在我们的工作中，我们考虑只提供文档(产品或商品评论)而不提供摘要的设置，并提出一个端到端的神经模型架构来执行无监督的生成摘要。...我真的不知道这三种评估方法中有哪一种是真正能衡量的，而且没有人类受试者的评估来支持它们。 评级的准确性似乎取决于所使用的CLF的选择，充其量只能说明总结是否传达了与原始评论相同的平均意见。...本文提供了一些关于没有（监督）配对数据集的情况下，多文档摘要学习模型的新颖想法。但存在几个明显的问题。 总结而言，这个模型似乎建立在一个隐含的假设之上，即多文档的输出摘要应该与单个输入文档足够相似。...评分：5 置信度：4 评审人3：在抽象式无监督多文档摘要的基础上开创了新的工作 这篇投稿提供了一个真正新颖、创造性的、有用的方法来实现无监督的抽象多文档摘要，这是一个相当令人印象深刻的工作。...我们证明了神经调节可塑性能够让神经网络在强化学习和监督学习任务中取得更好的结果。在一项任务中，一个具有数百万参数的神经调节可塑LSTM，在基准语言建模任务上优于标准LSTM。
这些API也取得了下面一系列的佳绩： 流行 潜力强 良好的参考文档 易于使用 功能齐全 API的流行度使用各种指标来确定，包括ProgrammableWeb的关注度、Github的活跃度、Twitter...相关文章：How Predictive APIs Simplify Machine Learning IBM Watson Developer Cloud网站有着出色全面的API文档、交互式的API文档...IBM计划继续扩展Watson Developer Cloud 的API、Watson Content Marketplace以及商业合作伙伴，以此来推动Watson 技术在全球的使用。 ?...虽然Google Prediction AP是大多数热门机器学习API中的一个，但应该指出的是，最新的版本（1.6）早在2013年6月就发布了。...在2014年10月，公司发布了 Diffbot Analyze API，它能可视化分析web网页，然后决定应该使用哪个DiffbotAPI。
然而其中还是出现了明确失败的结果。微软三次返回了相当错误的说明文字，把松饼描述成了毛绒动物或泰迪熊。 ?...谷歌是最好的松饼识别器，在测试集的 7 张松饼图片中 6 次返回了「松饼」为最高信度标签的结果。...在上图中，狗的服装可能迷惑了 API 的识别（人类有时候也会受到这种影响）。IBM Watson 可以标记出帽子，但无法说出是人还是狗穿戴着帽子。...欺骗 API 仅仅是因为好奇，我们尝试使用一些带「错觉」的图片来欺骗 API。例如使用同时包含吉娃娃和松饼的图片或类似狗形状的纸杯蛋糕图片来测试 API。...以下是 API 识别包含了吉娃娃与松饼图片的结果： ? IBM 和 Cloudsight 是仅有的两个 API 确认图像中确实有食物，然而 IBM 还是预测了「章鱼烧」、「日式饺子」等类别。
外部用户和开发人员在使用 YouTube 和 Google Cloud api 等服务时可以观察到这些特性。...因此，每个商店将是一致的。 IBM IBM 开发了知识图谱框架，Watson Discovery Services 使用该框架并提供相关服务，这些服务已经部署在 IBM 以外的许多行业配置中。...IBM Watson 以两种不同的方式使用知识图谱框架: 第一，该框架直接支持 Watson Discovery，它关注于使用结构化和非结构化的知识来发现新的、不明显的信息，以及发现之上的相关垂直产品;...Discovery 用例创建了领域文档或数据源中不直接显示的新知识。这种新知识可能是令人惊讶和反常的。...例如，在 eBay 的产品知识图谱中，许多图谱关系是从列表和卖家目录中的非结构化文本中提取出来的; IBM 的Discovery知识图谱依赖于文档作为图中表示的事实证据。
如下图左图是人脸检测的候选框结果，每个边界框有一个置信度得分(confidence score)，如果不使用非极大值抑制，就会有多个候选框出现。...从公式中可以看出，利用边框的得分与IoU来确定新的边框得分，如果当前边框与边框M的IoU超过设定阈值Nt时，边框的得分呈线性的衰减。...NMS时用到的score仅仅是分类置信度得分，不能反映Bounding box的定位精准度，既分类置信度和定位置信非正相关的，直接使用分类置信度作为NMS的衡量指标并非是最佳选择。...具体做法是，在NMS过程中，当边框A抑制边框B时，通过下式来更新边框A的分类置信度。 ?...DIoU还可以替换普通的IoU评价策略，应用于NMS中，使得NMS得到的结果更加合理和有效。 2.4 CIOU 论文作者在提出了DIoU的基础上，回答了一个问题，即一个好的回归框损失应该考虑哪几个点？
无论我们将请求发送到哪个节点，它都能负责从各个包含我们所需文档的节点收集回数据，并将最终结果返回給客户端。 2.3、发现机制 发现机制负责发现集群中的节点，以及选择Master节点。...单播发现(unicast discovery)应用 transport 模块实现发现(discovery)。使用单播，您可以为 Elasticsearch 提供一些它应该去尝试连接的节点列表。...norms Norms 存储各种用于在查询时计算查询条件的相关性得分的标准化因子。...原来的查询语句：“请告诉我，USER1的文档数量一共有多少” 使用自定义Routing（在USESR ID上）后的查询语句：“请告诉我，USER1的文档数量一共有多少，它就在第三个分片上，其它的分片就不要去扫描了...当搜索数据时，默认查询所有分片结果然后汇总，而并不必须知道数据到底存在哪个分片上，具体的计算公式如下： [默认计算公式] 假设有一个100个分片的索引。当一个请求在集群上执行时会发生什么呢？
Bitext：提供了最精确的多语言的基于主题的市场中的情感。目前提供了四种语义服务：实体和概念提取、情感分析和文本分类。该 API 支持 8 种语言。...Amazon Machine Learning：可用来找到数据的模式。已有用户使用该 API 来执行欺诈检测、需求预测、目标市场确定和点击预测分析等任务。...IBM Watson Retrieve and Rank：开发者可以将自己的数据加载到该服务中，并用已知的相关结果对机器学习模型（Rank）进行训练。服务输出包括一个相关文档和元数据列表。...Microsoft Azure Anomaly Detection API：使用时间中均匀间隔的数值来检测时序数据中的异常。...比如，当检测计算中的内存使用时，一个上升趋势可能是相关的，因为其可能指示了着内存泄露。
吸取了 的教训，在算法执行过程中不是简单的对 大于阈值的检测框删除，而是降低得分。算法流程同 相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分。其算法步骤如下： ?...函数是为了降低目标框的置信度，满足条件，如果 和 的 越大， 就应该越小， - 提出了两种 函数： 经典的 算法将 大于阈值的窗口的得分全部置为 ，可表述如下： ?...是 - 特殊形式，当得分重置函数采用二值化函数时， - 和 是相同的。 - 算法是一种更加通用的非最大抑制算法。 而，在一些场景的实验中，可以看到 的效果也是优于 的。 ?...针对分类置信度和框的 不是强相关的问题，构建一种 的置信度，来建模有多大把握认为当前框和 是重合的。...对于 分布，当 越小，其函数图像就会越瘦高，同时，当 越小，表示网络越确定，可以使用 就可以作为网络的置信度。 同时，论文使用 散度来最小化 。
NMS简单地将得分作为一个边框的置信度，但在一些情况下，得分高的边框不一定位置更准。 阈值难以确定。过高的阈值容易出现大量误检，而过低的阈值则容易降低模型的召回率，超参很难确定。...公式中Si代表了每个边框的得分，M为当前得分最高的框，bi为剩余框的某一个，Nt为设定的阈值，可以看到，当IoU大于Nt时，该边框的得分直接置0，相当于被舍弃掉了，从而有可能造成边框的漏检。...从公式中可以看出，利用边框的得分与IoU来确定新的边框得分，如果当前边框与边框M的IoU超过设定阈值Nt时，边框的得分呈线性的衰减。...score，降低权重的score仅用于soft-nms操作 加权平均：Softer NMS 基本思想 来自于NMS时用到的score仅仅是分类置信度得分，不能反映Bounding box的定位精准度，既分类置信度和定位置信非正相关的...具体做法是，在NMS过程中，当边框A抑制边框B时，通过下式来更新边框A的分类置信度。 ?
2、Alina 一个加入了Alina的混搭网站展示了这一API在使用基因算法和人工神经网络来分析比特币历史价格的浮动以及进行预测并自动完成交易上的潜力。...10、IBM Watson Retrieve and Rank 使用机器学习，通过在给定的数据集中寻找“信号”，改进信息检索。开发者能把自己的数据上传到服务器上，使用相关已知结果来训练机器学习模型。...为了分析情感或把文本中的一行话进行分类，开发者可能会使用这一API来获得分类标签，分为积极的、中立的和消极的。...39、Diffbot Analyze 为开发者提供能够从任何网站中确定、分析和提取主要内容的功能。...43、Text Processing 提供的功能包括概括文档、对文档打标签、还原单词的最简形式、删除禁用词、POS（语言部分标签）、从印尼语到英语的翻译、搜索词的定义。
_search { "query": { "match_all": {} } } 使用sort指定排序规则，默认按匹配度（得分score）排序 # 检索银行索引中的所有文档,按account_number...5 # max_score – 找到的所有文档中最相关文档（匹配程度最高）的分数 # hits.total.value - 找到多少相符的文档 # hits.sort - 文档的排序位置（按哪个字段排序...文档满足每个 必须或应该条款 中的标准的程度决定了文档的相关性得分。得分越高，文档就越符合你的搜索条件。默认情况下，Elasticsearch 返回按照相关性得分排序后的文档。...只希望对文档进行包括或排除的计算，所以我们会使用 constant_score 查询以非评分模式来执行 term 查询并以一作为统一评分。...DELETE //_doc/ # 删除bank索引中id为1的文档 DELETE /bank/_doc/1 PS 我的博客即将同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻： https
对此的评估可以通过回答诸如谁监控风险、应该做什么来识别或预防风险、在组织的生命周期中应该多久执行一次控制程序等问题来完成。所有这些问题都应该得到回答。...再比如，一些风险控制可以通过将多种风险控制合二为一来形成。这种方法的常见后果是重复的控制以及与业务不再相关的控制的存在。最困难的挑战之一是评估现有风险控制的总体质量状态。...基于 NLP 的 ML 模型在常见的语言相关任务中变得非常有效，特别是在回答问题等挑战中。...第二个组件是内容分析：当通过机器学习模型丰富数据时，Watson Discovery 内容挖掘可用于在丰富的内容中找到洞察力 Content Analysis with Watson Discovery...内容审查是最耗时的过程之一，因为它需要仔细阅读大量文本。我们如何探索海量的非结构化信息？Watson Discovery 内容挖掘是使这成为可能并大大减少工作量的工具。
2、NMS的阈值也不太容易确定，设置过小会出现误删，设置过高又容易增大误检。 3、NMS一般只能使用CPU计算，无法使用GPU计算。...算法流程同NMS相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分，其伪代码如图 5所示： ?...bi和M的IOU越大，bi的得分si就下降的越厉害。 经典的NMS算法将IOU大于阈值的窗口的得分全部置为0，可表述如下： ? 论文置信度重置函数有两种形式改进，一种是线性加权的： ?...并且很容易集成到目前所有使用NMS的目标检测算法。 2、soft-NMS在训练中采用传统的NMS方法，仅在推断代码中实现soft-NMS。...作者应该做过对比试验，在训练过程中采用soft-NMS没有显著提高。 3、NMS是Soft-NMS特殊形式，当得分重置函数采用二值化函数时，Soft-NMS和NMS是相同的。
在演示中，Watson 收集了一组奇怪的患者症状，并列出了可能的诊断列表，每个列表都附 Watson 对诊断的置信度以及相关支持医学文献的链接。...相反，它使用了数百种算法来映射一个句子中的“实体”，并理解它们之间的关系。它使用这种技巧来理解线索和挖掘数以百万计的文本源。...他对 Watson 在医学上的缓慢进步感到失望。“我预想不出会有什么精彩的结果，”他说。 他是 Watson 早期众多狂热分子中的一员，现在他们都很沮丧。...Bengio 说，在医学文本文档中，人工智能系统无法理解歧义，也无法找到人类医生会注意到的细微线索。...Watson 在肿瘤科的研究应该是通过吸收大量关于癌症的医学文献和真实癌症患者的健康记录来学习的。
在演示中，Watson 收集了一组奇怪的患者症状，并列出了可能的诊断列表，每个列表都附 Watson 对诊断的置信度以及相关支持医学文献的链接。...要赢得这个比赛，它必须通过大量文字解析复杂线索，搜索大量的文本数据库以检索可能的答案，并确定最佳答案。 Watson 不是一个简单的搜索引擎；它不仅仅是基于关键字返回文档。...相反，它使用了数百种算法来映射一个句子中的“实体”，并理解它们之间的关系。它使用这种技巧来理解线索和挖掘数以百万计的文本源。...他对 Watson 在医学上的缓慢进步感到失望。“我预想不出会有什么精彩的结果，”他说。 他是 Watson 早期众多狂热分子中的一员，现在他们都很沮丧。...Watson 在肿瘤科的研究应该是通过吸收大量关于癌症的医学文献和真实癌症患者的健康记录来学习的。
最简单的实现使用一个平铺的索引，在查询向量和所有块向量之间进行距离计算并遍历。...这里唯一的技巧是将检索到的结果与不同的相似度得分恰当地结合起来，这个问题通常借助于Reciprocal Rank 融合算法（RRF）来解决，对检索到的结果重新排序以得到最终的输出。...每个文档代理都有两个工具ーー向量存储索引和摘要索引，并根据路由查询决定使用哪个工具。该体系结构由每个相关代理做出大量的路由决策。...Ragas框架,使用可信度和答案相关性作为 RAG 检索部分生成答案的质量指标和经典的上下文准召率。...而在LlamaIndex 中有一个rag_evaluator的包，提供了一个简便工具使用公共数据集来评估RAG系统。 6. 小结 RAG 系统的主要挑战除了答案的相关性和可信度之外，还有就是速度。
2.1 图片识别API 首先需要查阅图片识别API的相关资料，以便确定课题最终使用哪个API。下面我将在接口能力、是否有参考例程、个人评价三方面简要分析一下常见的几种图片识别API。...图4.16 控制台信息 为了确定图片真的已经上传到了微信小程序中，我现在把上传的图片显示在小程序界面中。...图4.23 接口返回值 可以看到，在API返回的JSON数据中，标注了识别结果，其中置信度最高的结果是“威尔士柯基”。我特意搜了一下这个“威尔士柯基”，识别结果还是挺准的。...还要测试一下非动物图片的识别情况。现在我继续上传一个头像图片进行测试，看看测试结果。可以看到，非动物也是可以被识别出来的，识别结果只有一个高置信度的“非动物”结果。...同时还要注意到，我精简了控制台的输出信息，只保留置信度最高的结果。 现在就可以识别植物了。 图4.27 识别植物 现在控制台简洁多了，而且也能正确显示置信度最高的识别结果了。
在此后的数月内，Watson的业务飞速发展，全世界有超过10万名开发者在watson 的36个API上进行开发。...使用Watson肿瘤治疗功能，肿瘤医生能够实时看到病人的治疗数据。并且Watson能够找到最符合病人病情的临床试验。...有100公里厚，能够覆盖住整个地球，受到海洋的影响，而且一直在移动。 但是重要的是你要一直从不利事件中学习，这样算法就会自我纠正，未来会更准确，这样在未来预测中的可信度会越来越高。 ?...KENNY：我们使用图片来交流信息。我认为脸谱在面部识别方面做得很好，它能够认出你上传的图片中的每张脸。但是，我们相信我们在非结构数据方面会有很大的进展，包括影像。...它能够知道人类的情感信息么？还有与此相关的：未来最大的突破在哪个方向？ KENNY:有很多潜在的应用领域。 财富：那换句话说，哪些让你最兴奋？ KENNY:我将其分成三个领域。
该 API 能够用于情感分析、关键语句提取、语言检测以及主题识别这些非结构化文本的处理任务。该 API 并不需要使用者提供相关的训练数据，能够大大降低使用门槛。...Semantic Biomedical Tagger: 能够利用文本分析技术提取出文档中的 133 个生物医药学相关的实体词汇并且将它们链接到知识库中。...LangId: 能够快速地从多语言中检索结果的服务，并不需要使用者指定哪种语言，并且能够返回结果对应的语言类型。...IBM Watson Retrieve and Rank: 开发者可以将自定义数据导入到服务中，并且使用相关的关联发算法来训练机器学习模型。...Microsoft Azure Anomaly Detection API : 能够在序列数据中检测出异常数据，譬如检测内存使用过程中是否存在内存泄露的情况。
如果你用这些过时的编程语言构建程序，最终的结果可能只有重写，因为很难再找到使用这些语言的程序员了。 在 21 世纪初，人们认为 Adobe ColdFusion 是最热门的产品，但在今天呢？...过时的 SOAP 和 WCF 在 REST API 和 JSON 成为事实上的标准之前，另一种选择是 SOAP，它代表简单对象访问协议，主要由基于 XML 的 Windows 通信框架（WCF）来使用...如今，它的持有公司已经在新冠疫情的冲击下倒闭。据我所知，我做过的所有其他工作最终都被取代了，或者是雇主倒闭，总之成果消失在了历史的长河中。当然，有些可能仍被使用，这个我也不敢完全确定。...用户 spo81rtyOP 也非常认可 Watson 的观点：“感谢你让我确定，有这种感觉的不单是我自己。我觉得大多数软件的实际使用寿命也就 5 到 10 年。...至于如何决定要重写还是继续维护，需要判断“继续维护的收益”和“重写的收益”哪个更大，来决定继续维护还是重写。
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