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World File Search System释义
梵语知识表达与人工智能
但是，这种二分法是语言学和人工智能领域大量研究的基础前提，但它是错误的。至少有一种语言，梵语，在近 1000 年的时间里，是一种活生生的口语，拥有大量自己的文学作品。除了具有文学价值的作品外，梵语还有一种悠久的哲学和语法传统，直到本世纪仍以不减的活力存在。在语法学家的成就中，可以算作一种释义梵语的方法，它不仅在本质上，而且在形式上与当前的人工智能研究完全相同。本文表明，自然语言也可以作为一种人工语言，而人工智能领域的许多工作都是在重新发明一个千年前的轮子。
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计算机安全原理和练习全球3版Stallings解决方案手册**数字签名和公钥加密***通过使用发件人的私钥加密消息来创建数字签名，从而确保消息的源和完整性。*在公开加密中，使用了两个键：加密的公钥和一个私有密钥进行解密。*密钥交换涉及使用加密算法在各方之间共享会话密钥，例如Diffie-Hellman密钥交换或使用收件人的公钥加密秘密密钥。**关键概念***数字签名可确保消息的来源和完整性。*公钥证书由受信任的第三方当局（证书机构）颁发，并包含用户的公钥和标识符。*密钥交换涉及各种方法，包括使用私钥或公共密钥共享会话密钥。**密码学问答***2.1：窃听者可以通过X键以相反的方向发送两个字符串来获得秘密钥匙。* 2.2a：给出了凯撒密码难题的解决方案（太长而不是释义）。* 2.2b：要解密使用特定算法加密的消息，必须以相反顺序读取密文并使用特定的矩阵操作。* 2.3：由于添加剂和独家操作的属性，无法为K0求解的公式。* * 2.4：常数用于确保每个回合的加密/解密过程不同。让我知道您是否希望我澄清或扩展这些要点！**关键点：**1。2。3。给定文本是加密概念，解释和示例的混合。它似乎是计算机安全性的教科书或手册的摘录，特别讨论了加密和解密的各个方面，数字签名，消息身份验证代码（MAC）和哈希功能。为了解释本文，我将随机选择三种重写方法之一：添加拼写错误（SE）-40％，写为非母语英语的人（NNES） - 30％或释义，并消除不必要的文本（PEUT）-30％。选择“释义并消除了不必要的文本（peut）”后，我将继续对文本进行解释：文本讨论计算机安全性的几个概念，包括加密和解密过程。对这些过程的解释似乎是关于数字安全方法的更广泛讨论的一部分。**加密和解密**：加密数据的过程涉及使用按特定顺序应用的键（K0）和增量值。解密是反向过程。**数字签名**：一个公开的系统，在其中使用发件人和接收器的钥匙验证消息，使冒名顶替者无法发送有效的消息。**消息身份验证代码（MAC）**：通过挑战发件人和接收器以揭示其秘密密钥来验证消息的真实性，只有正确的人才能做到这一点。4。**哈希函数**：一个单向函数，将任意大小的输入映射到固定大小的输出，从而使给定的输出不可能与多个输入相对应。此示例强调了如何在安全通信中使用公共密码。**加密示例：**在Alice使用Bob的公钥对消息进行加密的情况下，他用来解密消息。
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A.交流阶段1。方法 - 身体的影响2。问候 - 发起对话3。参与 - 促进交流的策略4。适应 - 灵活5。维修 - 重新建立融洽关系6。事件关闭 - 我们今天如何结束联系可能会影响未来的联系B。消息传递1。内容2。语气/语音3。非语言C.主动聆听1。肯定2。开放式问题3。镜像4。释义5。避免“您”消息6。有效的停顿7。听理解不要回应D.同理心1。移情与同情a。同理心 - 理解和分享另一个b的感受的能力。同情 - 对别人不幸的悲伤和怜悯2。建立融洽的E.询问技术1。故意关闭的问题2。开放式问题3。问题类型事实查找b。领导
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各节安排 第 1 节 标题。2. 释义。3. 适用范围。4. 职业规定和行业指定。5. 开始学徒期的年龄和资格。6. 学徒期。7. 技术培训和考试。8. 实践训练。9. 学徒最高人数。10. 学费和考试费。11. 工资。12. 额外报酬。13. 从工资中扣除。14. 工资支付。15. 医疗援助计划。16. 工作时间和加班。17. 假期。18. 户外工作。19. 个人防护设备。20. 完成技术员行业的学徒期。21. 实践行业测试。22. 费用。23. 遵守规定。第一附表：行业指定。第二附表：费用。第三附表：学徒最低工资率。
数据专业人员的生成式人工智能
- 简介 - 什么是生成式人工智能，为什么它对数据专业人员很重要？- 生成式人工智能模型和技术的主要类型有哪些？- 生成式人工智能的主要挑战和局限性是什么？- 文本生成式人工智能 - 如何使用自然语言处理和自然语言生成来创建和操作文本数据 - 文本生成任务的示例，例如摘要、释义、翻译和内容创建 - 演示：使用预先训练的生成模型生成文本 - 代码生成式人工智能 - 如何使用代码分析和代码合成来创建和改进代码数据 - 代码生成任务的示例，例如代码完成、代码文档、代码调试和代码优化 - 演示：使用预先训练的生成模型生成代码 - 结论 - 会议要点和收获总结 - 观众的问答和反馈
为时已晚，无法使用太早使用？低资源孟加拉语LLMS
我们比较了开放量和封闭式LLM的性能，例如Llama-3和GPT-4与跨孟加拉语下流任务的微调编码器模型，包括翻译，摘要，汇总，释义，问答，提示和自然语言的推流。我们的发现表明，尽管LLM通常在执行任务方面表现出色，但它们在重新制定孟加拉语脚本生成的任务中的表现却是不明智的。关键挑战包括现有LLM对孟加拉脚本的效率低下，从而导致计算成本增加和潜在的性能退化。加法 - 我们重点介绍了通常用于孟加拉NLP任务的机器翻译数据集中的偏差。我们得出的结论是，孟加拉国面向的LLM非常需要，但是该领域通常缺乏为降低一个高效模型所需的高质量预科和指导调整数据集。*
面向数据专业人员的生成式 AI
- 简介 - 什么是生成式人工智能，为什么它对数据专业人员很重要？- 生成式人工智能模型和技术的主要类型有哪些？- 生成式人工智能的主要挑战和局限性是什么？- 文本生成式人工智能 - 如何使用自然语言处理和自然语言生成来创建和操作文本数据 - 文本生成任务的示例，例如摘要、释义、翻译和内容创建 - 演示：使用预先训练的生成模型生成文本 - 代码生成式人工智能 - 如何使用代码分析和代码合成来创建和改进代码数据 - 代码生成任务的示例，例如代码完成、代码文档、代码调试和代码优化 - 演示：使用预先训练的生成模型生成代码 - 结论 - 会议要点和收获总结 - 观众的问答和反馈
可证明的人工智能生成文本鲁棒水印
随着人工智能生成的文本越来越像人类书写的内容，检测机器生成文本的能力变得至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了 GPTWatermark，这是一种强大而高质量的解决方案，旨在确定一段文本是否源自特定模型。我们的方法扩展了现有的水印策略，并采用固定组设计来增强对编辑和释义攻击的鲁棒性。我们表明，我们的带水印的语言模型在生成质量、检测正确性和针对规避攻击的安全性方面享有强有力的可证明保证。在各种大型语言模型 (LLM) 和不同数据集上的实验结果表明，我们的方法实现了卓越的检测准确率和可比的复杂度生成质量，从而促进了 LLM 的负责任使用。代码可在 https://github. com/XuandongZhao/GPTWatermark 获得。
ADE计划学习指南2024-2025
1。窃，定义为使用其他人的想法的确切语言或密切的释义。2。违反合理使用的行为，包括未经授权和未经认识的他的艺术品，图像，设计等。3。供应或接收完成的工作，包括论文，项目，大纲，艺术品，设计，原型，模型或研究作者以外的任何人提交提交的研究。4。未经授权的提交相同或本质上同一作品在两个不同类别中进行信用。5。未经授权的供应或接收有关考试形式或内容的信息。6。供应或接收部分或完整的答案，或答案的建议；或提供或接受援助以解释任何未明确授权的任何来源检查的问题。（这包括在考试期间复制或阅读其他学生的工作或咨询票据或其他来源。）