现在很多公司都会面临，内部敏感信息，比如代码，内部系统服务器地址，账号，密码等等泄露到GitHub上的风险，有恶意的也有非恶意的。这个问题有时很难完全规避掉，为了降低可能的恶劣影响，一般都是会内部搭建一个GitHub敏感信息泄露的监控系统。
文摘菌记得小时候看《哈利·波特》小说的时候，最难记住的就是那些音译的名字，又长又多，最后只能关注那几个主要人物，跟着主要剧情一路过去，当个爽文看完了。
在这个教程中，我们将使用2层神经元（1个隐层）和词袋（bag of words）方法来组织我们的训练数据。 文本分类的方法有三种 ： 模式匹配 ， 传统算法和神经网络 。 虽然使用多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）的算法出乎意料地有效，但它有三个基本缺陷：
光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。
本文介绍了如何通过光学字符识别（OCR）技术来识别收据中的文本内容，并探讨了在识别过程中可能遇到的文本噪声问题，以及如何解决这些问题。同时，文章还介绍了如何使用CNN和LSTM等深度学习技术来提高文本识别的准确率。
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】终于，AI检测器总算是被OpenAI给憋出来了。 群众的讨伐声浪一重又一重，OpenAI终于顶不住了。 从大学教授，到Stack Overflow，可谓是苦ChatGPT久矣。现在，无论是老师看到学生提交的论文，还是码农看到网上的代码，都不敢确定作者是人还是AI。 口诛笔伐之下，OpenAI顶不住了，火速发布了一款AI检测器。 左右互搏：OpenAI发布ChatGPT检测器 刚刚，OpenAI官宣了自家的AI文本分类器。 它是一个经
在上一篇文章中，我大致介绍了推荐系统，但卡在了矩阵系统的性能这一块。所以本文将继续上一篇，一个个找出每个没有执行的变量，并尝试修复它们。
目前的主流算法也可以分成单阶段和两阶段两大类两阶段的方法都是基于目标检测和实例分割中常用的算法Faster R-CNN 和Mask R-CNN。Li 等人(2017a)提出了第1个基于深度学习的端到端自然场景文本检测和识别算法，该方法基于Faster R-CNN 进行检测，将通过RoI-Pooling 提取的共享特征送入基于注意力机制(Attention)的识别器进行文本识别，但该方法只能检测识别水平方向的文本。Lyu 等人(2018b) 基于Mask R-CNN 提出了MaskTextSpotter，该方法在RoI-Align 之后额外增加了一个单字实例分割的分支，对文本的识别也是依赖于该分支的单字符分类。
大脑在自发言语回忆前的活动为记忆提取的认知过程提供了一个窗口。但是这些记录中包含了与记忆提取无关的神经信号，例如与反应相关的运动活动。本研究中，我们探究了极端记忆要求条件（被试在几秒钟或几天后进行内容回忆）下记忆提取的EEG频谱生物标志物。这种操纵方式有助于分离出与长时记忆提取相关的脑电成分。在回忆提取之前，我们观察到theta (4-8Hz)频段功率增加(+ T)，alpha (8-20Hz)频段功率(-A)降低和gamma (40-128Hz)频段功率增加(+ G)，这种频谱模式(+ T-A + G)区分了长延迟回忆和立即回忆的情况，我们认为频谱模式（+ T-A +G）可以作为情景记忆提取的生物标志物。
麻省理工学院的研究人员开发了一种神经网络模型，可以分析采访中的原始文本和音频数据，以发现指示抑郁症的语音模式。该方法可用于为临床医生开发诊断辅助工具，以便在自然对话中检测到抑郁症的迹象。
文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
对于Project Mosaic，我正在通过分析抽象文本和共同作者社交网络来研究UNCC在社会科学和计算机和信息学方面的出版物。
本文所描述的研究主要关注在线手写体识别系统中的单词识别技术。该在线手写体识别系统使用多组件神经网络(multiple component neural networks, MCNN)作为分类器的可交换部分。作为一种新近的方法，该系统通过将手写文字分割成可单独识别的小片段(通常是字符)来进行识别。于是，识别结果便是每个已识别部分的组合。然后将这些组合词发送给单词识别模块作为输入，以便用一些字典搜索算法来从里面选择最好的一个。所提出的分类器克服了传统的分类器对大量字符类别进行分类时的障碍和困难。此外，所提出的分类器还具有可扩展的能力，可以通过添加或更改组件网络和内置字典的方法来动态地识别另外的字符类别。
图像处理适用于图像和视频。良好的图像处理结果会为后续的进一步处理带来很大的帮助，例如提取到图像中的直线有助于对图像中物体的结构进行分析，良好的特征提取会优化深度学习的结果等。今天我们来回顾一下图像处理中的最基础的，但是却非常实用的一些操作。
在 Python 中，我们可以使用字典和循环等方法、利用正则表达式和实现列表推导等方法对具有相似统计和结束字符的单词进行分组。该任务涉及分析单词集合并识别共享共同开始和结束字符的单词组。这在各种自然语言处理应用程序中可能是一种有用的技术，例如文本分类、信息检索和拼写检查。在本文中，我们将探讨这些方法，以在 Python 中对相似的开始和结束字符单词进行分组。
会话式多文档问答旨在根据检索到的文档以及上下文对话来回答特定问题。 在本文中，我们介绍了 WSDM Cup 2024 中“对话式多文档 QA”挑战赛的获胜方法，该方法利用了大型语言模型 (LLM) 卓越的自然语言理解和生成能力。
主观健忘（Subjective memory complaints，SMC）代表认知成分中的事件记忆出现问题，是老年人阿尔茨海默病的预测因子。本试验的目的是在双盲、随机和假对照的平行实验下，研究经颅交流电刺激（tACS）于内侧前额叶皮层（mPFC）对SMC患者情景记忆改善的效果。16名SMC参与者在mPFC上接受了主动或假的theta tACS治疗。记录脑电图，并进行Rey听觉语言学习测试（RAVLT）。通过RAVLT测量，tACS可显著改善情景记忆表现。与假手术组相比，脑电图数据显示主动tACS导致theta功率下降；中央后、脑岛和扣带回的theta, alpha和gamma电流源密度（CSD）下降；theta和gamma相位同步减少。此外，RAVLT延迟回忆评分与theta频带的左下回CSD之间存在显著相关性。本研究结果显示，mPFC的theta tACS可以通过调节大脑额叶和颞叶区域的活动来改善SMC患者的事件记忆，因此可以被认为是治疗健忘的潜在干预手段。
下面的鱼骨图就是个人整理的NLP相关的一个学习路线，某种意义上可以理解为一个知识体系，本文将尽量结合示例简单的去描述一下这些基本概念。
MISIS大学信息技术和计算机科学系副教授，博士，数学家和博士Alexandra Bernadotte优化了算法，显著提高了机器人设备对心理命令的识别精度。这是通过优化字典的选择来实现的。在机器人设备中实现的算法可用于通过噪声通信信道传输信息。研究结果发表在同行评议的国际科学杂志《数学》上。
数月前的某个夜晚，我躺在床上时，一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来，那么那些听不见或看不见的人该怎么办？」我不知道究竟是什么触发了这个想法。我自己能听、能说，周围也没有聋哑人，而且我也没有语音助手。也许是因为无数语音助理方面的文章突然出现，也许是因为各大公司争相让你选择它们的语音助手产品，或许只是因为经常在朋友的桌上看到这些设备。由于这个问题无法从记忆中消失，我知道我需要仔细考虑它。
作者|Audrey 编译|Nancyzxll Vala 娟卷 选文|康欣 非常开心，我能够借Robotiq公司的官方博客揭开自动化的神秘面纱，并帮助大家初步认识和感知自动化这个理念。希望在读完这篇文章后，您能对自动化视觉检测系统有更多的了解。 记得在一个图像处理的会议上，一位学者讲述了关于颜色感知的事情。他谈到自己曾经和一位潜在的客户探讨这个问题。那个客户说“我觉得颜色感知很容易，因为这个自动化的视觉系统只需要告诉我们某一部分是绿色或者不是。”听起来确实很简单的，是不是？那么，现在请您回忆下，最后一次决定
在每个渗透测试中，无论对于网络还是 Web 应用，都有一套流程。其中需要完成一些步骤，来增加我们发现和利用每个影响我们目标的可能的漏洞的机会。例如：
语言模型通俗的将就是判断一句话是不是正常人说出来的。统计语言模型是所有 NLP的基础，被广泛应用与语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务。传统的统计语言模型是表示语言基本单位（一般为句子）的概率分布函数，这个概率分布也是该语言的生成模型。通俗的讲，如果一句话没有在语料库中出现，可以模拟句子的生成的方式，生成句子在语料库中的概率。一般语言模型可以使用各个词语条件概率的形式表示：
大数据文摘作品 编译：happen，吴双 高宁，笪洁琼，魏子敏 本文将一步步向你展示，如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道，真正的语音与音频识别系统要复杂的多，但就像图像识别领域的MNIST，它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后，你将拥有一个模型，能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语，或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
伦敦大学学院神经病学研究所（Instituteof Neurology, UCL）的DietgoL. Lorca-Puls等人在BRAIN期刊上发表的一项研究使用了经颅磁刺激仪（TMS）和未损伤的大脑来进行“功能定位”，并对中风后语言功能进行预测。该研究表示，他们的分类准确率比使用fMRI或者未使用“功能定位”的TMS刺激的方法的分类准确率更高。 Introduction 前人对正常人经颅磁刺激(TMS)的研究报道称，对在左前缘上回leftsupramarginal gyrus (SMG)或左额下回岛盖部
与所有其他零售公司一样，亚马逊努力解决客户评论中存在的欺诈和质量差的问题，并开发系统来识别公正和可靠的信息，以获得更好的客户体验。该分析试图将自然语言处理、情感分析和主题建模领域的现有工作应用到从 Amazon 检索的数据中。
一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含
作为一名数据科学家，文本数据提出了一个独特的挑战：虽然金融、年龄和温度数据可以立即被注入线性回归，但词汇和语言本身对统计模型毫无意义。
我们每天都在用 Google, 百度这些搜索引擎，那大家有没想过搜索引擎是如何实现的呢，看似简单的搜索其实技术细节非常复杂，说搜索引擎是 IT 皇冠上的明珠也不为过，今天我们来就来简单过一下搜索引擎的原理，看看它是如何工作的，当然搜索引擎博大精深，一篇文章不可能完全介绍完，我们只会介绍它最重要的几个步骤，不过万变不离其宗，搜索引擎都离开这些重要步骤，剩下的无非是在其上添砖加瓦，所以掌握这些「关键路径」，能很好地达到观一斑而窥全貎的目的。
环境和人类的发展息息相关，环境的恶化给人类带来的不仅仅是表面看起来的危机，生存在环境问题严重的人群中可能也被潜在的影响甚至于改变其发展轨迹。儿童在幼年阶段尤其容易受到此类问题的困扰，但环境变化如何具体作用于我们人体目前还不清楚，因此，有大量研究在对类似问题进行研究（比如中国雾霾问题的大规模研究）。阅读障碍是一种目前仍旧不清楚其病理成因的语言障碍之一，其中，遗传因素可以解释60%的阅读障碍患者的障碍成因。有研究者指出暴露于神经性毒物，包括多溴二苯醚(PBDEs，一种神经毒物，被大量用作印制板基材覆铜箔层压板与半固化片的阻燃剂，被混合在树脂中，有毒，味道类似桉树气)，可能是该问题研究中容易被忽视的危险因素（如果儿童在出生前就长期保留此类毒物浓度较大的环境中，其遗传因素可能受到影响）。为此，来自哥伦比亚大学的研究者使用静息态功能性磁共振成像(rs-fMRI)检查了5岁儿童社区样本(N=33)中产前PBDE浓度与阅读相关网络(RN)功能连接的相关性。产妇血清中的多溴二苯醚(ΣPBDE)含量测定在12.2 （Mean）+2.8(SD)妊娠周进行。结果发现，这些5岁儿童在产前接触到的ΣPBDE浓度越高，其阅读网络的全局效率就越低，而ΣPBDE浓度与DMN网络则不相关，这说明了ΣPBDE浓度的影响是具有特异性的。本研究发表在环境与健康类著名杂志Environment International上。
图1. 展示了未微调的BERT(bert-large-cased)无监督NER标记的句子样本
我们每天都在用 Google, 百度这些搜索引擎，那大家有没想过搜索引擎是如何实现的呢，看似简单的搜索其实技术细节非常复杂，说搜索引擎是 IT 皇冠上的明珠也不为过，今天我们来就来简单过一下搜索引擎的原理，看看它是如何工作的，当然搜索引擎博大精深，一篇文章不可能完全介绍完，我们只会介绍它最重要的几个步骤，不过万变不离其宗，搜索引擎都离不开这些重要步骤，剩下的无非是在其上添砖加瓦，所以掌握这些「关键路径」，能很好地达到观一斑而窥全貎的目的。
gensim是一个Python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF，LDA，LSI等模型转换成向量模式，此外，gensim还实现了word2vec，能够将单词转换为词向量。
互联网上有着过亿级别的书，新闻，文献等，再没有比现在更好的时间去阅读他们了，如果你有时间将所有的选择都筛选一遍的话。
中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作，中文的文本纠错，应用场景很多，诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等，例如：
这是一篇一本正经无聊的小研究项目。。 互联网现在面临很多新网络文体，比如弹幕文体、小红书的种草文体、网名等，这些超短文本中本身字符特征就比较少，但是表情包占比却很多，这是重要信息呀。 之前参加比赛，一般都是当作停用词直接删掉，在这些超短文本中可就不行了。
设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统，主要由成品模块组成。具体包含：K210 Maix Bit、配套24PIN DVP 摄像头及 LCD 屏、SG90舵机、HC-SR501人体红外感应模块、MFRC-522射频模块、HC-05蓝牙模块、有源蜂鸣器、32G SD 内存卡及读卡器、4位独立按键。
word由一系列的字符、数字和下划线构成，而WORD是由非空白符组成的字符串，有空格分开。例如image[0].x = 192.15，那么这个有很多的word组成，而只有三个WORD组成，分别为：image[0].x、=和192.15。
随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价
SQL的一个基本原理（以及SQL所继承的关系原理）就是一列中的单个数据是原子性的。
选自量子杂志 机器之心编译 编辑：王楷 现在，诸如 ChatGPT 这样的大型语言模型已经足够强大，它们已经开始表现出惊人的、让人难以预测的行为。 在正式介绍这篇文章之前，我们先提个问题：下图的表情符号描述的是什么电影呢？ 可能连你都猜不出来，这四个符号代表的电影是「海底总动员」，这一提示任务是去年评测大型语言模型（LLM）204 个任务中的其中一个任务。对于最简单的 LLM 模型，给出的回答多少有点胡编乱造，它认为这部电影讲述的是一个男人的故事；相对复杂一点的中型模型，给出的回答是「The Emoji
来源：机器之心本文约4000字，建议阅读5分钟现在，诸如 ChatGPT 这样的大型语言模型已经足够强大，它们已经开始表现出惊人的、让人难以预测的行为。 在正式介绍这篇文章之前，我们先提个问题：下图的表情符号描述的是什么电影呢？ 可能连你都猜不出来，这四个符号代表的电影是「海底总动员」，这一提示任务是去年评测大型语言模型（LLM）204 个任务中的其中一个任务。对于最简单的 LLM 模型，给出的回答多少有点胡编乱造，它认为这部电影讲述的是一个男人的故事；相对复杂一点的中型模型，给出的回答是「The Emo
借助深度学习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征（ representations）。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（backpropagation algorithm）来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数，深度学习发现了大数据集的复杂结构。深层卷积网络（deep convolutional nets)为图像、视频和音频等数据处理上带来突破性进展，而递归网络（recurrent nets ）也给序列数据（诸如文本、语言）的处理带来曙光。
2）快速，过往的psenet需要至少0.6s，pan和db在一些场景中效果差一点但快，是否有更好平衡速度和效果的方法；
今年年初，OpenAI兴致勃勃地发布了Classifier，宣称有了它，谁都能知道某一段文本是不是由GPT生成的，不说拯救世界吧，最起码老师有福了。
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