الشبكات العصبية العميقة لمعالجة اللغات الطبيعية هشة في مواجهة أمثلة الخصومة --- اضطرابات صغيرة في الإدخال، مثل استبدال مرادف أو تكرار Word، والذي يسبب شبكة عصبية لتغيير تنبؤها.نقدم نهجا لإنشاء متانة LSTMS (وملحقات LSTMS) ونماذج التدريب التي يمكن اعتم
ادها بكفاءة.يمكن أن تؤدي نهجنا إلى التصديق على المتانة على أماكن الاضطرابات الكبيرة غير المحددة برمجيا بلغة تحويلات السلسلة.يوضح تقييمنا أن نهجنا يمكن أن تدريب النماذج الأكثر قوة لمجموعات من تحويلات السلسلة من تلك التي تم إنتاجها باستخدام التقنيات الحالية؛(2) نهجنا يمكن أن تظهر دقة شهادة عالية من النماذج الناتجة.
البناء التلقائي لقواعد المعرفة ذات الصلة (KBS) من النص، وتوليد نص مغزى من KBS هما أهداف طويلة الأمد في تعلم الآلات. في هذه الورقة، نقدم Regen، وهي جيل ثنائي الاتجاه من النص والرأس الرسم البياني الاستفادة من التعزيز لتعزيز الأداء. يتيح لنا الخطية الرس
م البياني إعادة تأكيد المهام كسلسلة لتسليم توليد التسلسل بغض النظر عن الاتجاه الإداري، والذي يسمح بدوره لاستخدام التعزيز التعزيز لتدريب التسلسل حيث يعمل النموذج نفسه كناقد خاص به تدريب التسلسل (SCST). نقدم إجراء تحقيق واسع النطاق الذي يوضح أن استخدام RL عبر فوائد SCST Grape و جيل النص على Datasets Webnlg + 2020 و Tekgen. يوفر نظامنا نتائج حديثة على Webnlg + 2020 من خلال تحسين النتائج المنشورة بشكل كبير من تحدي Webnlg 2020+ لكل من مهام جيل الرسائل النصية إلى الرسم البيانية والرسوم البيانية. مزيد من التفاصيل في https://github.com/ibm/regen.
بالنسبة للمبرمجين، تعلم استخدام واجهات برمجة التطبيقات (واجهات برمجة التطبيق) لمكتبة البرمجيات أمرا مهما للغاية. يمكن لأدوات توصية API أن تساعد المطورين في استخدام واجهات برمجة التطبيقات من خلال التوصية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات التي سيتم استخد
امها بعد ذلك بالنظر إلى واجهات برمجة التطبيقات التي تمت كتابتها. تقليديا، يتم تطبيق نماذج اللغة مثل غرام N على توصية API. ومع ذلك، نظرا لأن مكتبات البرمجيات تبقي المتغيرات والمكتبات الجديدة تبقي الناشئة، فإن واجهات برمجة التطبيقات الجديدة شائعة. يمكن رؤية واجهات برمجة التطبيقات الجديدة هذه مثل كلمات OOV (خارج المفردات) ولا يمكن التعامل معها جيدا من خلال نهج توصية API الحالية بسبب عدم وجود بيانات تدريبية. في هذه الورقة، نقترح ApireCX، أول نهج توصية API للمكتبات، والذي يستخدم BPE لتقسيم كل مكالمة API في كل تسلسل API وقم بتدريب نموذج اللغة GPT. ثم توصي باختصارها عن طريق ضبط النموذج المدرب مسبقا. يمكن ل APIRECX ترحيل معرفة المكتبات الموجودة إلى مكتبة جديدة، ويمكن أن توصي بايس واجهات برمجة التطبيقات التي تعتبرها OOV مسبقا. نقوم بتقييم ApireCX على ست مكتبات وتؤكد النتائج فعاليتها من خلال مقارنة مع نهج توصية API نموذجية.
فكرة المشروع الأساسية هي إنشاء دليل عربي متكامل فيما يخص بناء حاسوب تفرعي أو ما يسمى حاسوب خارق باستخدام عدة عقد (راسبيري باي)، مع الخطوات التفصيلية والروابط اللازمة للعمل، بالإضافة إلى المشكلات والحلول المطلوبة، مع تطبيق مفهوم الحوسبة التفرعية والبر
مجة التفرعية كذلك، وترسيخ الفكرة بتطبيق معالجة صورة (عد النجوم في صورة لوكالة ناسا)،
الفصل الأول : تعددية النياسب
الفصل الثاني : برمجة التطبيقات الشبكية زبون-مخدم
الفصل الثالث : خدمات الويب
تطوير لعبة ثلاثية الابعاد من منظور الشخص الثالث باستخدام محرك العاب يونيتي و اللعبة تدعم اللعب الجماعي ( اونلاين ) و تحوي على نمط التحكم باللاعب باستخدام الابصار الحاسوبي
تمثل أعمال نقل التربة جزءاً أساسياً من أعمال المشاريع الهندسية ، كما تمثل تكلفة بنود تلك الأعمال الجزء الأكبر في مشروعات السدود و الطرق و المطارات. و لما كانت التكلفة تعتمد على مجموعة من العوامل المؤثرة في تلك التكلفة فان التكلفة من المسائل الهامة في
إدارة المشاريع. تناول هذا البحث عرضاً موجزاً لمختلف الطرق التي استخدمت في حساب تكلفة أعمال التربة و العوامل المؤثرة على هذه التكلفة. تم تطوير النماذج الرياضية القديمة بحيث يمكنها التعامل مع وجود أكثر من نوع من التربة في أماكن الحفر و الردم كما عالج النموذج المطور مشكلة نقل التربة عند تواجد أنواع من التربة في أماكن الحفر لابد من ترحيلها لأنها غير صالحة للردم بحيث تم استخدام البرمجة الخطية لصياغة النموذج الرياضي و تكوين دالة الهدف و الشروط المقيدة مع الأخذ بعين الاعتبار جميع الحالات التي يمكن تواجدها في المشروع. تم إعداد برنامج حاسوبي لتكوين المشكلة بشكل قياسي و استخدام برنامج (LINDO) لحل النموذج المشكل من البرنامج الحاسوبي و إعطاء الحل الأمثل.
