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World File Search System语义
基于改进的Segformer的水下图像的语义分割
水下图像细分对于诸如水下探索，海洋环境监测和资源开发等任务至关重要。尽管如此，鉴于水下环境的复杂性和可变性，改善模型准确性仍然是水下图像分割任务中的关键挑战。为了解决这些问题，本研究提出了基于标准Segformer模型的水下图像的高性能语义分割方法。首先，Segformer中的混合变压器主链被Swin Transformer替换，以增强特征提取并促进对全局上下文信息的有效获取。接下来，在骨干的下采样阶段和解码器中引入了有效的多尺度注意（EMA）机制，以更好地捕获多尺度特征，从而进一步提高了细分精度。此外，将特征金字塔网络（FPN）结构合并到解码器中，以在多个分辨率下组合特征图，从而使模型可以有效地集成上下文信息，从而在复杂的水下环境中增强了鲁棒性。对SUIM水下图像数据集进行测试表明，拟议的模型在多个指标上达到了高性能：联合（MIOU）的平均相交（MIOU）为77.00％，平均召回（MRECALL）为85.04％，平均精度（Mprecision）为89.03％，为89.03％，F1Score（MF1Score（Mf1score）为86.63％）。与标准Segformer相比，MIOU的提高3.73％，MRECALL为1.98％，Mprecision的3.38％和MF1Score的2.44％的提高，参数增加了989万。结果表明，所提出的方法通过最小的其他计算实现了出色的分割精度，从而显示了水下图像分割中的高性能。
认知概念生成中统一语法和语义
形式主义和功能主义的语法对自然语言产生的含义基础和语法自治之间的关系提供了不同的观点。形式主义语法强调了句法成分之间的隐式句法形式关系，并且不考虑这些成分的认知，语义和务实因素。它将语法视为自主和自治的语法，语法的形式约束可以忽略句子的功能含义。Chomsky（1981：1995）通过隐式自我控制的句法形式的规则解释了语言的生产。相比之下，Halliday（1994）是功能主义语法的第一个支持者，它拒绝了形式主义语法中提出的语言产生的单面观点。根据Halliday的说法，语法形式结构是自然语言功能含义的外部符号表示，包括概念，人际关系和文本功能。这种观点断言语言符号的形式和语言函数的含义是整合，不可分割的，并相互反映。
mlsea：可发现的机器学习的语义层
摘要。随着机器学习（ML）场的迅速发展，ML管道的数量，复杂性和组件不断增长。在线平台（例如OpenML，Kaggle）旨在收集和传播ML实验。但是，可用知识的分散，每个平台代表ML过程的不同组成部分或相互区域的组件，但以不同的方式。为了解决这个问题，我们利用语义Web技术来建模和集成ML数据集，实验，软件和科学作品纳入MLSEA，这是一种资源：（i）MLSO，一种模拟ML数据集，管道和实现的本体论； （ii）MLST，分类法，其中包含ML知识的收集为受控词汇； （iii）MLSEA-kg，一个RDF图，其中包含来自不同来源的ML数据集，管道，实现和科学作品。MLSEA为改善ML管道的搜索，解释性和可重复性铺平了道路。
具有外来内容和外来元语义的人工智能
结论 1 。人工智能可能具有外来内容和外来元语义。结论 2 。即使他们确实如此，我们也可以找到与它们交流的方法。结论 3 。认真考虑这些选择对于清晰思考生存风险、价值观一致问题和可解释的人工智能等问题至关重要。本文（以及 Cappelen 和 Dever 2021）的一个更大目标是说明语言哲学中熟悉的工作如何与理解人工智能、我们与人工智能的互动、可解释的人工智能和可解释的人工智能的核心问题直接相关。对人工智能及其表征能力的思考几乎完全脱离了过去 30 年语言哲学和元语义学的发展。一个默认的假设是，我们对人工智能表征和交流能力的理解最好留给计算机科学家和那些受过相关软件构建培训的人。1 本文提出的问题表明，哲学参与具有巨大的潜力。我们在最后一部分简要说明了潜在的回报，并讨论了生存风险、价值一致性问题和可解释的人工智能。
具有外来内容和外来元语义的人工智能
结论 1。人工智能可能具有外来内容和外来元语义。结论 2。即使他们确实如此，我们也可以找到与他们交流的方法。结论 3。认真考虑这些选择对于清晰思考生存风险、价值取向问题和可解释的人工智能等问题至关重要。本文（以及 Cappelen 和 Dever 2021）的一个更大目标是说明语言哲学中熟悉的工作如何与理解围绕人工智能、我们与人工智能的互动、可解释的人工智能和可解释的人工智能的核心问题直接相关。对人工智能及其表征能力的思考或多或少完全脱离了过去 30 年语言哲学和元语义学的发展。一个默认的假设是，我们对人工智能的表征和交流能力的理解最好留给计算机科学家和那些受过相关软件开发培训的人。1 本文提出的问题表明，哲学参与具有巨大的潜力。我们将在最后一节中简要说明潜在的回报，并讨论生存风险、价值一致性问题和可解释的人工智能。
面向语义数据容器管理的可扩展性指南
语义技术有助于创建和管理概念模型（也称为本体），并将概念模型应用于大规模和分散的信息系统，以促进对数据和元数据的共同理解。语义数据容器管理是一种基于本体的方法，用于组织数据集并自动发现满足特定信息需求的数据集 [8]。语义数据容器方法目前正在空中交通管理 (ATM) 领域的合作研究项目 BEST (http://project-best.eu) 中开发。语义容器由数据项和元数据组成，它们提供了数据项要成为语义容器的一部分所要满足的成员条件的高级描述。成员条件通常描述数据项的地理空间和时间范围，
面向语义数据容器管理的可扩展性指南
语义技术有助于创建和管理概念模型（也称为本体），并将概念模型应用于大规模和分散的信息系统，以促进对数据和元数据的共同理解。语义数据容器管理是一种基于本体的方法，用于组织数据集并自动发现满足特定信息需求的数据集 [8]。语义数据容器方法目前正在空中交通管理 (ATM) 领域的合作研究项目 BEST (http://project-best.eu) 中开发。语义容器由数据项和元数据组成，它们提供了数据项要成为语义容器的一部分所要满足的成员条件的高级描述。成员条件通常描述数据项的地理空间和时间范围，
通过基于深度学习的语义提高夜间驾驶安全性
摘要： - 夜间驾驶带来了可见性和照明降低带来的相当困难，从而提高了不幸的可能性。热成像技术通过捕获由物体发出的热辐射（独立于环境照明条件）来提供有希望的解决方案。在本文中，我们建议一种独特的方法，用于在涉及使用深度学习技术的情况下获得的热图像的语义分割。我们的方法的标题为“用于夜间场景的多模式语义分割算法”，利用卷积神经网络（CNNS）将热图像中的像素准确分类为有意义的类别，例如道路，车辆，车辆，行人和障碍物。我们采用编码器架构，转移学习和量身定制的数据增强策略，以提高通用性以及分割能力的准确性。使用公开访问数据集进行的测试，包括KAIST数据集，证明了我们方法在准确分割热图像中的有效性。性能指标，例如像素级准确度（99％），平均相交（MIOU）（95％）（95％），总体精确度（95.75％），总召回率（96.25％）（96.25％），整体F1分数（95.75％），准确性（98％）以及准确性（97％）的详细信息中包括了详细的份量。这些值提供了拟议方法的有效性的定量度量，从精度和计算效率方面展示了其优于现有技术的优势。我们的研究有助于提高夜间驾驶安全性并提高自动驾驶汽车技术。
拆开气候变化话语中风险语义的包装
摘要。气候变化评估社区依赖于广泛接受的风险及其组成部分的定义，例如危害，暴露和脆弱性，由著名的国际组织气候变化小组（IPCC）提供。这些年来，这些风险的定义一直在发生变化，并以一种一般和“常识”的形式提出，因为公共社会需要理解它们，并容纳了不同研究流所接受的风险概念。但是，这些定义在操作气候风险评估程序中已证明无效，这暴露了歧义的关键需求。本文通过解开IPCC最新定义和词汇表的基于的关于价值和风险（掩盖）的共同本体的定义和词汇表，以解决气候变化评估中的风险和同源概念的语义清晰度。这项研究为气候变化研究中的风险提供了更精确，更精致的本体论基础，可以更好地与场景和评估的复杂性保持一致，并通过支持更有效的沟通和对气候相关风险的更有效沟通和评估，从而有助于气候变化研究，并对其进行缓解和适应。
语义概念的神经解码：系统文献综述
长期以来，一些哲学家认为，我们对世界的体验是一种内在的主观体验，是我们个人的体验 [1, 2]。我们可能和邻居尝过同样的苹果、闻过同样的玫瑰、听过同样的鸟鸣，但长期以来，我们个人的心理状态被认为具有非常独特和主观的性质 [1]。许多哲学家将这种个人的内省体验称为我们的“感质”，即我们自己内省可获得的对世界的体验 [1, 2]。长期以来，一些人认为，我们不可能绝对确定地知道别人是如何体验世界的。尽管这可能仍然是正确的，但现代神经科学正越来越多地开始揭示我们的大脑如何对世界上的特定体验做出反应。我们现在知道，当我们吃苹果或闻玫瑰时，大脑中会发生哪些特定的活动模式，而且，从广义上讲，对于许多人来说，在这些体验过程中活跃的大脑部分是相似的 [3, 4, 2]。事实上，现代神经科学的很大一部分都集中在我们体验世界时的意识心理状态（我们的“感受性”）与大脑活动之间的关系上[5]。近年来，随着能够实时观察大脑活动的现代非侵入性神经成像工具的发展，这项工作得到了迅速加速[6]。功能性磁共振成像（开发于 20 世纪 90 年代[7, 8]）和脑电图（开发于 19 世纪 70 年代至 90 年代[9]，但最近与强大的计算机驱动统计分析技术相结合）等技术已与神经系统研究相结合，