نحن نحقق في تعلم اللغة الأساسية من خلال بيانات عالمية حقيقية، من خلال نمذجة ديناميات متعلم المعلم من خلال التفاعلات الطبيعية التي تحدث بين المستخدمين ومحركات البحث؛على وجه الخصوص، نستكشف ظهور التعميم الدلالي من تمثيلات كثيفة غير مخالفة خارج البيئات ا
لاصطناعية.يتم تعلم مجال التأريض وظيفة دلالة ودالة تكوين من بيانات المستخدم فقط.نظهر كيف تظهر الدلالات الناتجة عن عبارات الاسم خصائصا تتراكم بينما تكون مائيا تماما دون أي وضع علامات واضحة.نحن نقسم لدينا دلالاتنا المتطرفة على التركيبية ومهام الاستدلال صفرية، ونرى أنها توفر نتائج أفضل وتعميمات أفضل من نماذج SOTA غير المدرجة، مثل Word2VEC و BERT.
يعرض هذا البحث طريقة تفاعلية مع الإنسان لملاحقة هدف أرضي من خلال التصوير الجوي باستخدام مطابقة القالب بالاعتماد على الترابط المتعارض المقيس وسطي الصفر.
تتعدد البحوث و الدراسات العلمية التي تعمل على تحسين طريقة تفاعل الإنسان مع الآلة و جعلها أقرب إلى الأسلوب البشري في التفاعل سواء من خلال محاولة فهم الكلام أو الإيماءات أو حتى إشارات الدماغ, و لكن اعتماد الإنسان اعتماداً كبيراً على يديه في التفاعل مع
بيئته المحيطة أعطى أهمية خاصة للبحوث التي تهتم بتعرف اليد و حركاتها و ملاحقتها.
يقدم هذا البحث أسلوباً جديداً لتعرف يد بشرية تتحرك بشكل طبيعي أمام كاميرا رقمية عادية و ملاحقتها ضمن بيئة غير معروفة مسبقاً, بغض النظر عن وضعية الأصابع أو شكل اليد و دون الحاجة إلى ارتداء قّفازات أو معّلمات إضافية. تقوم الطريقة
المقترحة بالتمييز بين اليد و الأجسام المتحركة الأخرى و خاصة الوجه عن طريق تحديد نقاط الفيديو المتحركة من لون الجلد البشري، و تطبيق مجموعة من المعايير المقترحة المعتمدة على معالجة صور الفيديو لتعرف الجسم الممثل لليد. قمنا بإجراء
دراسة عملية لتقييم الأداء فضلاً عن تصميم تلفاز افتراضي يجري التفاعل معه باستخدام اليد المجردة كتطبيق مباشر على الطريقة المقترحة لمعرفة مدى فعاليتها و سهولة استعمالها بنظر المستخدمين. أظهرت النتائج إمكانية تعرف اليد بالزمن
الحقيقي و بدقة تقارب % 99 ضمن ظروف إضاءة الغرفة الطبيعية.
