和弹药技术学院担任国防科学家也有六年的经验。他负责转变捷克军的方法论,用于对现代北约标准的爆炸性材料的资格和服务监视,开发新的测试方法,用于火箭和导弹中爆炸性材料的使用寿命控制,开发弹药非军事化技术和增强的爆炸爆炸物。他在北约委员会的爆炸材料AC/310 SG1和AC/326 SG1(1998–2006)的测试中担任国家代表,撰写了100多个以上的R&D报告和技术文档,3个北约标准,3个Czech国防标准,19篇论文,19篇论文,科学会议,1份专着,1份大学教科书。
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