最近在检索文献时，忽然发现了和检索文献高度相关的专利，又想到以前听老师说有人申请了什么什么专利，想了解详细信息却苦苦无门；或者看文献时，提到所用药物已申请中国专利，不知道怎么搜索全文；或者知道国外专利号，却不知道如何下载。现在，我将分享自己下载专利pdf全文的几个常用网站，希望有所帮助。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
这是软件实现LLDP协议HaneWin LLDP Service，软件实现基于 IEEE 802.1AB 标准的链路层发现协议 LLDP 代理。链路层发现协议 (LLDP) 是一种协议为物理拓扑发现在 802 Lan。相邻站发现并存储用于检索的 LLDP 代理由基于 SNMP 网络管理系统。
---- 新智元专栏 来源：阿里妈妈 作者：闫肃，林伟，吴天舒，肖道锐，吴波，刘凯鹏 【新智元导读】阿里妈妈提出一种超出关键词和相关性的搜索框架：电子商务搜索中的个性化广告检索框架。这个新的搜索广告智能检索模型引入用户行为异构图挖掘、机器学习等相关技术，通过模型学习的方式智能构建索引，解决了传统搜索广告检索系统不能解决的种种痛点。论文入选互联网领域顶级国际会议WWW 2018的oral论文，评委一致认为该方法是对传统搜索广告检索框架的重新定义。 论文地址：https://arxiv.org/abs/
原文地址：https://dev.to/portkey/understanding-rag-a-deeper-dive-into-the-fusion-of-retrieval-and-generation-1l4b
1. 通过 TIRG（Text Image Residual Gating）模型将图片特征和文本特征转化为多模态特征向量。
TLDR：本综述收集了最新的面向搜索与推荐应用的多样性论文，并在统一的组织体系下总结了该方向的方法类型、评价指标和所用技术。另外，对现有的多样性技术进行详细分析并提出了分类法，同时讨论其优点和缺点。最后，本文给出了该方向的开放性问题，并讨论了未来研究方向。
又是一年开学季，看着大批莘莘学子步入高校，同时又有大批学生即将面临毕业，这一年要饱受论文的洗礼。在学术论文领域，几乎每一位大学生都避不开论文检索、查重环节。想写出一篇高质量论文，前期大量的信息储备必不可少，而文献检索成为我们获取信息的重要途径。万方数据知识服务平台以客户需求为导向，整合了数亿条全球优质知识资源，依托强大的数据采集能力，应用先进的信息处理技术和检索技术，为决策主体、科研主体、创新主体提供高质量的信息资源产品。今天就来聊聊，我们如何使用百度飞桨PaddleNLP升级论文检索系统。
伴随着产业智能化升级的浪潮，企业对灵活可定制的智能NLP系统有着广泛需求。例如，保险公司希望通过智能客服平台向客户提供24小时问答服务，同时也想建设企业内搜平台向员工提供精准、高效的搜索服务。然而众多企业自建这些复杂系统所耗费的人力成本和时间成本巨大，成为产业智能化升级的 “拦路虎” 。
针对这些棘手的问题，百度深耕产业界，选取NLP领域三大高频场景——检索、问答、情感分析，推出面向真实应用场景的系统功能，覆盖金融、电商零售、文娱、旅游、房地产、生活服务等多个行业，等均已基于相关方案成功完成业务上线。
人工智能时代，越来越多的企业正在应用AI技术开展智能化转型。其中，NLP技术拥有非常广泛的行业应用场景，包括信息检索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等。通过NLP技术的应用，可以支持情感分析系统对海量带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，提供用户洞察，辅助决策；可以支持检索系统帮助用户快速在海量数据中找到自己需要的信息，实现知识的搜索、发现和利用。
Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。
检索增强生成简称RAG（Retrieval-augmented Generation），RAG为大语言模型安装了知识外挂，基础大语言模型不用训练，通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候，可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容，从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
《研究中文文本相似度能解决很多NLP领域文本相关的问题》通过分析中文相似度的计算方式以及在各个应用场景中的使用情况，指出了中文相似度在自然语言处理中的重要性以及其在信息检索、自动问答、机器翻译、自动文摘等场景中的应用。
人可以通过听觉感知位置、运动、音调、音量、旋律并获取信息。日常生活中，音频是一种重要的多媒体数据，我们会收听电台节目、欣赏在线音乐等。
一个大中型的图书馆信息系统涉及到许多方面的技术与方案，本文着重讨论与Web服务器性能有关的一些内容。 本人有幸作为项目负责人之一参与了某大型图书馆数字化信息系统的设计和基于Web应用软件的开发工作。由于在数字化图书馆信息系统中流通着的大多是数字化的索引、文摘、全文、图像或音频视频等多媒体值息，対Web服务器性能有着较高的要求。 结合实际工程经验，本文将从硬件实现手段（缓存服务器、均衡负载设备、Web双机镜像、CPU和网卡的提升、网络带宽扩充）和软件实现手段（三层C/S软件结构设计、应用程序部署）等两个大方面论述如何提高Web服务大路的性能，以便使用户能够更快捷、高效、安全地使用应用系统。
大规模检索系统一直都是各个公司平台业务的底层基石，往往是以千台裸金属服务器级别的超大规模集群的方式运行，数据量巨大，对于性能、吞吐、稳定性要求极为苛刻，故障容忍度很低。
飞桨语音模型库PaddleSpeech，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！
图像检索的应用在生活中无处不在，例如人脸识别、版权检测、图像定位等等，检索系统在推理时需要利用部署好的模型对查询图像进行特征提取，再与底库中所有预先提取好并存储的图像特征进行比对。对检索系统中部署的模型进行更新迭代是提升检索精度、改善用户体验的必经之路。
随着大数据和人工智能时代的到来，向量检索的应用场景越来越广泛。在信息检索领域，向量检索可以用于检索系统、推荐系统、问答系统等，通过计算文档和查询向量之间的相似度，快速地找到与用户需求相关的信息。此外，在大语言模型和生成式AI场景，向量索引做为向量数据的底层存储，也得到了广泛的应用。
近期“知网”的热度一直不减，本来可以拿一些热点图片、网友评论作为开场。算了，这不是我一个技术博主该做的。
来体验一下基于 Milvus 的视频人脸检索系统你就知道啦！快来看看下面的视频与文字操作介绍：
吕亚霖，2019年加入作业帮，作业帮基础架构-架构研发团队负责人，在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。
本文仿照QQ的用户搜索，搭建一个中文+拼音的混合检索系统，并高亮显示检索字段。全文共分为以下几部分：
机器之心专栏 作者：刘凯鹏 本文结合阿里电商业务场景的特点，介绍了阿里在匹配端和排序端的基于深度学习的一些工作。 搜索营销（sponsored search）是目前广告主在互联网上进行数字化营销的主要手段之一，也是机器学习技术在工业界最成功的应用场景之一。在搜索营销的场景下，广告主可以通过出价的方式参与流量分配，平台的主要任务是优化流量分配和计价，实现效率的最大化和生态的健康发展。其中核心的技术问题主要围绕如何高效的分配流量来展开，包括：如何理解用户的意图？如何对用户进行表达？如何对广告进行表达？如何挖掘用
引言：6.14日“腾讯创新日：科技年技术盛宴”代表腾讯各个事业群技术实力的四级专家、腾讯微创新2016年度创意获奖团队欢聚一堂，一起畅谈AI、系统安全、架构设计、社交传播、推荐模式、游戏引擎等前沿科技和腾讯应用创新的台前幕后。来自CDG社交与效果广告部 系统研发中心总监、专家工程师唐溪柳，就下一代的全能广告系统架构，给大家进行了分享。 游戏、广告、电商是互联网3大现金流业务，2016年腾讯广告收入增长54%达到270亿。本次分享和大家一起探讨了在数据量急剧增长的情况下腾讯大统一广告系统的广告业务有什么特
本文是 Google 在 RecSys 2019 上的最新论文，作者采用了目前主流的双塔模型，并基于此设计了一个使用双塔神经网络的建模框架，其中一个塔为 item 塔，编码了 item 大量的内容特征。
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成 API 调用。
搜索，已经成为我们生活中必不可少的一个重要部分，无论我们是在网上冲浪、工作办公、还是私人文件的处理，都需要一个搜索框方便我们快速找到所需的信息。而当我们的任务是需要对多个信息渠道中的信息进行梳理和检索时，现有割裂的各个搜索框无法协同的问题，就成了阻碍我们进一步提高效率的痛点。我的日常生活和工作就经常有这样一个场景：
在Oracle 23c中提供了一个非常有价值增强功能。在没有 FROM 子句的情况下运行 SELECT 表达式查询可以帮助开发人员执行计算、检索系统函数或生成临时结果，而无需引用任何特定的表。
一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先：
不过，近日，据网友发现，“鲁迅说过的话”检索系统已经上线，并表示，以后恶搞鲁迅先生名言名句可得小心了，不然，检索系统会来‘打假’，哈哈哈...”看来下一届学生不好过了呀，作文是用不上自己独创的“鲁迅”名言了。
1.Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking(ICCV 2023)
Lucene不是一个完整的全文检索应用，而是一个java语言写的全文检索引擎工具包，他可以很方便的嵌入到各种应用系统中实现信息的全文检索功能。
本文讲解音频检索技术及其广泛的应用场景。以『听曲识歌』为例，技术流程为具对已知歌曲抽取特征并构建特征向量库，而对于待检索的歌曲音频，同样做特征抽取后进行比对和快速匹配。
信息检索这个词的含义非常广。仅从钱包中取出信用卡，然后输入信用卡号也属于信息检索的范畴。然而，从学术角度来讲，信息检索定义如下：
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。
OSHI是一个免费的基于JNA（本机）的Java操作系统和硬件信息库。它不需要安装任何其他本机库，旨在提供 跨平台实现以检索系统信息，例如操作系统版本、进程、 内存和 CPU 使用率、磁盘和分区、设备、传感器等。
1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。 一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指
机器之心报道 编辑：张倩 OpenChatKit 是一个类 ChatGPT 开源工具包，内含一个 20B 参数量的大模型，而且该模型在 4300 万条指令上进行了微调。 2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「OpenAI 的 ChatGPT」和「其他」。 ChatGPT 功能强大，但 OpenAI 不太可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳，但不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 Meta 开源的 LLaMA。 除此之外，一个名为 EleutherAI 的开源 AI 研究团队也一直在贡献开源大
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
大家好，今天分享一个优秀的开源教程——超 20 万字的《PyTorch实用教程》(第二版)，其第一版已经超 7.2K 颗星。
今天为大家介绍的是来自Günter Klambauer团队的一篇论文。生物图像分析领域正经历一场由先进成像技术和人工智能推动的变革。多模态人工智能系统的出现使得我们能够从生物成像数据库中提取并利用基于其他数据模态的知识。此研究利用了多模态对比学习方法，通过生物图像和分子结构编码器，将生物图像和化学结构融入到一个统一的空间中。这种共同的嵌入空间使得我们可以利用化学结构来查询生物成像数据库，找出引起不同表型效应的结构。
什么是广告系统？ 主要包含： 广告主投放广告的《广告投放系统》 媒体方（广告展示媒介-<地铁广告屏幕>）检索广告用的《广告检索系统》 广告计费系统（按次，曝光量等等） 报表系统 Etc. 使用技能栈
检索神器 Everything "Everything" 是 Windows 上免费文件名搜索引擎 下载地址 https://www.voidtools.com/zh-cn/ 作用 在我们日常办公中
今天分享来自 NAACL 2021的一篇文章，一种基于上下文倒排索引的信息检索模型：「COIL(COntextualized Inverted List)」。
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