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    MIT开发能修改维基百科文章错误的自动系统

    用来训练自动系统模型的资料集,便是包含正确资讯的语句以及维基百科语句所构成的句对,而这些句对会被标上同意、不同意或中性三种标籤,同意代表正确资讯的语句和维基百科的语句资讯相符,不同意则反之,中性则代表没有足够的判断资讯...自动化系统的输入有两个,一个是维基百科文章中过时的句子,另一个为包含正确资讯的语句,系统需要根据后者,自动调整维基百科中错误的句子,过程可能需要删除和保留特定单词、更新部分的事实,或是保留样式和语法。...自动化系统由两个模型组成,其一是事实检查分类器,透过预训练将句对标记为同意、不同意或中性,而系统处理的重点在于不同意标籤的句对,而另一个分类器,则负责辨识维基百科错误的语句中,导致句对被标记为不同意的单词

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    运筹学教学 | 十分钟教你求解分配问题(assignment problem)

    i 从第一行(列)开始,若该行(列)中只有一个零元素,对该零元素标1,表示这个任务就指派给某人做。 每标一个1,同时将该零元素同列的其他零元素标为2,表示此任务已不能由其他人来做。...(此处标1、2的操作与课本画圈、划去操作同理) 如此反复进行,直到系数矩阵中所有的零元素都已经被标为1或者2为止。 我们得到的矩阵如下: ?...② 指派 我们观察到,系数矩阵中标记为1的零元素正好等于4,这表示已经确定了最优的指派方案。 此时,只需将0(1)所在位置记为1,其余位置记为0,则获得了该问题的最优解。 最优解为: ?...被标为1的0总共有3个,小于4。 因此,我们需要对其进行【画盖0线】的操作。(即画出可以覆盖最多0元素的直线) (1)画盖0线:利用最少的水平线和垂直线覆盖所有的零。...具体操作如下: ① 对没有标记为1的零元素所在的行打√; ②在已打“√”的行中,对标记为2的零元素所在列打√ ③ 在已打“√”的列中,对标记为1的零元素所在行打“√” ④重复②和③,直到再不能找到可以打

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