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语义SOP（SemanticSOP）指的是将标准操作流程（StandardOperatingProcedures，SOP）融入语义信息，以便更智能地管理、执行和优化流程。通过引入语义技术，可以增强SOP的可理解性、自动化水平和灵活性。语义SOP可以被看作是利用知识图谱、语义网络或本体（ontology）来描述和管理流程中的

文章汉化系列目录文章目录文章汉化系列目录摘要关键词引言2相关工作2.1基于知识的深度学习2.2图文匹配3共识感知的视觉-语义嵌入3.1利用共识知识增强概念表示3.2共识感知表示学习3.3训练和推理4实验4.1数据集和设置4.2实现细节4.3与最新技术的比较4.4消

SK也对应了文生图的功能，本文中分别使用的是GPT的DALL·E2和DALL·E3来生成图版，虽然不如专业的文生图那么专业，但提示词到位，在一些场景中还是可用的。下面是最简单的文生图的代码实现，通过TextToImage服务来完成生成，GPT中生成图的尺寸要求是：256x256,512x512,1024x1024,1024x179

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合信息检索和生成模型的自然语言处理方法。它通过检索相关文档片段作为生成模型的上下文，提高生成文本的准确性和相关性。RAG广泛应用于问答系统、对话系统和文本摘要等领域，兼具高效性和灵活性。公司的客户机器人都特别适合。下面的案例

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/swPPTyIJa-2OJcyycBVJNQ代码：//接入星火AIvarhttpClient=newHttpClient(newXinghuoOpenAIHttpClientHandler());varbuilder=Kernel.CreateBuilder().AddOpenAIChatCompletion(modelId:"generalv3.5","tHQoTStMXIMXmmFwr

参考：https://www.cnblogs.com/ruipeng/p/18241147代码///<summary>///依赖注入案例///</summary>publicstaticclassDependencyInjectionSample{publicstaticasyncTaskExec(){ServiceCollectionservices=newServiceCollection();

2023年4月13日，Microsoft发布了一个SemanticKernel的VSCode插件，SemanticKernelTools，用于进行SemanticFunction的开发和调试工作。SemanticKernelTools的安装只需要VSCode即可，不需要额外的其他的环境。在VSCode的扩展中搜索SemanticKernelTools，点击Install即

在前端开发中，合适的UI组件库的选择至关重要，它能在保证交互和视觉一致性的同时，大大提升开发效率。Semantic-UI-React是React技术栈中备受关注的UI组件库之一，以其丰富的组件和友好的API受到了许多开发者的欢迎。然而，是否选择它作为项目的UI组件库需结合多个因素综合考虑

论文阅读-Nature：Detectinghallucinationsinlargelanguagemodelsusingsemanticentropy（使用语义熵来检测大模型中的幻觉）作者：SebastianFarquhar,JannikKossen,LorenzKuhn&YarinGal单位：牛津大学，计算机科学学院，OATML实验室期刊：Nature时间线：2023年7月提交→

在chatGPT的推动下。LLM简直火出天际，各行各业都在蹭。听说最近meta开源的llama3模型可以轻松在普通PC上运行，这让我也忍不住来蹭一层。以下是使用ollama试玩llama3的一些记录。什么是llamaLLaMA（LargeLanguageModelMetaAI）是Meta开发的大规模预训练语言模型，基于T

图像分割与人脸识别众所周知图像是由若干有意义的像素组成的，图像分割作为计算机视觉的基础，对具有现有目标和较精确边界的图像进行分割，实现在图像像素级别上的分类任务。图像分割可分为语义分割和实例分割两类，区别如下：语义分割：将图像中每个像素赋予一个类别标签，用不同的颜色来表

SemantieKernel中对话请求默认是发送到OpenAI去的其他与OpenAI对话请求接口兼容的模型平台，一般只需要修改host即可，path不需要修改，可以通过HttpClientHandler修改接入智普AI但是智谱AI的对话接口地址是api/paas/v4/chat/completions,和OpenAI不同，所以需要修改host和path智普

SemanticKernel简介玩过大语言模型（LLM）的都知道OpenAI，然后微软Azure也提供了OpenAI的服务：AzureOpenAI，只需要申请到APIKey，就可以使用这些AI服务。使用方式可以是通过在线Web页面直接与AI聊天，也可以调用AI的API服务，将AI的能力集成到自己的应用程序中。不过这些服务都是在线提供的

intro在使用YCM完成c++输入提示(complete)时可以注意到一个细节：通常只有后输入“.”，"->"，"::"的时候提示的才是提示字段的类型信息。对于函数，提示包含了函数的参数类型等信息；对于数据成员，提示中也包含了类型信息。对应地，其它情况下尽管提示中可能会包含变量名，但是不会在preview窗

       SemanticKernel在AI领域的应用越来越广泛。然而，在使用SemanticKernel时，如果不注意一些细节问题，可能会导致你的模型表现异常，甚至出现“胡说八道”的情况。今天，我将分享一个关于使用SemanticKernel的小细节，这个问题曾让我一度陷入困惑，幸好最终找到了问题的根源

用户态probe文档：https://sourceware.org/systemtap/SystemTap_Beginners_Guide/userspace-probing.html这是process("PATH").function("function")报的错，意思是没有在ELF文件中找到这个函数对应的符号。大概率是因为ELF文件是用C++编译来的，符号名跟函数名不对应。例如对于以下程

目录一、引言二、相关工作A.动态场景中的SLAMB.语义建图三、系统概述A.系统框架B.目标检测C.极线约束D.动态特征剔除策略E.动态特征剔除策略四、实验结果A.基于TUMRGB-D数据集的性能评估B.BonnRGB-D数据集的性能评估 C.动态特征剔除策略的有效性D.时间分析

1.语义通信的背景和重要性1.1.传统通信vs.语义通信        传统的通信技术关注的是比特和符号的准确传输，即如何在不丢失信息的前提下将数据从发送端传输到接收端。然而，随着数据量的爆炸性增长和对通信带宽的需求增加，传统通信方式逐渐接近香农容量的上限，难以满足

SemantieKernel中对话请求默认是发送到OpenAI去的：其他与OpenAI对话请求接口兼任的模型平台，一般只需要修改host即可，如下所示：default:uriBuilder=newUriBuilder(request.RequestUri){//这里是你要修改的URLScheme="https",Ho

SimpleRAG介绍SimpleRAG是基于WPF与SemanticKernel实现的一个简单的RAG应用，可用于学习与理解如何使用SemanticKernel构建RAG应用。GitHub地址：https://github.com/Ming-jiayou/SimpleRAG主要功能AI聊天支持所有兼容OpenAI格式的大语言模型：文本嵌入支持所有兼容OpenAI格式

一：LangChain和SemanticKernel对比https://blog.csdn.net/xiaoqi270620903/article/details/138334622SemanticKernel适用于需要快速构建LLM应用的场景，如智能客服、智能问答等。由于其组件关系简单，开发人员可以快速实现LLM模型的应用，并且可以根据需求进行定制化开发。La

摘要文章首先介绍了语义分块在RAG中的位置和作用，并介绍了常见的基于规则的分块方法。然后，阐述了语义分块的目的是确保每个分块包含尽可能多的独立语义信息。接着，文章分别介绍了三种语义分块方法的原理和实现方法，并对每种方法进行了总结和评估。文章观点语义分块是R