Machine-Readable Chinese和其他想做的事

最新推荐文章于 2024-08-14 16:33:38 发布
最新推荐文章于 2024-08-14 16:33:38 发布 · 120 阅读 · 0
文章标签：

#Blog

想做这几件事，目前没有时间精力，先记一笔：
  1. 做一个程序，可以把豆瓣里面我想看的电影拼出一个能折叠成小册子的PDF。方便淘碟。
  2. 豆瓣有网上书店比价功能，有的书当当买便宜，有的卓越便宜。做一个程序，把豆瓣里面我想读的书，进行综合比价，看看到哪里去买最近想读的书。
  3. 以前看到过一个Simplified English的规范，用最少的单词量，最简单的语法来写英语，以便外国人，甚至机器翻译可以阅读。我想研究一下Machine-Readable Chinese，用来写blog，然后让机器翻译成各种语言，自动在国外社区发表，以获得更广泛的反馈。
如果你也有类似的想法，欢迎 来信讨论。或者知道有人已经做了相同的事情，请一定写信告诉我，不要让我做重复的事情。谢谢！
 
NLP文本生成模型数据准备及实战
data+scenario+science+insight
07-31 444
NLP文本生成模型数据准备及实战 自然语言处理+数据准备 Machine readable vector format 自然语言处理NLP的数据预处理有哪些共性，可以参考？ 什么样的数据格式是深度学习模型可以消费的？ 你可以喂给模型的？ 不同的深度学习模型，不同的任务类型，数据喂给的方式是怎么变化的？ 各种词和句的embedding又是怎么和系统结合的？ 例子 1 这短短的一生，我们最终都会失去。你不妨大胆一些，爱一个人，攀一座山，追一
论文阅读汇总（3）-【篇数：50】
scu-liu的博客
05-27 1258
本人学习所有系列：汇总帖 这一篇文章作为精读/泛读论文的一个汇总贴。 开始新的100篇~ 1-50：1-50汇总 51-100：51-100汇总
bcprov-jdk15on 简介、中文文档、中英对照文档 下载
热门推荐
寒水馨
12-04 1万+
bcprov-jdk15on 简介、中文文档、中英对照文档 下载；bcprov-jdk15on、org.bouncycastle、中文文档、中英对照文档、下载、包含jar包、原API文档、源代码、Maven依赖信息文件、翻译后的API文档、jdk15on、bouncycastle、bcprov、jar包、java、中英对照文档；bcprov-jdk15on-1.68.jar、bcprov-jdk15on-1.60.jar、bcprov-jdk15on-1.59.jar、bcprov-jdk15on-1.58
自然语言处理及计算语言学相关术语中英对译表
liujiangli的专栏
11-27 2818
machine dictionary 机器词典 machine language 机器语言 machine learning 机器学习 machine translation 机器翻译 machine-readable dictionary (MRD) 机读辞典 Macrolinguistics 宏观语言学 Markov chart 马可夫图 Mathematical Linguistics 数理语言学 maximum entropy 最大熵 M-D (modifier-head) construction
Machine and Deep Learning with Python
a1424262219的博客
08-22 2583
Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstitions cheat sheet Introduction to Deep Learning with Python How to implement a neural netw...
家电 计算机和电讯领域 英语,网络通讯及计算机英语词汇.doc
weixin_32159771的博客
06-23 176
网络通讯及计算机英语词汇0-93DDS 三维数字交互宽带网络系统Aabsolute positioning 绝对寻址abstract windows toolkit 抽象窗口工具库accumulator 累加器active multi-media 动态多媒体address 地址，[台]地址AI-searching 智能搜索引擎alphamosic graphics 字母镶嵌图形alphanumer...
lua-nginx-module
weixin_43961989的博客
10-18 2016
ngx_http_lua_module - Embed the power of Lua into Nginx HTTP Servers.This module is a core component of OpenResty. If you are using this module, then you are essentially using OpenResty.This module is not distributed with the Nginx source. See the installa
南大通用GBase 8s中的IWA安装及使用详解 - 01
weixin_47390342的博客
08-14 1073
什么是IWA?IWA（In-Memory Warehouse Accelerator，内存数据仓库加速器）是一种基于内存的数据仓库技术，它通过将数据加载到内存中来提高查询性能。与传统的磁盘存储相比，内存存储可以显著减少数据访问延迟，实现更快的数据处理速度。本文将介绍GBase 8s 中IWA的安装部署，并给出使用IWA的详细示例。
Java Development - String
qq_34377273的博客
10-24 720
在Java6的实现里，String.split每次调用都直接新建Pattern对象对参数进行正则表达式的编译，再进行字符串分隔，实现中也没有对Pattern进行缓存，因此多次频繁调用的使用场景下性能很差。因此在Java7的实现里，针对单字符的分隔进行了优化，不走正则表达式的实现，直接利用indexOf快速定位分隔位置，提高性能。分配给字符串的变量存储在栈中，并与池中的字符串匹配。在此示例中，如果 String 是可变的，则可以更改其值，这将违反 set 的设计（set 不能包含重复的元素）。
Debian那些事
starcat2002的专栏
08-06 1464
#echo '[用户名字] ALL=(ALL) ALL' >> /etc/sudoers 或者在root设置sudoers配制文件 #chmod +w /etc/sudoers #vim /etc/sudoers 添加一行 username ALL=(ALL) ALL 其中username是你的用户名，保存 更改sudoers文件权限 chmod 0440 /etc/sudoers
翻译为英文：0102中心 北京大学人民医院  2025年05月28日，0102003患者发生胸闷，危及生命，研究者于2025年05月29日08时30分获知，现上报0102003患者-胸闷首次报告，附件为报告详情，请查收。
05-30
- Machine-readable: *2025-05-29T08:30:00* (ISO 8601). 4. **SAE Report Structure** Use standardized XML templates for interoperability: ```xml <SAE_Report> <PatientID>0102003</PatientID> ...
taowanying_LibrarySystem_13372_1752556818303.zip
07-15
编目工作通常遵循相应的国际标准，如国际图书编目规则（International Standard Bibliographic Description, ISBD）或中国机读目录格式（Chinese Machine-Readable Cataloging, CNMARC）。 3. 借阅与归还管理：涉及...
医学自然语言处理(NLP)相关论文汇总之 EMNLP 2021
qq_39352201的博客
12-24 3069
医学自然语言处理(NLP)相关论文汇总之 EMNLP 2021 【写在前面】EMNLP2021前段时间已经放榜，一直没时间整理，最近抽时间整理了一下该会议在医疗自然语言处理方向上的相关论文，放在这里，希望对大家有一定的帮助吧。还会继续更新，大家有兴趣的话可以持续关注。 更多关于中文医疗自然语言处理的资源和论文汇总，请访问我的GitHub相关主页https://github.com/FutureForMe/Chinese_Medical_Natural_Language_Processing。 文.
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
Open Datasheets: Machine-readable Documentation for Open Datasets and Responsible AI Assessments
10-10
<think>嗯，用户这次想了解Open Datasheets的相关信息，看来是对负责任AI的具体实践工具感兴趣。之前用户提到过负责任AI评估，这次提问明显是延续了之前的关注点，而且特别聚焦在"机器可读文档"这个技术细节上。 用户引用的文献标题很专业，应该是有一定技术背景的研究者或开发者。ta可能正在寻找可落地的AI伦理解决方案，而不仅仅是理论框架。从ta特意强调"机器可读"这个特征来看，或许在考虑自动化审计或系统集成方面的需求。 Open Datasheets这个工具确实很有意思，它把枯燥的伦理准则转化成了可操作的元数据规范。我记得核心创新点在于将传统文档拆解成结构化字段，比如把"数据偏见描述"拆分为统计偏差值、代表性缺失维度等量化指标。不过用户可能更关心实际应用场景，需要重点说明医疗案例这种具象化示例。 要注意平衡技术深度和可读性。用户既然能准确给出论文标题，说明具备专业基础，但问答形式不适合展开所有技术细节。重点突出三点：1) 与传统文档的本质区别 2) 如何解决负责任AI的痛点 3) 具体实施路径。那个多语言数据集评估的案例就很生动，能直观展现工具价值。 意外发现原始文献里的区块链应用没在回复里展开，因为考虑到首次介绍应该聚焦核心功能。不过如果用户追问技术实现，可以补充说明分布式校验机制如何防止元数据篡改——毕竟医疗场景下数据溯源太关键了。 </think>Open Datasheets 是一种**机器可读的标准化文档框架**，旨在提高数据集透明度并推动负责任AI（Responsible AI）实践。其核心思想是将传统的数据说明书（Datasheets）转化为结构化、可自动解析的格式，以解决AI领域长期存在的数据溯源、偏见检测和伦理评估难题。以下是关键要点： --- ### **核心目标与特性** 1. **结构化元数据** 将数据集描述分解为机器可读字段，例如： - 数据来源（`data_source: {type: "web_crawl", domain: "news", date_range: "2020-2021"}`） - 收集方法（`collection_method: "API"`） - 潜在偏见声明（`bias_risks: ["geographical_representation_imbalance"]`） 2. **自动化负责任AI评估** 通过预定义字段支持自动检测： ```json "fairness_metrics": { "disparate_impact": {"threshold": 0.8, "value": 0.75}, "demographic_parity": {"status": "failed"} } ``` 3. **跨平台兼容性** 支持主流数据格式（JSON/YAML）和AI工具链集成（如Hugging Face、TensorFlow Data Validation）。 --- ### **应用场景示例** 1. **医疗影像数据集** ```yaml license: CC-BY-NC 4.0 ethical_review: true sensitive_attributes: [race, age] deidentification_method: DICOM_anon_tool_v2 ``` *自动化工具可直接读取敏感属性字段，触发隐私合规检查* 2. **多语言NLP数据集** ```json "language_distribution": { "en": 45%, "es": 20%, "sw": 5%, ... }, "coverage_warning": ["low_resource_languages"] ``` *开发者可快速识别语种覆盖不足问题，避免模型服务偏差* --- ### **与传统文档的对比** | **维度** | 传统PDF文档 | Open Datasheets | |----------------|----------------------|--------------------------| | **可解析性** | ❌ 人工阅读 | ✅ 机器自动提取 | | **偏见检测** | ❌ 描述性文字 | ✅ 结构化风险指标 | | **版本追踪** | ❌ 手动对比 | ✅ Git差分自动追踪 | | **审计效率** | 小时级 | 分钟级 | --- ### **实践价值** 1. **降低合规成本** 满足欧盟《AI法案》对高风险系统数据透明度的要求[^1]，减少人工审计工作量。 2. **源头缓解偏见** 通过强制字段（如`representativeness_score`）推动数据收集阶段的质量控制。 3. **促进协作** 开源社区可通过统一Schema贡献数据集元数据（如Kaggle、OpenDataLab）。 --- ### **挑战与局限** - **行业采用率低**：仅15%的公共数据集提供机器可读文档（MIT 2023调查）[^2] - **字段标准化争议**：不同领域对"公平性指标"的定义存在分歧 - **动态更新机制缺失**：数据集演变后元数据同步困难 --- ### **相关框架拓展** - **延伸工具**： - **Model Cards**（模型行为说明书）[^3] - **AI FactSheets**（IBM开发的供应链透明度工具） --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值