作为理解、生成和处理自然语言文本的有效方法，自然语言处理（NLP）的研究近年来呈现出快速传播和广泛采用。鉴于 NLP 的快速发展，获得该领域的概述并对其进行维护是很困难的。这篇博文旨在提供 NLP 不同研究领域的结构化概述，并分析该领域的最新趋势。
在一段阅读材料里，真正起决定作用的往往就是关键的几个词和几句话，把这些重点词、重点句子抽离出来，更有针对性地研究这些内容，这种直指重点的阅读方法就叫作精细阅读法，简称“精读”
翻译：黄念 校对：王倩 素材来源：https://datafloq.com/ 看一看所有与大数据相关的活动，我们应该问一个问题：究竟有多少大数据在实际上是有用的。根据常识稍微思考一下，我们就会发现
22年初，图神经网络（GNN）成为互联网圈的流行语，一整年，关于GNN的研究热情日益高涨，其已经成为各大深度学习顶会的研究热点。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
信息系统安全设计重点考虑：系统安全保障体系，信息安全体系架构 系统安全保障体系：
先从一个具体的问题开始思考：如何给电子书分类？（这个问题可以推广到如何给信息分类。） 传统的方法是使用自上而下的目录分类法（Taxonomy）。在中国是中图分类法（第四版），在美国是国会图书馆分类法。但是，这种分类过于复杂（所有细目厚达几千页），导致实施起来成本很高。而且，它不太符合电子书的实际，一是分得太细，一本书往往在第四层或第五层的子目录；二是分得不均衡，中图分类法下A类是"马克思主义、列宁主义、毛泽东思想、邓小平理论"，I类是"文学"，显而易见，对于电子书库来说，将A类单独分为一类非常浪费，而I类则
2021年上半年，国际原核生物分类学委员会(ICSP)投票通过了《国际原核生物命名法典》(ICNP)(2008年修订版)所涵盖的分类名称下的门的归类。门的归类以前广泛用于原核生物的命名，被NCBI分类法所收录，但在ICNP中未被正式承认。
分类方法是将信息组织和整理的方式，使得我们能够更方便地找到和使用信息。以下是三种常见的分类方法及其解释：
用数据描述事物时需要有个方法对事物进行记录，并能够回溯回去，还原事物，且能够结构化相关的数据，以方便我们对数据进行处理。现在经常采用的方法是要素+属性+方法的模型。
摘要： 开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。 我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目，发现scikit-Learn，PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目！ Scikit-learn：Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随
我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目，发现scikit-Learn，PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目！ Scikit-learn：Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical和scienti
本文介绍了GitHub上最流行的20个Python机器学习项目，包括scikit-learn、Pylearn2、NuPIC等，并分析了这些项目的特点和贡献。
WordPress模板的定义非常方便，但是在定制模板之前，我们有必要知道WordPress的模板层次，了解WordPress是如何加载模板文件的，这将有利于开发模板时合理利用资源及提高工作效率。
来自Meta AI、亚马逊、剑桥大学和纽约大学等的研究人员，针对NLP目前的最关键任务：泛化——
昨天，我看到有人提到林奈（Carl von Linné，1707－1778）的著作中对植物有着动人的描写。今天，我就想去找一下，结果查了好几个图书馆的数据库，都没有找到林奈的著作。莫非他的著作从没有被译成过中文？ 好在网上还是有一些关于林奈的介绍。他一生中的最大成就就是生物分类，借这个机会，我正好做一下生物分类法的笔记。这个东西我一直搞不清楚。 当今所用的生物分类法一共有八个级别，最高一级是域，最低一级是种。 1.域（Domain） 域是生物科学分类法中最高的类别。所有生物原分为三域： * 非细胞生物域：仅
图神经网络(GNNs)是一种基于图的深度学习模型，已成功应用于许多领域。尽管GNN具有一定的有效性，但GNN要有效地扩展到大型图仍然是一个挑战。作为一种补救措施，分布式计算能够提供丰富的计算资源，成为训练大规模GNN的一种很有前途的解决方案。然而，图结构的依赖性增加了实现高效分布式GNN训练的难度，这将受到海量通信和工作量不平衡的影响。近年来，人们在分布式GNN训练方面做了很多工作，提出了一系列的训练算法和系统。然而，从图处理到分布式执行的优化技术还缺乏系统的综述。本文分析了分布式GNN训练中的三个主要挑战，即大量特征通信、模型精度损失和工作负载不平衡。然后，我们介绍了分布式GNN训练优化技术的一种新的分类法，以解决上述挑战。新的分类法将现有技术分为四类:GNN数据分区、GNN批处理生成、GNN执行模型和GNN通信协议。我们仔细讨论了每个类别中的技术。最后，我们分别总结了现有的多GPU、GPU集群和CPU集群分布式GNN系统，并对可扩展GNN的未来发展方向进行了讨论。
本文档为文件和内容管理思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
写过图书馆和书籍的世界纪录以后，今天还有最后一部分。 与信息处理技术有关的世界纪录。 （图片说明：装置艺术，为一本书通电。） 1. 最早的图书分类法 以前，图书馆里的书，都是按照书名的字母顺序摆放。后来，书籍越来越多，迫切需要根据主题进行分类。 1876年，美国一所大学的图书馆员麦尔威·杜威（Melvil Dewey）发明了"杜威十进制分类法"（Dewey Decimal Classification，简称DDC），用3个阿拉伯数字表示书籍的主题，这就是世界上最早的图书分类法。自从发明后，它就一直在被修订，
摘要： 开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。 我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目，发现sc
AI科技评论按：目前 AI 被笼统划分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”三个类别。甚至在很多业内专家眼中，只有“强”、“弱”AI 的区别，因为“超人工智能”离我们实在还很远，难以捉摸。这样的笼统分类显然不利于大众对于各项 AI 技术进行认识和理解。 因此，一些专家开始提出基于技术难度和 AI 智能水平的分类、分级方法。其中，美国学者 Arend Hintze 提出了对 AI 的四级分类， 而最近，Intuition Machine 联合创始人 Carlos Perez 又提出了针对深度学习
不论什么网络设备能够经过一个网络接口卡(NIC)接入网，假定该设备要能够访问的其它设备，然后该卡必须有一个唯一的地址。候接入多个网络，相应地该设备就有多个地址。假设这个设备是主机的话。一般被称为multihomed主机。
柯本气候分类法是根据气候和植被之间的经验关系而制定的。这种类型的气候分类方案提供了一种有效的方法来描述由多个变量及其季节性定义的气候条件，用一个单一的指标来衡量。与单一变量的方法相比，柯本分类法可以为气候变化的描述增加一个新的维度。此外，人们普遍认为，用柯本分类法确定的气候组合在生态上是相关的。因此，该分类已被广泛用于绘制长期平均气候和相关生态系统条件的地理分布图。近年来，人们对使用该分类法来确定气候的变化和植被随时间变化的可能性也越来越感兴趣。这些成功的应用表明，将柯本分类法作为一种诊断工具来监测不同时间尺度上的气候条件变化是有潜力的。 这项工作利用全球温度和降水观测数据集，揭示了1901-2010年期间的气候变化和变化，证明了柯本分类法不仅能描述气候变化，而且能描述各种时间尺度的气候变异性。结论是，1901-2010年最重要的变化是干燥气候（B）的面积明显增加，同时自1980年代以来极地气候（E）的面积明显减少。还确定了年际和年代际变化的空间稳定气候区域，这具有实际和理论意义
近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一个基本问题，很多相关的研究都可以归结为分类问题。文本分类是指将文本按一定的规则归于一个或多个类别中的技术。近年来，许多统计的方法和机器学习的方法都应用到文本分类方面，如朴素贝叶斯方法(NB)、K-近邻方法（KNN)、支持向量机方法(SVM)等。
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导语：针对目前 AI 分类笼统的问题，美国学者 Arend Hintze 和 AI 工程师Carlos Perez 分别提出了两种对 AI 能力按级别分类的全新方法。 目前 AI 被笼统划分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”三个类别。甚至在很多业内专家（比如洪小文）眼中，只有“强”、“弱”AI 的区别，因为“超人工智能”离我们实在还很远，难以捉摸。这样的笼统分类显然不利于大众对于各项 AI 技术进行认识和理解。因此，一些专家开始提出基于技术难度和 AI 智能水平的分类、分级方法。其中，美国学
ABC分类法(Activity Based Classification) ABC分类法又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、ABC分析法、分类管理法、重点管理法、ABC管理法、abc管理、巴雷特分析法，平常我们也称之为“80对20”规则。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。 ABC分类法是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托首创的。1879年，帕累托在研究个人收入的分布状态时，发现少数人的收入占全部人收入的大部分，而多数人的收入却只占一小部分，他将这一关系用图表示出来，就是著名的帕累托图。该分析方法的核心思想是在决定一个事物的众多因素中分清主次，识别出少数的但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较少的次要因素。后来，帕累托法被不断应用于管理的各个方面。1951年，管理学家戴克（H．F．Dickie）将其应用于库存管理，命名为ABC法。1951年～1956年，约瑟夫·朱兰将ABC法引入质量管理，用于质量问题的分析，被称为排列图。1963年，彼得·德鲁克（ P．F．Drucker）将这一方法推广到全部社会现象，使ABC法成为企业提高效益的普遍应用的管理方法。 此规则通过对同一类问题或项目进行排序，来认明其中少数争议较大的。帕雷托通过长期的观察发现：美国80%的人只掌握了20%的财产，而另外20%的人却掌握了全国80%的财产，而且很多事情都符合该规律。于是他应用此规律到生产上。他的主要观点是：通过合理分配时间和力量到A类－总数中的少数部分，你将会得到更好的结果。当然忽视B类和C类也是危险的，在帕雷托规则中，它们得到与A类相对少得多的注意。
懒得做饭的上班族和暗黑料理的大宗师们，还在为做饭发愁吗？Maryland大学正在研发的一款机器人，在看完YouTube上的烹饪视频后，就能把饭菜做出来。 如果要我给“想要机器人替我做的那些事”划分一下层级的话，那么做晚饭的级别还应该在洗衣服、代驾汽车和代写所有文稿之上。就我们现有的机器人而言，可以做到的最好的程度，也只不过是依照预设的步骤把任务勉强完成而已。我们已经见识过了很多款会做饭的机器人，但总的来说，它们都只是遵循提前编程好的命令进行操作而已。告诉机器人要做什么以及怎么去做，是机器人技术中最棘手的环
论文地址：Trustworthy LLMs: a Survey and Guideline for Evaluating Large Language Models’ Alignment
目标识别、深度估计、边缘检测、姿态估计等都是研究界认为有用的和已解决的常见视觉任务的例子。其中一些任务之间有着明显的相关性：我们知道曲面法线和深度是相关的（其中一个是另外一个的导数），或者空间中的灭点（vanishing point）对于定位是有帮助的。其他任务相关性不太明显：关键点检测和空间中的阴影如何共同执行姿态估计。
---- 新智元报道 作者：专知 编辑：好困 【新智元导读】为了应对现实世界的动态变化，智能体需要在其生命周期中增量地获取、更新、积累和利用知识。这种能力被称为持续学习，为人工智能系统自适应发展提供了基础。 在一般意义上，持续学习明显受到灾难性遗忘的限制，学习新任务通常会导致旧任务的性能急剧下降。 除此之外，近年来出现了越来越多的进展，在很大程度上扩展了持续学习的理解和应用。 人们对这一方向日益增长和广泛的兴趣表明了它的现实意义和复杂性。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2
来源：专知 极市平台本文约2800字，建议阅读5分钟本文对持续学习进行了全面的调研，试图在基本设置、理论基础、代表性方法和实际应用之间建立联系。 在一般意义上，持续学习明显受到灾难性遗忘的限制，学习新任务通常会导致旧任务的性能急剧下降。 除此之外，近年来出现了越来越多的进展，在很大程度上扩展了持续学习的理解和应用。 人们对这一方向日益增长和广泛的兴趣表明了它的现实意义和复杂性。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2302.00487 基于现有的理论和实证结果，将持续学习的一般目标总结为
现代物流系统的自动分拣系统物流设备主要有立体仓库、分拣线、补货线、复核线。一般由设备的机械部分、电气自动控制部分和计算机信息系统组合而成。
一个文件夹代表一个主题，一个主题最少需要两个文件，分别是 index.php 和 style.css
ChatGPT的主要用途是开放式对话，但人们很快就找到了使用它的创造性方法，比如：
第1篇是对联邦图神经网络的调研，将目前的工作根据三层分类法进行了划分，即根据数据的原始存在形式、联邦学习的常规设置进行了分类介绍；
wordpress默认会根据网址调用数据，不能满足我们所有建站要求，而WP_Query可以用于查询任何你想要的内容，相当于自定义数据调用。
为什么在一些安全场景下使用半监督学习呢？大多数安全场景对应的安全数据都比较少，包括黑样本和白样本，样本数据的缺失直接限制了机器学习技术的应用，这是目前机器学习应用于安全实践中的难题之一。是解决问题还是规避问题呢？这个可以从有监督/无监督/半监督学习的角度来由果推因。如果想采用有监督学习的方法，那么需要大量攻击样本的和正常业务样本的积累，而现实的情况大多数可能是仅有少量攻击样本的积累，这就需要去解决样本数据的问题。
我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目，并挑选出最受欢迎和最活跃的项目。 1. Scikit-learn（重点推荐） www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Pyth
今年早些时候，谷歌发布了AutoML Natural Language，这是其云自动机器学习平台到自然语言处理领域的扩展。经过数月的Beta测试，AutoML今天面向全球客户推出了通用版，支持分类、情绪分析和实体提取等任务，以及一系列的文件格式。
我曾经在日志里写过，我希望找到一个好的分类法。当时我举了Google、Yahoo！和Wikipedia三个例子，并且表示我对它们都不是很满意。 今天，我看到了DMOZ.ORG -- Open Directory Project，一个对网站人工分类的开放式项目。Google采用的就是它的分类法。 我仔细研究了这种分类，感到在目前情况下，它可能是网上最好的分类法。也许以前我的第一感觉不正确，现在看来，Google的选择可能还是对的。 它的一级分类共有16项： * 艺术（Arts）：电影，电视，音乐....
图学习在各种应用场景中发挥着关键作用，并且由于其在建模由图结构数据表示的复杂数据关系方面的有效性，已经获得了显著的关注，这些应用场景包括社交网络分析到推荐系统。实际上，现实世界中的图数据通常随着时间展现出动态性，节点属性和边结构的变化导致了严重的图数据分布偏移问题。这个问题由分布偏移的多样性和复杂性加剧，这些偏移可以显著影响图学习方法在降低的泛化和适应能力方面的性能，提出了一个对其有效性构成实质挑战的重大问题。在这篇综述中，我们提供了一个全面的回顾和总结，涵盖了解决图学习背景下分布偏移问题的最新方法、策略和见解。具体而言，根据在推断阶段分布的可观测性和在训练阶段充分监督信息的可用性，我们将现有的图学习方法分类为几个基本场景，包括图域适应学习、图离群分布学习和图持续学习。对于每个场景，都提出了详细的分类法，包括对存在的分布偏移图学习进展的具体描述和讨论。此外，我们还讨论了在分布偏移下图学习的潜在应用和未来方向，通过系统分析这一领域的当前状态。这篇综述旨在为处理图分布偏移的有效图学习算法的开发提供一般指导，并激发在这一领域的未来研究和进展。
令人惊讶的事件触发可测量的大脑活动，并通过影响学习、记忆和决策来影响人类行为。然而，目前对于惊喜的定义还没有达成共识。在这里，我们在一个统一的框架中确定了18个惊喜的数学定义。我们首先根据这些定义对主体信念的依赖程度，将它们从技术上分为三组，展示它们之间的关系，并证明在什么条件下它们是不可区分的。超越这种技术分析，我们提出了一个惊喜定义的分类法，并根据它们测量的数量将它们分为四个概念类别:
图神经网络(GNNs)在图表示学习方面获得了动力，并在中提高了艺术水平。各种领域，例如数据挖掘(例如，社交网络分析和推荐系统)，计算机视觉(例如，对象检测和点云学习)，自然语言处理(例如，关系提取和序列学习)，仅举几例。随着Transformer在自然语言处理和计算机视觉中的出现，图Transformer在Transformer架构中嵌入了一个图结构，以克服局部邻域聚集的限制，同时避免严格的结构归纳偏差。在本文中，我们从面向任务的角度全面回顾了计算机视觉中的gnn和图Transformer。具体来说，我们将其在计算机视觉中的应用根据输入数据的模态分为五类，即2D自然图像、视频、3D数据、视觉+语言和医学图像。在每个类别中，我们根据一组视觉任务进一步划分应用程序。这种面向任务的分类法允许我们检查不同的基于gnn的方法是如何处理每个任务的，以及这些方法的性能如何。在必要的初步工作的基础上，我们提供了任务的定义和挑战，对代表性方法的深入报道，以及关于见解、局限性和未来方向的讨论。
图学习旨在学习现实世界中常见的复杂节点关系和图的拓扑结构，如社交网络、学术网络和电子商务网络等。这些关系使得图数据与传统的表格数据不同，其中节点依赖于非欧氏空间，包含了丰富的信息。图学习从图论发展到图数据挖掘，现在被赋予表示学习的能力，使其在各种场景中取得了出色的性能，甚至包括文本、图像、化学和生物。由于在现实世界中的广泛应用前景，图学习已经成为机器学习中一个热门且有前景的领域。
自定义调用文章在网站建设中很常用，wordpress也很人性化，用新建查询new WP_Query就能实现相关功能。WP_Query怎么用呢？随ytkah一起来看看吧
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.17617.pdf
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