基于SMOTE的moldyapplecore光谱非破坏性检测模型研究
这篇文章探讨了一种针对苹果核腐烂问题的机器学习解决方案，通过使用基于合成少数样本技术（SMOTE）的模型，成功解决了由于样本分布不平衡导致模型性能不佳的问题。研究结果表明，这种方法可以有效提高对苹果核腐烂问题的检测准确率，对保障消费者健康具有重要意义。
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这篇文章介绍了一种名为Transformer语言模型的技术，可以自动为长篇科学文章生成摘要。该模型采用了神经摘要式总结的方法，通过提取句子指针网络和完整文章顺序，以及利用Transformer语言模型生成摘要。实验结果表明，该方法生成的摘要效果优于传统seq2seq方法，并且能够准确提取重点信息。这项技术有望在未来十年内发展成熟，实现Transformer写出的第一篇研究论文。
智能未来：机器人与人类的共融之路
机器之心报道指出，人工智能在医疗领域的应用正在快速发展。从辅助诊断到智能手术，人工智能技术已经开始改变医疗行业的面貌。然而，随着人工智能技术的普及，也面临着数据隐私和伦理道德等方面的挑战。在未来，我们需要更加审慎地考虑人工智能技术在医疗领域的影响，并制定相应的政策和规定，以确保人工智能技术的健康发展。
如何利用ChatGPT4生成优质论文摘要
这篇文章讨论了一种利用 ChatGPT4 生成论文摘要的新方法。研究表明，为了生成高质量摘要，需要控制摘要的信息密度，使其符合人类阅读喜好和获取关键信息的需求。作者通过实验和数据分析验证了这个假设，并发现 CoD 摘要方法可以有效地提高摘要的质量。