内容概要：《通用规范汉字表8105.txt》包含了按照一定顺序排列的8105个常用汉字。这是国家语言文字工作委员会为了满足社会信息化建设和语言文字规范化、标准化的需求发布的标准文本，涵盖了一系列生活中常用的文字，包括基本汉字及其变形、衍生字符以及一些生僻字。这份列表旨在提供一个完整的汉字集，确保在信息技术系统和其他相关领域中的汉字使用符合国家规定标准。 适用人群：适用于广大社会公众特别是需要处理中文字符编码工作的专业人士；同时对于汉字学习者而言也是很好的参考资料。 使用场景及目标：可用于教育机构的教学辅助材料，帮助学生全面认识和掌握现代汉语的基本词汇构成；也可作为软件开发者在开发中文输入法或其它与汉字相关的应用程序时参考的标准字库，保证程序能够正确显示所有常用汉字。 其他说明：由于这是一个纯文本文件(.txt)，因此可以通过任意文本编辑工具直接打开浏览，方便快捷。但是，如果想要更好地利用这个文件来进行研究或者项目开发，则建议配合专业工具（如Python或其他支持汉字编码转换的语言）一起使用，以便对数据进行进一步处理和分析。此外，《通用规范汉字表》还包括了一些特殊的符号，这些符号并非正式汉字的一部分，但在特定情况下也会出现在日常交流中。

内容概要：本文深入解析了LangChain在知识管理与文档智能中的应用，涵盖其核心概念、关键技术、典型应用场景及具体代码实现。重点介绍了文档加载、文本分割、向量嵌入与检索、问答链等模块的工作机制，并通过完整的代码示例展示了如何构建一个基于LangChain的文档智能问答系统。同时展望了其在多语言支持、实时更新、上下文理解增强和行业定制化方面的未来发展方向。; 适合人群：具备一定Python编程基础和自然语言处理常识，从事AI应用开发、知识管理系统建设或文档智能化项目的技术人员，尤其是1-3年经验的研发工程师； 使用场景及目标：①构建企业级知识库实现高效信息检索；②实现法律、医疗、技术等专业文档的智能问答；③提升文档处理自动化水平，支持教育培训、客户支持等场景的知识服务； 阅读建议：建议结合文中代码实例动手实践，搭建本地环境运行并调试各模块，深入理解LangChain组件间的协作逻辑，同时可替换不同嵌入模型和LLM以优化实际效果。

3D DLP扫描仪系统 借助3D DLP高速扫描仪系统，可以使用由Raspberry Pi控制的DLP LightCrafter 4500投影仪，使用DFP （数字边缘投影）技术检索对象的3D形状。 该系统以一种简单的方式工作如下： 整个过程在。 使用说明书 如果您只想测试系统，则只需要最新的MATLAB版本即可（已通过R2016b测试）。 下载并运行algorithm.m ，该示例将显示3D对象表示。 如果要构建整个系统，则需要以下组件： 已安装最新版本的或类似版本的 。 。 MATLAB R2016b版本或更高版本。 任何相机，例如智能手机相机。 设置系统的步骤如下： 连接第5页上指定的所有。 将RPi HDMI分辨率更改为投影仪分辨率912x1140，编辑/boot/config.txt文件： hdmi_group=2 hdmi_mode=87 hdmi_c

内容概要：本文介绍了一个基于 PostgreSQL 和 pgvector 扩展构建的学术热点 RAG 数据仓完整 SQL 开发案例，实现“关键词×语义”混合检索功能。通过创建论文元数据与嵌入向量一体化存储的数据表，结合倒排索引、trgm 关键词匹配和向量相似度计算，支持混合搜索、主题过滤、时间筛选、去重、结果重排等典型应用场景，并提供从环境搭建、数据建模、索引导入到多种查询需求的全流程 SQL 实现。; 适合人群：具备一定数据库和 SQL 基础，从事 AI、信息检索、知识库系统开发的研发人员或数据工程师，尤其是关注 RAG、向量检索与混合搜索技术的从业者； 使用场景及目标：① 构建支持语义与关键词融合检索的学术知识库或企业内部知识系统；② 学习如何在传统关系型数据库中集成向量检索能力；③ 掌握基于 PostgreSQL 的混合索引优化、去重聚类与结果重排序技术； 阅读建议：建议结合实际业务需求修改并扩展本文提供的 SQL 脚本，重点关注索引配置、权重融合策略与生产环境维护技巧，同时可延伸至 Python 批量导入与评测系统的构建，形成端到端解决方案。

在当今科研工作不断深入发展、文献需求日益增长的时代背景下，如何高效地获取和管理学术文献成为科研人员面临的重要挑战之一。本压缩包提供的资源正是为了解决这一问题而设计，它包含了能够自动化执行复杂文献检索与下载任务的油猴脚本，以及能够支持批量下载Web of Science核心期刊论文并进行格式转换的软件工具。 油猴脚本是一种运行在用户浏览器上的扩展脚本，能够通过自动化的方式，实现对网页的定制化操作，包括但不限于自动化填写表单、模拟点击等，使得用户在检索文献时能够更加高效。通过特定的油猴脚本，用户可以实现在Web of Science等学术数据库上进行快速检索，并将搜索结果导出到本地进行进一步的处理。 Web of Science核心期刊论文批量下载功能，为科研人员提供了一种快速获取大量论文的方式。在科研工作中，经常需要阅读和引用特定领域内的重要论文，批量下载功能可以节省大量时间，提高工作效率。而格式转换则进一步增强了文献的兼容性和可用性，使得下载得到的文献数据能够被各种文献管理软件所使用，如EndNote、Zotero等。 在本次提供的压缩包中，包含了一个重要的文件——wos-download-bot-main。这是一个专门用于Web of Science数据库论文批量下载的自动化脚本程序，它不仅支持一键批量下载功能，还具备将下载的文献自动转换为RIS、BibTeX等格式的能力。RIS和BibTeX是学术界广泛使用的文献引用格式，它们能够方便地集成到各种学术写作和文献管理软件中。 此外，压缩包内还包含了附赠资源.docx和说明文件.txt，这些文件为用户使用上述工具提供了详细的指导和帮助。用户可以通过阅读说明文件，快速掌握如何安装和配置相关工具，以及如何正确使用油猴脚本和wos-download-bot-main进行学术文献的自动化检索和下载。 本次提供的压缩包不仅仅是一组脚本和软件的集合，更是为科研人员提供了一整套从文献检索到管理的高效解决方案。它能够帮助科研人员在浩瀚的学术海洋中快速定位所需的学术资源，并以最便捷的方式将这些资源整合到个人的学术研究中。

在当今信息爆炸的时代，有效地检索和处理信息成为了知识获取的关键技能。"现代信息检索"这门课程便是在这样的背景下应运而生，它不仅仅是一门技术性的课程，更是培养学生信息素养和研究能力的重要途径。国科大作为一所享誉国内外的高等学府，其课程内容设计往往紧跟时代发展的步伐，注重理论与实践的结合。何苯老师所讲授的"现代信息检索"课程更是体现了这一特点。 本课程可能会围绕以下几个核心知识点进行展开。首先是信息检索的基本原理和方法，学生需要掌握从大量的信息资源中快速准确找到所需信息的技能。其次是现代信息技术的应用，包括搜索引擎的工作原理、算法和搜索策略的优化等。此外，课程内容还可能涉及如何评价信息的质量和相关性，这对于研究者来说至关重要。同时，随着大数据和人工智能技术的兴起，信息检索课程也可能会包含数据挖掘、文本分析和自然语言处理的相关知识。 此外，实践操作在信息检索课程中占据了很重要的位置。学生不仅需要在理论层面了解各种信息检索工具和系统，如Google Scholar、Web of Science、Scopus等，还需要学会使用各种数据库资源进行实操。这包括关键词选择、检索式构建、检索结果的筛选与评估等实际操作技巧。而何苯老师在授课过程中，想必会引导学生深入理解信息检索的内在逻辑，并通过案例分析、作业练习以及可能的小组讨论等形式，让学生在实践中学习和进步。 课程内容还可能包括信息检索系统的评价标准与方法。在如今的信息检索领域，如何评价一个检索系统是否有效、高效，是一个非常重要的研究方向。学生将会学习到如何从用户体验、搜索结果的准确度和相关度等多个维度进行评价。 考虑到信息检索课程的前沿性，何苯老师可能会引入一些新兴的检索技术和理念，例如语义检索、个性化信息检索等，让学生对未来的发展趋势有一个基本的认识和理解。 而本次试题回忆文件，作为国科大2024年"现代信息检索"课程的重要资料，必然记录了课程所涵盖的众多知识点。通过对试题的回顾，学生可以总结自己的学习成果，发现自己的不足之处，并为未来的深入研究打下坚实的基础。而对于那些未能参与课程学习的学生来说，这份试题回忆同样具有极高的参考价值。 通过以上内容，我们不难看出"现代信息检索"课程的重要性和实用价值。掌握好这一领域的知识，不仅能提高个人的信息处理能力，也能为科学研究和学术探究提供强大的支持。

### WordSmith Tools 语料库检索软件详解 #### 一、WordSmith Tools 概述 WordSmith Tools 是一款专为Windows平台设计的强大语料库检索软件包，旨在帮助用户高效地分析文本数据。该软件包集成了多个工具，主要包括Concord（语境共现检索工具）、WordList（词频列表检索工具）、KeyWords（关键词检索工具）、Splitter（文本分割工具）、TextConverter（文本替换工具）以及Viewer（文本浏览工具）。这些工具共同构成了一个全面的文本分析系统，能够满足不同层次的需求。 #### 二、WordSmith Tools 主要工具及功能介绍 ##### 1. Concord - 语境共现检索工具 **基本操作流程：** - 在WordSmith Tools Controller界面中选择“Tools”选项卡，然后点击“Concord”，打开Concord工具窗口。 - 使用“打开文件”按钮选择需要检索的文本文件。 - 确定需要检索的具体词汇或短语。 - 如需更改默认设置，可通过“Horizonsetc”按钮进行调整。 - 点击“Start Concordance”按钮开始检索，完成后结果会显示在Concord工具窗口中。 - 若要保存检索结果，点击“保存”按钮即可。 **主要功能：** - **语境共现检索**：展示词语在文本中的上下文情况，支持多种视图模式和排序方式。 - **窗口显示**：包括编号（N列）、语境共现结果（Concordance列）、自定义分类标签（Set列）、标记符号（Tag列）、单词位置（WordNo.列）、源文件名称（File列）以及相对位置百分比（%列）。 - **附加功能**： - 调整每行显示量（通过“增加/减少显示量”按钮实现）。 - 启动文本浏览器查看源文件（通过“打开文件”按钮实现）。 - 查看搭配词情况（通过“搭配词”按钮实现）。 - 显示检索词分布图（通过“分布图”按钮实现）。 - 分析语境共现结果中的词簇（通过“词簇”按钮实现）。 - 显示临近检索词的单词统计资料（通过“用词类型”按钮实现）。 - **取消检索词**：通过空格键或选择“Blanked out”选项将检索词替换为星号，以便进一步分析其他元素。 - **重新排序**：可以根据多种标准对结果进行排序，如根据特定单词、用户自定义标签、标记符号等。 #### 三、WordSmith Tools 的其他工具简介 除了Concord工具外，WordSmith Tools还包含了以下几个重要的辅助工具： ##### 2. WordList - 词频列表检索工具 WordList工具可以帮助用户快速获取文本中的词频统计，这对于语言学研究和文本分析非常有用。 ##### 3. KeyWords - 关键词检索工具 KeyWords工具用于识别文本中的关键术语，这对于理解文本的主题和重点至关重要。 ##### 4. Splitter - 文本分割工具 Splitter工具允许用户将大型文本文件分割成更小的片段，便于管理和分析。 ##### 5. TextConverter - 文本替换工具 TextConverter工具提供了一种便捷的方法来转换文本格式，使其更适合特定的分析需求。 ##### 6. Viewer - 文本浏览工具 Viewer工具提供了文本的可视化浏览功能，方便用户直观地了解文本内容和结构。 #### 四、总结 WordSmith Tools 是一套全面而强大的语料库检索软件包，其提供的工具不仅适用于语言学家和研究人员，也适用于任何需要深入分析文本数据的专业人士。通过灵活的检索和分析功能，用户可以轻松地探索文本中的模式、趋势和意义，从而获得宝贵的信息和洞见。无论是对于学术研究还是商业应用，WordSmith Tools 都是一款不可或缺的工具。

WOS数据库的检索技巧与方法 WOS（Web of Science）数据库是 Clarivate Analytics 公司开发的一款多学科综合数据库，收录了全球顶尖的期刊、会议论文、书籍、专利等文献资源。WOS数据库的检索技巧与方法是指用户在使用WOS数据库时，为了提高检索效率和检索结果的质量，所需掌握的一些技巧和方法。 WOS数据库的检索技巧与方法有很多，以下是一些常见的技巧和方法： 1. 使用 Boolean 逻辑运算符：在 WOS 数据库中，可以使用 Boolean 逻辑运算符（AND、OR、NOT）来组合搜索条件，以提高检索结果的准确性。 2. 使用通配符：WOS 数据库支持使用通配符（*、?）来进行模糊搜索，以提高检索结果的广泛性。 3. 使用字段搜索：WOS 数据库提供了多种字段搜索选项，例如作者、标题、摘要、关键词等，可以根据需要选择合适的字段来进行搜索。 4. 使用日期范围搜索：WOS 数据库提供了日期范围搜索选项，可以根据需要选择合适的日期范围来进行搜索。 5. 使用文献类型搜索：WOS 数据库提供了文献类型搜索选项，例如期刊论文、会议论文、书籍等，可以根据需要选择合适的文献类型来进行搜索。 6. 使用作者搜索：WOS 数据库提供了作者搜索选项，可以根据需要选择合适的作者来进行搜索。 7. 使用关键词搜索：WOS 数据库提供了关键词搜索选项，可以根据需要选择合适的关键词来进行搜索。 8. 使用分类搜索：WOS 数据库提供了分类搜索选项，可以根据需要选择合适的分类来进行搜索。 9. 使用高级搜索：WOS 数据库提供了高级搜索选项，可以根据需要组合多种搜索条件来进行搜索。 10. 使用结果分析工具：WOS 数据库提供了结果分析工具，可以对检索结果进行分析和处理，以获取更加有价值的信息。 在使用 WOS 数据库时，掌握这些技巧和方法可以提高检索效率和检索结果的质量，帮助用户更好地利用 WOS 数据库。 此外，WOS 数据库还提供了许多其他的功能和工具，例如： * SCIE（Science Citation Index Expanded）：收录了全球顶尖的自然科学期刊。 * SSCI（Social Sciences Citation Index）：收录了全球顶尖的人文社会科学期刊。 * A&HCI（Arts & Humanities Citation Index）：收录了全球顶尖的人文艺术期刊。 * ISTP（Index to Scientific & Technical Proceedings）：收录了全球顶尖的科学技术会议论文。 * Biosis Previews：收录了全球顶尖的生物科学期刊。 等等。 WOS 数据库的检索技巧与方法是用户在使用 WOS 数据库时需要掌握的一些基本技能和方法，可以帮助用户更好地利用 WOS 数据库，提高检索效率和检索结果的质量。

2024年第九届全国密码技术竞赛中获得特等奖的作品《面向海量大数据的跨模态密文检索系统》是一套先进的技术方案，旨在解决海量大数据环境下的密文检索问题。在这项技术中，跨模态检索是指能够在不同数据模态之间进行检索的能力，而密文检索则涉及在数据被加密后进行有效检索的挑战。 跨模态密文检索系统的设计需要解决的是数据的安全性问题，因为大数据往往涉及敏感信息。因此，系统必须采用高效的加密技术，保证数据在存储和传输过程中的安全。同时，为了保证检索的效率，加密技术不能简单地损害数据的检索性能。这就要求设计一种既能保护数据隐私，又能支持高效检索的加密算法。 在实现这一目标的过程中，可能会涉及到多种先进的密码学方法和技术，如同态加密、安全多方计算、可搜索加密等。同态加密技术允许对加密数据直接进行计算，而不必解密，这对于保护数据隐私至关重要。安全多方计算则允许多个参与方共同参与计算，同时保证各自输入的隐私性。可搜索加密则允许用户在不解密的情况下，对加密数据进行搜索。 此外，跨模态密文检索系统还需要强大的索引技术。在数据被加密之后，传统的索引方法可能不再适用。因此，必须设计能够处理加密数据的索引结构，这可能涉及到特殊的索引构建算法和数据结构，如加密后的倒排索引、加密树结构等。 系统还要考虑到海量数据的存储和管理问题。在大数据环境下，数据的规模往往非常庞大，这就需要高效的存储方案，如分布式文件系统、云存储等。同时，还要有有效的数据管理策略，以便于数据的快速检索和访问。 在系统的设计中，还应当考虑到用户体验。如何在保证安全性和检索效率的同时，为用户提供直观易用的检索界面和功能，也是设计者需要重点考虑的问题。 跨模态密文检索系统是一个集成了多种先进密码学技术、索引技术、数据存储和管理策略以及用户体验设计的复杂系统。它的开发和应用不仅可以提升大数据环境下的信息安全水平，还可以为相关领域提供强有力的技术支持，推动信息检索技术的发展。 另外，从文件名称"Cross-Model-Encrypted-Search-System-main"可以看出，该压缩包内可能包含系统的主要文件和代码库。这些文件可能包括系统设计文档、源代码、测试案例、用户手册和运行指南等，这些是实现跨模态密文检索系统功能的重要组件。 这套系统将为大数据环境下的信息安全和检索效率提供全新的解决方案，具有重要的理论和实际应用价值。随着技术的不断进步和应用领域的扩大，这套系统有望在更多领域得到广泛应用，成为保护数据隐私和实现高效数据检索的重要工具。

深度学习在图像检索领域的应用是人工智能技术的一个重要分支，它通过模仿人类大脑的神经网络结构来分析和理解图像内容，从而实现对大量图像数据的有效管理和检索。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、目标检测和图像检索等任务中取得了革命性的进展。 在图像检索方面，深度学习模型能够提取图像的深层次特征，这些特征比传统的图像特征更加丰富和具有区分性，使得相似或相关的图像能够被有效地区分和检索出来。图像检索系统通常包括特征提取、特征存储、相似度计算和结果排名几个关键步骤。通过训练深度学习模型，可以从图像数据中自动学习到这些特征，无需人工设计特定的特征提取算法。 具体到本次的项目，我们可以看到包含多个关键文件，如screenshots可能包含项目运行时的截图，app_cbir.py可能是一个实现基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）的应用程序。data文件夹可能包含用于训练和测试模型的数据集，compute_fea_for_cbir.py可能包含了提取用于CBIR特征的代码逻辑。dump_data_to_pkl.py和dump_lsh_to_pkl.py可能用于数据预处理和存储，models文件夹用于存放训练好的模型文件，而README.md文件则提供了整个项目的文档说明。 在深度学习模型的设计和训练过程中，可能会涉及到对大量图像数据的预处理，如调整图像尺寸、归一化、增强等步骤，以保证输入模型的图像数据具有一致性和高质量。此外，模型的训练过程需要大量的计算资源，通常在GPU或TPU上进行，以加速模型的训练效率。 通过深度学习模型在图像检索中的应用，可以实现更为智能和准确的图像检索系统，广泛应用于互联网搜索引擎、医学影像分析、安防监控等领域。这些系统能够帮助用户快速找到他们所需的内容，大大提高了工作效率和信息检索的准确性。 此外，基于深度学习的图像检索技术还在不断发展中，研究者们正致力于改进算法效率、减少模型体积、提升检索性能，以及探索更多的应用场景。随着技术的不断进步，深度学习在未来图像检索中的应用将更加广泛和深入。