内容概要：本文介绍了DATA ADVISOR，一种基于大型语言模型（LLM）的安全数据生成方法。通过动态监控和指导数据生成过程，提高生成数据的质量和覆盖范围，特别是在安全性方面。实验表明，与传统方法相比，DATA ADVISOR显著提升了三个代表性LLM的安全性能，同时保持了模型的实用性。 适合人群：研究大型语言模型安全性和数据生成的研究人员和技术专家。 使用场景及目标：适用于需要提升模型安全性但不希望牺牲实用性的场景。通过动态管理和增强数据集，确保模型能够在各种细粒度的安全问题上表现更好。 其他说明：未来工作可以将DATA ADVISOR扩展到其他场景，如指令调整数据生成、偏好优化等，进一步验证其多样性和有效性。

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过去十年间，扬声器技术的发展速度日益加快。从新材料、新制造方法、更好的测量设备、改进的非线性建模工具到有限单元分析工具的更利用，都在推动着扬声器技术的进步。不使用新技术而完成扬声器设计周期几乎是不可想象的。现在，扬声器和系统设计人员越来越多地利用DSP及其工具来帮助设计已不足为奇。随着其应用日益广泛，DSP及其工具对于扬声器行业变得至关重要。因此，扬声器制造商有必要未雨绸缪，考虑将新的DSP技术和使用作为设计过程的新变量。 　　由于产品时间线越来越短，市场变化无常，制造商必须采用效率更高的设计技术。ADI公司已开发出软件来改进利用其DSP产品线（即SigmaDSP和Sharc）的此类系统设计

由于目标的机动，在ISAR回波完成距离向压缩后，会出现明显的目标散射点跨距离单元的徙动，导致直接对方位向成像无法实现较好的聚焦效果。因此，一维距离向的包络对齐是ISAR成像过程中不可避免的处理流程。该函数代码通过整体相关法实现了目标一维距离像序列的包络对齐操作，有较好的实验效果。

为了满足煤矿井下工作面跟机自动化连续采煤需求,设计了一种用于工作面液压支架对齐的激光对位传感器,详细介绍了基于激光对位传感器的移架对齐原理及传感器的软硬件设计。该传感器采用小型化设计,具有安装方便、价格低廉等优点。井下工业性实验结果表明,将该传感器应用在跟机自动化采煤中,可使工作面走向的相邻液压支架间的平均对齐精度达到30mm。

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。

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猕猴桃种植知识图谱构建。针对猕猴桃种植领域数据多源异构的特点，采用自顶向下的方式构建猕猴桃种植知识图谱，首先设计猕猴桃种植知识图谱的本体概念模式，然后根据模式层的本体规范将抽取的三元组事实加入到数据层知识库中；针对知识图谱构建过程中知识抽取方法复杂、准确率低以及知识补全困难等问题，采用实 体关系联合抽取方法和基于TransR的知识补全方法，并构建了融合字词语义信息的猕猴桃种植实体识别模型，该模型以SoftLexicon为基础，通过MHA和Attention机制分 别调整词权重和词集重要度进一步提高命名实体识别精确率。实验结果表明，本文构 建的猕猴桃种植实体识别模型与SoftLexicon模型相比，F1值提高了1.58%，达到了91.91%，在ResumeNER公开数据集上F1值达到了96.17%；猕猴桃种植三元组抽取F1值为92.86%；基于TransR的知识补全方法Hit@3和Hit@10分别为90.40%和92.60%。

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