كمية المنتج (PQ) هي تقنية واستخدامها على نطاق واسع لاسترجاع الإعلانات المخصصة. تقترح الدراسات الحديثة PQ خاضعة للإشراف، حيث يمكن تدريب نماذج التضمين والتجميل بشكل مشترك مع التعلم الخاضع للإشراف. ومع ذلك، هناك نقص في الصياغة المناسبة لهدف التدريب المش
ترك؛ وبالتالي، فإن التحسينات حول الأساس غير المشرف السابق محدودة في الواقع. في هذا العمل، نقترح قياس كمية المنتج الموجهة نحو المطابقة (MOPQ)، حيث يتم صياغة فقدان MultioLli Outlastive MultioLli مهدفا. مع تقليل MCL، نحن قادرون على زيادة احتمال مطابقة الاستعلام ومفتاح الحقيقة الأرضية، مما يساهم في دقة الاسترجاع المثلى. بالنظر إلى أن الحساب الدقيق ل MCL مستعصرا بسبب طلب عينات متباينة واسعة، فإننا نقترح مزيد من أخذ العينات عبر الأجهزة المختلفة (DCS)، والذي يزيد بشكل كبير من العينات المقنعة لتقريب دقيق من MCL. نقوم بإجراء دراسات تجريبية واسعة النطاق على أربعة مجموعات بيانات حقيقية، والتي تحقق نتائجها من فعالية MOPQ. الرمز متاح في https://github.com/microsoft /mopq.
تم تحقيق معالم رائعة في نص مطابقة من خلال اعتماد آلية انتباه متقاطعة لالتقاط الروابط الدلالية ذات الصلة بين تمثيلين عقديين.ومع ذلك، يركز الاهتمام العادي عبر مستوى الروابط على مستوى الكلمات بين تسلسل المدخلات، وإهمال أهمية المعلومات السياقية.نقترح شبك
ة التفاعل المعرفة في السياق (عملة معدنية) لمحاذاة متسلسلتين بشكل صحيح وتستنتج علاقتها الدلالية.على وجه التحديد، يتضمن كل كتلة تفاعل (1) آلية اعتبارية إعلامية في السياق لإدماج المعلومات السياقية بفعالية عند محاذاة متتسلالات، و (2) طبقة انصهار بوابة لتمثيلات محاذاة محاذاة مرنة.نحن نطبق كتل تفاعلية مكدسة متعددة لإنتاج محاذاة على مستويات مختلفة وتحسين نتائج الانتباه تدريجيا.تجارب على اثنين من مجموعات بيانات مطابقة الأسئلة والتحليلات التفصيلية توضح فعالية نموذجنا.
تهدف مهمة Sereval 4 إلى إيجاد خيار مناسب من المرشحين المتعددين لحل مهمة فهم القراءة في الجهاز.تقترح معظم الأساليب الموجودة على Concat السؤال والخيار معا لتشكيل نموذج على دراية بالسياق.ومع ذلك، نقول أن التسلسلات المباشرة يمكن أن توفر فقط سياقا محظوظا
فقط لمهمة MRC، مما يتجاهل المواقف المحددة للخيار بالنسبة للسؤال.في هذه الورقة، نقترح نموذج رواية MRC عن طريق تعبئة الخيارات في السؤال لإنتاج سياق جيد المحبوس (يعرف بأنه ملخص) يمكن أن تكشف بشكل أفضل عن العلاقة بين الخيار والسؤال.نقوم بإجراء سلسلة من التجارب على مجموعة البيانات المعينة، وتظهرت النتائج أن نهجنا يفوق النظرات الأخرى النظراء إلى حد كبير.
في هذه الورقة، نركز على مشكلة الكلمات الرئيسية ومطابقة المستندات من خلال النظر في مستويات ذات صلة مختلفة. في نظام توصيتنا، يتبع أشخاص مختلفون الكلمات الرئيسية الساخنة المختلفة باهتمام. نحتاج إلى إرفاق المستندات إلى كل كلمة رئيسية ثم توزيع المستندات ع
لى الأشخاص الذين يتبعون هذه الكلمات الرئيسية. يجب أن تحتوي المستندات المثالية على نفس الموضوع مع الكلمة الأساسية، والتي نسميها ذات أهمية تدرك الموضوع. بمعنى آخر، وثائق الأهمية ذات الصلة بالموضوع أفضل من تلك الأهمية جزئيا في هذا التطبيق. ومع ذلك، فإن المهام السابقة لا تحدد أبدا أهمية علم الموضوع بوضوح. لمعالجة هذه المشكلة، نحدد صلة ثلاثية المستوى بمهمة مطابقة الوثيقة للكلمة الرئيسية: الأهمية ذات الصلة بالموضوع، والأهمية جزئيا والأهمية. لالتقاط الأهمية بين الكلمة الرئيسية القصيرة والوثيقة في المستويات الثلاثة المذكورة أعلاه، لا ينبغي لنا الجمع بين الموضوع الكامن فقط من الوثيقة بتمثيلها العصبي العميق، ولكن أيضا التفاعلات المعقدة النموذجية بين الكلمة الرئيسية والوثيقة. تحقيقا لهذه الغاية، نقترح نموذجا متطابقا على تفاعل ثنائي مرحلتين ومطابقة النص (TITA). من حيث الموضوع - أدرك "، نقدم نموذج موضوع عصبي لتحليل موضوع المستند ثم استخدامه لمزيد من تشفير المستند. من حيث التفاعل من مرحلتين "، نقترح مراحل متتالية لنموذج التفاعلات المعقدة بين الكلمة الرئيسية والوثيقة. تكشف التجارب الواسعة أن تيتا تفوقت على خطوط الأساس الأخرى المصممة بشكل جيد وتظهر أداء ممتاز في نظام توصيتنا.
نقدم سبارتا، وهي طريقة استرجاع عصبي رواية تعرض وعد كبير في الأداء والتعميم والتفسيرية للحصول على سؤال السؤال المفتوح. على عكس العديد من أساليب التصنيف العصبي التي تستخدم ناقلات كثيفة أقرب بحث جار، يتعلم سبارتا تمثيل متقطع يمكن تنفيذها بكفاءة كمؤشر مق
لوب. تمكن التمثيل الناتج استرجاع العصبي القابل للتطوير الذي لا يتطلب البحث التقريبي باهظ التقريب ويؤدي إلى أداء أفضل من نظيره الكثيف. لقد صادقنا مناهجنا على مهام الإجابة على سؤال (OpenQA) 4 و 11 مهام الإجابة على السؤال (REQA) 11. يحقق Sparta أحدث نتائج جديدة في مجموعة متنوعة من الأسئلة المفتوحة في المجال الرد على المهام في كل من مجموعات البيانات الإنجليزية والصينية، بما في ذلك الفريق المفتوح، CMRC، إلخ. تؤكد التحليل أيضا أن الطريقة المقترحة تخلق تمثيل قابل للتفسير الإنسان ويسمح السيطرة على المفاضلة بين الأداء والكفاءة.
استخراج الكلمات الرئيسية هي مهمة تحديد الكلمات (أو تعبيرات متعددة الكلمة) التي تصف أفضل وثيقة معينة وخدمة في بوابات الأخبار لربط مقالات من مواضيع مماثلة. في هذا العمل، نطور وتقييم أساليبنا على أربع مجموعات بيانات جديدة تغطي لغات أقل ممثلة تمثيلا، لغا
ت غنية بالمظورة في صناعة وسائل الإعلام الإخبارية الأوروبية (الكرواتية، الإستونية، اللاتفية والروسية). أولا، نؤدي تقييم اثنين من أساليب المحولات العصبية الخاضعة للإشراف، والتكلمة العصبية القائمة على المحولات لتحديد الكلمات الرئيسية (TNT-KID) وتمثيل التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات (بيرت) مع وجود ذاكرة عشوائية قصيرة الأجل طويلة الأجل الطويلة الأجل (BILSTM) رأس التصنيف CRF)، ومقارنتها بموجب تردد خط الأساس - تعتمد على تردد المستندات (TF-IDF) مقرها. بعد ذلك، نظهر أنه من خلال الجمع بين الكلمات الرئيسية التي تم استرجها من قبل كل من الأساليب القائم على المحولات العصبية وتوسيع المجموعة النهائية من الكلمات الرئيسية ذات التقنية القائمة على TF-IDF غير المدعومة، يمكننا تحسين استدعاء النظام بشكل كبير، مما يجعلها مناسبة للاستخدام ك نظام التوصية في بيئة مجلس الإعلام.
تستخدم حساسات انترنت الأشياء(internet of things) (IOT) نموذج النشر\ الاشتراك كوسيلة للاتصال مستفيدة من خصائصه المستقلة المتعلقة بالمكان و الزمان و المزامنة. و نتيجة لعدم تجانس الأطراف المتصلة تضاف خاصية الاستقلال الدلالي كبعد رابع, و لكن هذه الاضافة
عقدت عملية المطابقة و خفضت كفاءتها, لذلك تم جمع الاشتراكات و الاحداث بشكل عناقيد تبعا للمواضيع لإنجاز عملية المطابقة ضمن تلك العناقيد . حيث تبين أن عملية الجمع ضمن عناقيد أدت لزيادة الانتاجية نتيجة تخفيض زمن و دقة المطابقة عندما تصل الاشتراكات الى حدودها القصوى . و بالتالي إظهار فوائد العناقيد بالإضافة إلى تحسين دقة و كفاءة المطابقة عبر استخدام هذا النهج .
ازدادت أهمية خدمات الويب Web Services بعد ظهور الحوسبة السحابية Cloud Computing و انتشار الحوسبة خدمية التوجه Service Oriented Computing ( SOC ) التي غيرت طريقة تطوير البرمجيات. بسبب التطور الكبير الحاصل في هذا المجال أصبح من الصعب على المستخدمين ال
قيام بتجميع خدمات الويب يدوياً.
يعرض البحث نظاماً مقترحاً للتجميع الآلي لخدمات الويب بالاستفادة من الدلالات المرتبطة به، تطلب التجميع الآلي التعامل مع اكتشاف خدمات الويب، و تجميع الخدمات التي تم اكتشافها. بدايةً تم اقتراح طريقة آلية لاكتشاف خدمات الويب بالاعتماد على الانطولوجيا، حيث عُرفت هرمية للمفاهيم المرتبطة بالمجال ضمن ملف انطولوجيا المجال، ثم استخدمت في توصيف دلالات واجهات الخدمات (الدخل و الخرج) و حساب درجة التشابه فيها بينها، كما عُرفت انطولوجيا تُمثل هرمية التصنيف تحوي مفاهيم مجالات مختلفة، من أجل حل مسألة عدم التجانس و تقليل عدد الخدمات المكتشفة عن طريق حصرها ضمن مجال الطلب نفسه. كما اقتُرحت خوارزمية لتجميع خدمات الويب آلياً، و استُخدمت كلفة تنفيذ الخدمة كمعيار غير وظيفي يعبر عن جودة الخدمات التي سيتم تجميعها، من أجل الحصول على حل أمثلي يرضي المستخدم. كذلك تم العمل على تقليل زمن التجميع عن طريق تحميل ملفات الانطولوجيا عند أول طلب فقط.
تم اختبار النظام من أجل التحقق من دقة النتائج و فعالية الأداء و ذلك باستخدام معايير الحساسية Recall و الدقة Precision و F-measure إضافة إلى زمن التجميع.
الأسئلة الامتحانية (الاختبارات) لها دور مهم في تقويم مخرجات تعلم الطلبة، و تقدير مستوى تحقيقهم للأهداف المنشودة؛ لذا تعد مهارة صياغة الأسئلة الامتحانية أحد أهم المعايير التي ينبغي أن تكون ضمن معايير جودة التقويم. تعتبر الاختبارات الموضوعية أحد أنواع
الاختبارات التي تقدم للطالب عدة إجابات للسؤال الواحد أو حلول للمشكلة، و عليه أن يختار (يحدد) الإجابة أو الحل المناسب لهذه الأسئلة، و تسمى بالموضوعية تصحح بالطريقة الموضوعية، بمعنى آخر؛ لا يختلف تصحيحها من مصحّح لآخر. نظراً لأهمية صياغة هذا النوع من الأسئلة و ندرة الأبحاث التي تناولت هذه الفكرة فقد، هدف هذا البحث إلى تقويم مدى تحقيق الاختبارات الموضوعية لشروط صياغة الاختبارات الموضوعية، و تمثلت عينة البحث بكافة النماذج الامتحانية الكتابية النهائية (الفصل الثاني) المتعلقة بالمواد التي تُدرّس من قبل أعضاء الهيئة التدريسية في كلية التمريض للسنوات الأكاديمية الأربعة للعام الدراسي 2014-2015, و تكونت من 719 سؤال اختبار متعدد الخيارات، و 248 عبارة صح- خطأ، و 21 عبارة تناسب. و كان من أبرز نتائج البحث: اتباع أعضاء الهيئة التدريسية لشروط صياغة المتن في الأسئلة المتعددة الاختيارات مع الحاجة إلى الإنتباه إلى الوضوح و الدقة اللغوية، و اتباع الشروط في صياغة البدائل في الاختبار المتعدد الخيارات، و اتباع جميع شروط صياغة الاختبار من نوع الصح- خطأ، مع الاعتماد بشكل كبير على نوعي الاختبار المتعدد الخيارات و صح- خطأ، في حين كان الاعتماد على الاختبار من نوع التناسب (المزاوجة) قليل جداً.
يعتبر استخدام التحليل الستاتيكي المكافئ أو التحليل باستخدام طيف الاستجابة من أنواع التحليل المنتشرة حالياً على نطاق واسع بين المهندسين و مكاتب الدراسات لتحليل و تصميم الأبنية و المنشآت القائمة لمقاومة الزلازل، لكن تتطلب الإجراءات المعتمدة على الأداء
لتقييم الأبنية القائمة و التصاميم الجديدة المقترحة للأبنية حسب مختلف الكودات العالمية و منها الكود السوري، تحليل الاستجابة باستخدام مجموعة محددة من السجلات الزلزالية ليتم تحديد الاستجابة أو بارامترات الطلب الزلزالية (الانتقالات، الجهود الداخلية، تشوهات العناصر....)، و بالتالي التحقق من معايير الأداء المطلوبة. تحتاج سجلات الحركة الأرضية المختارة غالباً للتقييس أو التعديل لمستوى معتبر من الخطر الزلزالي لموقع محدد، ليتم تحديد بارامترات الطلب الزلزالية و بالتالي التحقق من معايير الأداء المطلوبة. تم في هذا البحث تقديم الدراسة المرجعية و إجراءات اختيار السجلات الزلزالية بما يتوافق مع متطلبات الكود السوري، و كذلك مراجعة أغلب طرائق تقييس السجلات الزلزالية. ثم دراسة الاستجابة الإنشائية من خلال مقارنة الانتقالات الكلية الناتجة عن التحليل باستخدام توابع التحريض و هي طيف الاستجابة و التقييس باستخدام التسارع الأعظمي و السجلات الصنعية في مجال الزمن و مجال التردد (التي سيتم توليدهابما يتوافق مع طيف الاستجابة السوري) من خلال إجراء 20 عملية تحليل كدراسة تطبيقية على نموذجين فراغيين (3D) لبنائين قائمين بما يتوافق مع المتطلبات الزلزالية لمدينة اللاذقية. بينت النتائج أن التحليل باستخدام السجلات الصنعية المتوافقة مع طيف الاستجابة السوري للحالات المدروسة يعطي انتقالات أقل بشكل ملحوظ منها في حالة التحليل باستخدام طيف الاستجابة و التحليل باستخدام السجل المقيس حسب التسارع الأعظمي.
