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ChatGPT-4和人工智能发展

ChatGPT-4和人工智能发展

中国ChatGPT-4和人工智能发展近日,随着ChatGPT-4和百度的文心一言的出台,人工智能技术得到迅猛发展。

人工智能(AI)是一种模拟人类智能的技术,它可以通过学习和自我改进来执行各种任务。

ChatGPT是一种基于AI 的聊天机器人,它可以与人类进行自然语言交互,回答问题和提供信息。

人工智能是通过模拟人类大脑的方式来工作的。

它使用算法和数据来学习和自我改进,以便更好地执行任务。

人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能是指只能执行特定任务的AI,例如语音识别或图像识别。

强人工智能是指可以像人类一样思考和决策的AI。

2023年政府工作报告指出“过去五年极不寻常、极不平凡,我们经受了世界变局加快演变、新冠疫情冲击、国内经济下行等多重考验,经济社会发展取得举世瞩目的重大成就。

”聚焦到科技领域,“全社会研发经费投入强度从2.1%提高到2.5%以上,科技进步贡献率提高到60%以上。

科技创新成果丰硕,人工智能领域的创新成果也不断涌现。

”纵览人工智能产业近年发展,虽然一定程度上突破了深度学习等各类算法革新、技术产品化落地、应用场景打磨、市场教育等难点;但如今也仍需致力解决可信、业务持续、盈利、部署的投资回报率等商业化卡点。

聚焦于2022年,这一历史上极为重要一年中我国AI产业参与者的特征表现、探讨AI产业在我国经济发展中的价值与地位、洞察各技术赛道参与者的发展路径与产业进阶突破点。

人工智能产业发展环境演变一、人工智能参与社会建设的千行百业——价值性、通用性、效率化为产业发展战略方向人工智能已成为推动产业发展的主流趋势,其产品形态和应用边界不断拓宽,包括软件服务、云服务、硬件基础设施等形式,应用场景涵盖消费、制造业、互联网、金融、元宇宙和数字孪生等领域。

据艾瑞预测,到2022年,我国人工智能产业规模将达到1958亿元,同时,人工智能产学研界在通用大模型、行业大模型等方向上取得了一定突破,促进技术通用性和效率化生产。

chat gpt4参数

chat gpt4参数

chat gpt4参数
【最新版】
目录
1.概述
2.模型架构
3.训练数据
4.参数设置
5.性能表现
正文
ChatGPT-4 是由 OpenAI 开发的一款自然语言处理模型,它是基于GPT-3 的升级版。

ChatGPT-4 采用了全新的元学习技术,能够更快地训练和优化模型,并且具有更高的语言理解能力和文本生成能力。

ChatGPT-4 的模型架构采用了多层卷积神经网络和自注意力机制,能够对输入的文本进行有效的分析和建模,从而生成更加自然和流畅的文本。

训练数据方面,ChatGPT-4 采用了来自互联网的大量文本数据,包括新闻、论坛讨论、社交媒体等,这些数据涵盖了多种语言和文化背景,使得模型具有更广泛的应用场景。

在参数设置方面,ChatGPT-4 采用了数百万级别的参数,相比 GPT-3 有了很大的提升。

这些参数的设置能够提高模型的复杂度和表达能力,从而更好地模拟人类的语言思维和表达方式。

在性能表现方面,ChatGPT-4 具有更高的文本生成质量和语言理解能力,能够更好地应对各种自然语言处理任务,例如文本分类、机器翻译、情感分析等。

同时,ChatGPT-4 还能够实现多模态生成,例如文本生成图像和视频等。

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ChatGPT-4 技术报告【中文版】第一部分

ChatGPT-4 技术报告【中文版】第一部分

GPT-4OpenAI*我们报告了GPT-4的开发,这是一个大规模的多模态模型,可以接受图像和文本输入并产生文本输出。

虽然在许多现实世界的场景中不如人类,但GPT-4在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现,包括以大约前10%的分数通过模拟律师考试。

GPT-4是一个基于Transformer model的模型,经过预训练,可以预测文档中的下一个令牌。

培训后的调整过程提高了真实性和对期望行为的遵守程度。

这个项目的一个核心组成部分是开发基础设施和优化方法,这些方法在广泛的规模范围内表现得可预测。

这使我们能够根据不超过GPT4计算量1/1000的模型准确预测GPT4性能的某些方面。

1本技术报告介绍了GPT-4,这是一个大型多模态模型,能够处理图像和文本输入并产生文本输出。

这种模型是一个重要的研究领域,因为它们具有广泛应用的潜力,如对话系统、文本摘要和机器翻译。

因此,近年来,它们一直是人们极大兴趣和进步的主题【1-28】。

开发这种模型的主要目标之一是提高它们理解和生成自然语言文本的能力,特别是在更复杂和微妙的场景中。

为了测试它在这种情况下的能力,GPT-4在最初为人类设计的各种考试中进行了评估。

在这些评估中,它表现得相当好,通常得分超过绝大多数人类考生。

例如,在一次模拟律师考试中,GPT-4的分数在考生中排名前10%。

这与GPT的3.5分形成鲜明对比,后者排名倒数10%。

在一套传统的NLP基准测试中,GPT-4优于以前的大型语言模型和大多数最先进的系统(通常有特定于基准测试的训练或手工工程)。

在MMLU基准【29,30】上,一套涵盖57个科目的英语多项选择题,GPT-4不仅在英语方面远远超过现有模型,而且在其他语言方面也表现强劲。

在MMLU的翻译版本上,GPT-4在26种语言中的24种超过了英语的最先进水平。

我们将在后面的章节中更详细地讨论这些模型功能结果,以及模型安全性改进和结果。

该报告还讨论了该项目的一个关键挑战,即开发深度学习基础设施和优化方法,这些方法在广泛的规模上表现可预测。

chatgpt4上传pdf理解

chatgpt4上传pdf理解

chatgpt4上传pdf理解
ChatGPT-4可以理解并分析PDF文件。

上传PDF文件后,ChatGPT-4会对其进行自动分析,并尝试理解其中的内容。

您可以使用ChatGPT-4的文本输入框输入问题,然后ChatGPT-4会根据PDF文件中的内容回答您的问题。

例如,您可以输入:“请告诉我PDF文件中提到的关于人工智能的发展趋势是什么?”然后ChatGPT-4会根据PDF文件中的内容,回答您关于人工智能发展趋势的问题。

需要注意的是,ChatGPT-4对于PDF文件的理解程度取决于文件的质量和内容。

如果PDF文件包含复杂的技术术语或概念,或者文件质量较差,可能会影响ChatGPT-4对其内容的理解。

因此,在上传PDF文件之前,请确保文件清晰、易于理解,并使用简明扼要的标题和段落结构。

chatgpt4辅助写作万能公式

chatgpt4辅助写作万能公式

ChatGPT4是一种基于深度学习的语言模型,它具有强大的文本生成和理解能力。

它可以被用于撰写文章、创作故事、生成对话、解答问题等多种用途。

本文将介绍如何利用ChatGPT4进行辅助写作,并提供一些万能公式,帮助读者更好地使用ChatGPT4进行文本创作。

一、ChatGPT4的基本介绍1. ChatGPT4是由Open本人研发的一种深度学习模型,它是GPT-3的升级版本,具有更强的语言理解和生成能力。

2. ChatGPT4可以通过输入文本提示来生成相关的文本内容,它可以自动生成文章、故事情节、对话等,能够模拟人类的语言表达能力。

3. ChatGPT4在多个领域都有应用潜力,比如新闻媒体、广告营销、文学创作等,可以大大提高文本创作的效率和质量。

二、利用ChatGPT4进行辅助写作的方法1. 准备输入文本提示:在使用ChatGPT4进行写作时,首先需要准备好输入文本提示,明确表达想要表达的内容和主题,借助提示来引导ChatGPT4生成相关的文本内容。

2. 选择合适的模式:ChatGPT4提供了多种模式,比如文章撰写模式、对话模式等,根据不同的写作需求选择合适的模式,以获取更加符合预期的文本输出。

3. 优化文本提示:为了得到更好的文本输出,可以通过优化文本提示的方式来提高ChatGPT4的输出质量,比如选择恰当的词语、提供清晰的逻辑结构等。

4. 对生成文本进行修改和调整:ChatGPT4生成的文本内容可能并不是完全符合预期,因此需要对生成文本进行适当的修改和调整,使其更符合需求。

三、ChatGPT4辅助写作的万能公式1. 清晰明确的文本提示:在使用ChatGPT4时,清晰明确的文本提示是生成高质量文本的基础。

文本提示应该包括主题、关键词和表达方式等信息,以便ChatGPT4能够准确理解并生成相关的文本内容。

2. 逻辑清晰的叙事结构:无论是撰写文章还是创作故事,都需要有一个逻辑清晰的叙事结构。

在使用ChatGPT4时,可以先梳理好叙事结构的逻辑关系,再用文本提示指导ChatGPT4生成相应的文本内容。

chatgpt4原理

chatgpt4原理

chatgpt4原理ChatGPT4是一种新兴的人工智能技术,之前被广泛运用在无人驾驶和自动化办公领域,现在在语音识别和自然语言理解方面也得到了广谱应用。

在本文中,我们将分步骤详细介绍ChatGPT4的原理和工作过程。

1. 深度学习模型ChatGPT4是基于深度学习框架开发的,主要利用了神经网络来解决自然语言理解难题。

在ChatGPT4中,用到了Transformer模型,它是NLP领域的知名模型,可以处理长序列的自然语言文本。

在ChatGPT4中,Transformer作为神经网络的核心模型,采用自编码器方式学习文本的表示,并通过decoder生成文本。

2. 数据预处理ChatGPT4的数据预处理很重要,根据不同的任务,需要准备不同的数据集。

在数据预处理的阶段,需要清洗、修剪文本,然后将其转换成数字,以便神经网络可以处理和学习。

ChatGPT4的数据预处理器通常使用 tokenizer 实现,将文本转换成数字表示。

3. 语言建模对于自然语言处理任务,语言建模是必不可少的步骤。

在ChatGPT4中,语言建模目标是根据上下文预测下一个词,也称为自回归预测。

这个过程可以用条件概率来表示。

4. 训练模型在训练之前,需要确定好超参数,例如学习率、dropout率、目标损失函数等。

此后,采用随机梯度下降(SGD)算法来训练模型。

在训练期间,ChatGPT4网络一遍一遍地接收输入,预测输出,并根据预测的输出和实际的输出计算损失函数,以调整网络权重。

5. Fine-tuningFine-tuning是训练模型后的又一步关键步骤,它旨在针对特定任务对模型进行微调,以提高模型在该任务上的性能表现。

这个过程通常是基于预训练模型,使用少量任务特定的训练数据进行。

6. 推理和生成在ChatGPT4的推理阶段,给定文本序列作为输入,模型会根据累积的历史信息生成预测输出。

生成的过程基于先前预测的标记,对生成的文本依次进行构建。

chatgpt4检索文献

chatgpt4检索文献

ChatGPT4是一个强大的语言模型,可以用于检索文献。

以下是一些使用
ChatGPT4检索文献的方法:
1.直接提问:你可以直接向ChatGPT4提问,例如:“请帮我找一篇关于人工智能在
医疗领域的最新进展的文献”,或者“有没有关于气候变化对农业影响的学术论文”。

2.使用关键词:你可以提供一些关键词,让ChatGPT4根据这些关键词搜索相关的文
献。

例如,你可以提供“人工智能”、“医疗”、“气候变化”、“农业”等关键词,让ChatGPT4在这些领域内搜索相关的学术论文。

3.提出具体要求:你可以向ChatGPT4提出一些具体的要求,例如:“我需要一篇近
五年内发表的、关于机器学习在医学影像分析中的应用的英文学术论文”。

4.筛选结果:当ChatGPT4返回检索结果时,你可以根据需要进一步筛选,例如根据
发表时间、研究领域、期刊影响因子等指标进行筛选。

需要注意的是,ChatGPT4检索到的文献并不一定都是高质量的,因此需要对检索结果进行筛选和评估。

同时,在使用ChatGPT4检索文献时,也需要遵守相关的学术道德和规范,不得抄袭、剽窃他人成果。

gpt4-turbo 参数

gpt4-turbo 参数

GPT-4 Turbo的参数主要包括:
模型大小:GPT-4 Turbo的基础模型大小为175B(1750亿个参数),与ChatGPT-4保持一致。

上下文长度:GPT-4 Turbo的上下文长度达到8192个tokens,是ChatGPT的8倍。

这意味着GPT-4 Turbo可以处理更复杂、更长的输入,并在理解上下文方面表现出色。

推理速度:GPT-4 Turbo的推理速度比ChatGPT快10倍,这使得它在处理大量请求时更加高效。

准确性:GPT-4 Turbo在准确性方面与ChatGPT相当,但在某些任务上可能表现出更高的性能。

成本:GPT-4 Turbo的价格是每1000个tokens 0.03美元,这使得它成为许多用户的实惠选择。

功能:GPT-4 Turbo支持多种自然语言处理任务,包括问答、文本生成、翻译、摘要等。

此外,它还可以与图像结合使用,实现更丰富的多媒体交互。

可扩展性:GPT-4 Turbo是一个可扩展的模型,可以根据需要进行定制和优化。

总之,GPT-4 Turbo是一个功能强大、高效且经济实惠的自然语言处理模型,适用于各种应用场景。

chatgpt4 逻辑题

chatgpt4 逻辑题

chatgpt4 逻辑题
摘要:
1. ChatGPT4 的逻辑题
2. ChatGPT4 的逻辑题的答案
3. ChatGPT4 的逻辑题的解析
正文:
ChatGPT4 是一个非常流行的人工智能助手,它可以回答各种问题和要求。

在这篇文章中,我们将讨论ChatGPT4 的逻辑题,并提供答案和解析。

首先,让我们来看一个ChatGPT4 的逻辑题:
“如果一个数字既可以被2 也可以被3 整除,那么这个数字一定是几的倍数?”
答案是:这个数字一定是6 的倍数。

解析:如果一个数字既可以被2 也可以被3 整除,那么这个数字一定是2 和3 的最小公倍数,即6 的倍数。

接下来,我们再来看一个ChatGPT4 的逻辑题:
“如果一个矩形的长度和宽度都是整数,且它的面积是12 平方英尺,那么这个矩形可能是哪些形状?”
答案是:这个矩形可能是正方形或长方形。

解析:如果一个矩形的长度和宽度都是整数,且它的面积是12 平方英尺,那么这个矩形可能是正方形(边长为√12=3.46),也可能是长方形(长为6,宽为2)。

通过解答这些逻辑题,我们可以更好地理解ChatGPT4 的语言处理能力
和逻辑推理能力。

chatgpt4用法

chatgpt4用法

chatgpt4用法1. 简介chatgpt4是一种基于大规模预训练语言模型的对话生成系统。

它由OpenAI开发,采用了最新的自然语言处理技术,可以生成流畅、连贯的对话回复。

chatgpt4在各种应用场景中都有广泛的用途,包括智能客服、虚拟助手、聊天机器人等。

2. 功能特点chatgpt4具有以下功能特点:2.1 多轮对话支持chatgpt4可以处理多轮对话,能够理解上下文并根据之前的对话内容进行回复。

这使得它在复杂的对话场景中表现出色,能够提供连贯且有逻辑性的回答。

2.2 自然语言理解和生成chatgpt4不仅能够理解人类自然语言输入,还可以生成符合语境和逻辑的自然语言回复。

它通过学习海量文本数据中的语义和句法结构,能够产生准确且富有表达力的回答。

2.3 支持多种任务和领域chatgpt4在各种任务和领域中都有广泛应用。

无论是技术支持、娱乐聊天还是专业领域知识交流,chatgpt4都可以提供高质量的回答和建议。

2.4 可定制性强chatgpt4可以通过微调和迁移学习进行个性化定制。

用户可以根据自己的需求对模型进行训练,使其适应特定的任务和场景。

这使得chatgpt4具有更广泛的适用性和灵活性。

3. 使用示例以下是使用chatgpt4进行对话生成的示例:import openaiopenai.api_key = 'YOUR_API_KEY'# 定义对话历史history = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Se ries in 2020."},{"role": "user", "content": "Where was it played?"}]# 发送对话请求response = pletion.create(engine="text-davinci-003",prompt=history,max_tokens=50,temperature=0.7,)# 获取回复内容reply = response.choices[0].text.strip()print(reply)上述示例中,我们首先导入openai库并设置API密钥。

chatgpt4润色指令

chatgpt4润色指令

使用ChatGPT进行润色时,你可以遵循以下指令:
1. 替换不恰当的词语:如果你发现论文中使用了不恰当的词语,可以指示ChatGPT进行替换。

你可以说:“请替换‘XXX’该词”。

2. 添加过渡词或连接词:为了使文章结构更流畅,可以要求ChatGPT 添加过渡词或连接词。

你可以说:“请在该句和下一句之间添加过渡词”。

3. 重新措辞某句:如果某个句子的措辞不太满意,可以让ChatGPT 对其进行重新措辞。

你可以说:“请重新措辞此句”。

4. 添加例子或细节:在需要举例或添加细节的地方,可以指示ChatGPT帮忙添加相关内容。

你可以说:“请在该处添加一个示例”或者“请举一个例子加以说明”。

5. 改进句子开头或结尾:如果句子的开头或结尾显得突兀或不流畅,可以让ChatGPT对其进行优化。

你可以说:“请改进此句开头”或者“请优化此句结尾”。

6. 调整润色方向:你可以根据自己的需求调整润色方式,如更精确的措辞、更简练的表达、更客观的语言、更具体的描述、更连贯的表达、更一致的风格、更符合学术风格、更正式的语法等。

以上是润色指令,供您参考。

使用ChatGPT进行润色的过程中,请确保其遵循学术道德和法律法规,避免产生学术不端行为。

儿童孤独症的早期筛查及评价

儿童孤独症的早期筛查及评价

CHAT量表


14个条目 A部分9个:由父母回答 B部分5个:由专业人员观察评定 适用年龄: 18-24月龄幼儿 特异性高、敏感性低 高特异性:可有效地发现ASD儿童 低敏感性:不适合作为筛查工具在常规 体检中使用
M-CHAT

23个条目 问卷范围增宽:增加了感觉运动异常、模仿、对名 字的反应等内容条目;由父母或带养人完成 使用年龄:用于16-48月龄幼儿 敏感性:0.85;特异性:0.93 有研究认为,单独使用M-CHAT进行一般人口筛查时 其阳性预测值与CHAT类似,漏筛比例也相当高 但是当与电话访视结合使用后其漏筛率明显降低 建议:将M-CHAT与电话访视结合使用来进行孤独症 早期筛查

17. 你的孩子会留意你看着的物体吗? 没有 偶尔 有 时 经常 18. 你的孩子会不会无意识地在自己的脸旁边玩弄手指? 没有 偶尔 有时 经常 19. 你的孩子有没有尝试吸引你注意他的活动? 没有 偶 尔 有时 经常 20. 你有没有怀疑过你的孩子有听力障碍? 没有 偶尔 有 时 经常 21. 你的孩子理解别人说的话吗? 没有 偶尔 有时 经常 22. 你的孩子有没有漫无目的地凝视某处或走来走去? 没 有 偶尔 有时 经常 23.你的孩子当接触新的事物时,会不会看着你的表情去留意你的 反应?没有 偶尔 有时 经常

1.你的孩子喜欢你摇他或在你的膝上跳或类似的动作吗? 没有 偶尔 有时 经常 2. 你的孩子喜欢和其他小孩玩耍吗? 没有 偶尔 有时 经常 3. 你的孩子喜欢攀爬物体(比如爬楼梯、沙发)吗? 没有 偶尔 有时 经常 4. 你的孩子喜欢玩躲猫猫或捉迷藏吗? 没有 偶尔 有时 经常 5. 你的孩子喜欢玩假想游戏(比如,假装对着电话机说话,照顾娃娃或其他)吗? 没有 偶尔 有时 经常 6. 你的孩子有没有用他的食指指着想要的东西(例如食物,玩具)吗? 没有 偶尔 有时 经常 7. 你的孩子有没有用他的食指指着有兴趣的东西(例如汽车,飞机)? 没有 偶尔 有时 经常 8. 你的孩子会玩小件的玩具(比如,小汽车或积木),而并非咬,乱弄或扔掉它们 吗? 没有 偶尔 有时 经常

ChatGPT4详细介绍以及具体运用场景

ChatGPT4详细介绍以及具体运用场景
总之,ChatGPT-4是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型,具有广泛的应用场景和潜在的商业价值。随着技术的不断发展和应用的不断推广,ChatGPT-4有望在各种智能化场景中发挥越来越重要的作用。
于自然语言处理技术的人工智能模型,由OpenAI公司开发。它基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型,具有更强的语言理解和生成能力。
ChatGPT-4的具体运用场景包括:
1.智能客服:ChatGPT-4可以通过自然语言处理技术,对用户的问题进行智能化回答。这可以用于各种在线客服、售后服务等场景,提高服务效率和用户满意度。
2.自然语言生成:ChatGPT-4可以通过学习大量的文本数据,生成自然语言的文本内容。这可以用于自动文本创作、机器翻译、文本摘要等场景,提高文本处理的效率和质量。
3.情感分析:ChatGPT-4可以通过自然语言处理技术,对文本中的情感进行分析和识别。这可以用于各种舆情监测、情感分析等场景,帮助企业了解用户和市场反应。
4.智能问答:ChatGPT-4可以通过自然语言处理技术,对用户提出的问题进行智能化回答。这可以用于各种问答系统、知识库管理等场景,提高问题解决的效率和准确性。
5.机器人助手:ChatGPT-4可以通过自然语言处理技术,与用户进行对话交互,提供各种服务和帮助。这可以用于各种智能家居、智能助手等场景,提高生活便利性和用户体验。

ChatGPT 4 用户手册说明书

ChatGPT 4 用户手册说明书

UPDATE 19A (2)Revision History (2)Overview (2)User Interface (2)Access Work Areas in Reorganized Navigator Groups and Group Icons (2)Order Management (3)Add Sales Agreements to Sales Orders (3)Process Sales Orders for Projects (3)Manage Sales Orders for Order Hub Using a REST Service (3)Pricing (3)Manage Discount Lists Using a REST Service (3)Manage Pricing Strategy Assignments Using a REST Service (3)Calculate Document Prices Using a REST Service (3)Manage Pricing Segments Using a REST Service (3)UPDATE 19AThis document will continue to evolve as existing sections change and new information is added. All updates appear in the following table:Date Feature Notes15 FEB 2019Access Work Areas in ReorganizedNavigator Groups and Group IconsUpdated document. Delivered feature in update19A.07 DEC 2018Created initial document.This guide outlines the information you need to know about new or improved functionality in this update.DISCLAIMERThe information contained in this document may include statements about Oracle’s product development plans. Many factors can materially affect Oracle’s product development plans and the nature and timing of future product releases. Accordingly, this Information is provided to you solely for information only, is not a commitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied upon in making purchasing decisions. The development, release, and timing of any features or functionality described remains at the sole discretion of Oracle.This information may not be incorporated into any contractual agreement with Oracle or its subsidiaries or affiliates. Oracle specifically disclaims any liability with respect to this information. Refer to the Legal Notices and Terms of Use for further information.USER INTERFACEACCESS WORK AREAS IN REORGANIZED NAVIGATOR GROUPS AND GROUP ICONSLocate and use your Oracle Supply Chain Management Cloud work areas under new headings in the Navigator, and new group icons on the home page. The new headings and group icons in this update are Order Management and Supply Chain Execution. Removed headings and group icons are Costing, Manufacturing, and Quality Management.ORDER MANAGEMENTADD SALES AGREEMENTS TO SALES ORDERSDefine the contract terms of each sales agreement and automatically apply them to sales orders.PROCESS SALES ORDERS FOR PROJECTSCapture project attributes on sales orders and fulfill these sales orders from a common or pooled inventory to track costs against a project.MANAGE SALES ORDERS FOR ORDER HUB USING A REST SERVICEUse the Sales Orders for Order Hub REST resources to manage sales orders in Oracle Order Management Cloud. You can use this REST API to manage sales information such as customer details on the order header, item details on each order line, quantities, shipping, lot serials, sales credits, payments, billing plans, manual price adjustments, and so on.PRICINGMANAGE DISCOUNT LISTS USING A REST SERVICEUse a REST API to create, read, update, or delete discount list header, discount list items, access set, descriptive flexfields, and discount list rules. These rules includes simple, tiered, and attribute-based adjustments.MANAGE PRICING STRATEGY ASSIGNMENTS USING A REST SERVICEUse a REST API to create, read, update, or delete pricing strategy assignment rules, includes pricing matrix rules.CALCULATE DOCUMENT PRICES USING A REST SERVICEUse a REST API to calculate prices for a document. This includes the ability to price a sales transaction and calculate totals.MANAGE PRICING SEGMENTS USING A REST SERVICEUse a REST API to create, read, update, or delete pricing segment rules.---Copyright © 2018, 2019, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.This software and related documentation are provided under a license agreement containing restrictions on use and disclosure and are protected by intellectual property laws. Except as expressly permitted in your license agreement or allowed by law, you may not use, copy, reproduce, translate, broadcast, modify, license, transmit, distribute, exhibit, perform, publish, or display any part, in any form, or by any means. Reverse engineering, disassembly, or decompilation of this software, unless required by law for interoperability, is prohibited.The information contained herein is subject to change without notice and is not warranted to be error-free. 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chatgpt4 逻辑题

chatgpt4 逻辑题

chatgpt4 逻辑题
由于篇幅所限,这里提供一个逻辑题目供您参考:
题目:有一个哲学家去旅行,到了一个村庄。

这个村庄的居民分为两种人:真话者和谎话者。

他们每个人都只说自己的语言。

哲学家打听到,这个村庄有一个古怪的规定:只有真话者才能进入他们的房子。

于是,哲学家走进第一所房子,并问房主:“你让不让一个谎话者进入你的房子?”哲学家得到了一个肯定的回答。

根据这个回答,哲学家推断出这个房子里没有谎话者。

请问,哲学家的推理过程是什么?
分析:
1. 根据规定,只有真话者才能进入房子,所以如果房子里有真话者,那么他一定会说“是”。

2. 如果房子里有谎话者,他会说谎,因此他会说“不”。

3. 如果房主说“是”,这表示房子里没有谎话者,因为只有真话者才能回答“是”。

4. 如果房主说“不”,这表示房子里有谎话者,因为只有谎话者会说“不”。

5. 但哲学家得到的回答是肯定的“是”,这与假设矛盾。

因此,哲学家的推理过程是:如果房主说“是”,这表示房子里没有谎话者;而房主确实说了“是”,所以房子里没有谎话者。

这与假设矛盾,因此哲学家的推理过程是正确的。

chatgpt4api计费规则

chatgpt4api计费规则

chatgpt4api计费规则
关于ChatGPT API的计费规则,OpenAI采取了以下方式进行计费:
1. 计费单位,计费以每标记(token)为基础。

标记是指输入文本中的一个连续元素,可以是一个单词、一个字母或一个标点符号。

每个API调用的输入和输出都会计入标记数。

2. 输入标记数,对于API调用中的输入文本,包括用户的消息和之前的对话历史,这些文本的标记数会计入总标记数中。

3. 输出标记数,API的响应中返回的文本也会计入标记数中,包括助手的回答和任何其他的补充信息。

4. 价格,ChatGPT API的价格根据每标记数(token)计算,具体价格可以在OpenAI的定价页面上查询。

5. 预测标记数,在使用ChatGPT API之前,你可以通过调用OpenAI的"tiktoken"工具来估算文本的标记数,以便更好地了解预测的成本。

6. 计费示例,举个例子,如果你的API调用中输入文本有10个标记,输出文本有20个标记,那么你将被计费为30个标记。

需要注意的是,计费规则可能会根据OpenAI的政策进行调整,请在使用API之前查看OpenAI的官方文档或联系OpenAI获取最新的计费信息。

chat gpt4参数

chat gpt4参数

chat gpt4参数
摘要:
I.简介
- 介绍ChatGPT4 是什么
- 解释参数对于ChatGPT4 的重要性
II.参数详解
- 介绍ChatGPT4 的参数
- 解释每个参数的作用
- 说明参数如何影响ChatGPT4 的性能
III.参数优化
- 讨论如何优化参数
- 介绍优化参数的方法和技巧
- 说明优化参数的好处
IV.总结
- 总结参数对于ChatGPT4 的重要性
- 强调优化参数的重要性
- 提出建议和展望
正文:
ChatGPT4 是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,它由OpenAI 开发。

ChatGPT4 是一种十分先进的模型,它的参数数量巨大,达到了千亿级别。

这些参数是ChatGPT4 能够进行自然语言理解和生成的基础。

在ChatGPT4 中,参数是非常重要的。

参数是模型用来处理输入数据和生成输出数据的基础。

ChatGPT4 的参数包括各种不同的网络结构、激活函数、损失函数等。

这些参数对于ChatGPT4 的性能有着重要的影响。

为了优化ChatGPT4 的参数,我们需要进行大量的实验和调优。

我们可以通过调整参数的值来观察模型的性能变化,从而找到最优的参数组合。

我们还可以使用一些高级的技术,如随机梯度下降、Adam 优化器等来加速参数的优化过程。

参数对于ChatGPT4 的重要性不言而喻。

参数的优化可以带来模型的性能提升,从而使得ChatGPT4 更加准确、高效地处理自然语言。

chatgpt4 逻辑题

chatgpt4 逻辑题

chatgpt4 逻辑题引言随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理领域也取得了巨大的进展。

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)作为当前最先进的自然语言处理模型,具备了强大的语言生成能力。

然而,作为一种基于预训练的模型,GPT-3仍然存在一些限制和不足。

为了进一步提升自然语言处理的能力,OpenAI推出了GPT-4,即chatgpt4,该模型在GPT-3的基础上进行了改进和优化,旨在更好地应对逻辑题的挑战。

逻辑题的挑战逻辑题是一种需要运用逻辑思维和推理能力来解答的题目。

它们通常涉及到规律、关系、条件等概念,要求我们根据已知的信息进行分析和推断,最终得出正确的答案。

逻辑题可以分为数学逻辑题、语言逻辑题、图形逻辑题等多种类型,每种类型都有其独特的解题方法和技巧。

在自然语言处理领域,解决逻辑题是一个具有挑战性的任务。

传统的基于规则的方法往往需要大量的人工设计和维护,而且对于复杂的逻辑关系很难进行准确的表示。

而GPT-4作为一种基于深度学习的模型,具备了强大的语言理解和生成能力,能够更好地应对逻辑题的挑战。

chatgpt4的改进与优化为了更好地解决逻辑题,chatgpt4在GPT-3的基础上进行了一系列的改进和优化。

以下是chatgpt4的主要特点:1. 更强的语言理解能力chatgpt4在预训练阶段引入了更多的语言数据,使得模型能够更好地理解和处理复杂的语言结构。

通过更深层次的语言建模,chatgpt4能够更准确地把握句子的语义和语境,从而更好地理解逻辑题中的问题和条件。

2. 更精准的逻辑推理能力为了提升逻辑推理能力,chatgpt4引入了更强大的推理机制。

通过在预训练阶段引入逻辑推理任务,模型学习了一系列与逻辑推理相关的知识和技巧。

这使得chatgpt4能够更好地理解逻辑关系,根据已知条件进行推理,并给出准确的答案。

3. 更全面的知识库为了提高知识的覆盖范围,chatgpt4扩充了其知识库,包括常识知识、数学知识、科学知识等。

gpt4 关闭 方法

gpt4 关闭 方法

gpt4 关闭方法
GPT-4是OpenAI为聊天机器人ChatGPT发布的语言模型。

2023年3月14日,OpenAI发布GPT-4。

然而,对于如何关闭GPT-4,目前并没有明确的方法。

因为GPT-4是一个大型语言模型,其运行和关闭通常是由其开发者和运行环境来控制的。

如果你正在使用GPT-4的某个应用程序或服务,你可以尝试通过该应用程序或服务的设置或控制面板来关闭GPT-4。

具体的方法可能会因应用程序或服务的不同而有所不同,因此你需要查阅该应用程序或服务的文档或帮助文件以了解如何关闭GPT-4。

另外,如果你无法通过应用程序或服务的设置或控制面板来关闭GPT-4,你可以尝试通过系统任务管理器或进程管理器来结束GPT-4的进程。

在Windows系统中,你可以按下Ctrl+Shift+Esc组合键打开任务管理器,然后在进程选项卡中找到GPT-4的进程并结束它。

需要注意的是,关闭GPT-4可能会影响你正在使用的应用程序或服务的功能。

因此,在关闭GPT-4之前,请确保你了解关闭它可能带来的影响,并备份任何重要的数据或信息。

总之,目前并没有明确的方法来关闭GPT-4。

如果你需要关闭它,你可能需要尝试通过应用程序或服务的设置或控制面板来关闭它,或者通过系统任务管理器或进程管理
器来结束它的进程。

但是请注意,关闭GPT-4可能会影响你正在使用的应用程序或服务的功能。

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经数学变换,两组颜色空间色度坐标的相互转换
关系为:
x=(0.490r+0.310g+0.200b)/(0.667r+1.132g+1.200b) y=(0.177r+0.812g+0.010b)/(0.667r+1.132g+1.200b)
z=(0.000r+0.010g+0.990b)/(0.667r+1.132g+1.200b)
1931 CIE-RGB系统标准色度观察者光谱三刺
激值,简称 1931 CIE-RGB系统标准观察者
用很多观察者 来实验,匹配 光谱的各个颜 色,得到很多 组不同的三刺 激值,最后取 它们三刺激值 的平均结果。
1931CIE-RGB系统的光谱三刺激值是从实验得出来
的,本来可以用于颜色测量和标定以及色度学计算, 但是实验结果得到的用来标定光谱色的原色出现了 负值(有些颜色纯度太高),正负交替十分不便,不 宜理解。
2、颜色光的混合
调节上方 三原色光 到适应的 比例,即 可混合出 下方的待 匹配的色 光。
同色异谱:二个颜色在视觉上感觉相同,但光 谱组成却不一样。
二、颜色方程:
用数学的方程形式来描述颜色的匹配实验。 C≡R(R)+G(G)+B(B) ≡:代表匹配,即视觉上相等。 R、G、B代表)、(B)代表混合所用的三原色
在颜色转盘实验中,若处在中间位置的被匹
配的颜色很饱和,那么很难用前面的颜色转 盘实现颜色的匹配。
可把处在外圈的一种原色加到中心被匹配的
颜色上,相当于只用外周的二种颜色来与中 心的颜色匹配。
这样的话,方程 中就可能出现了 负值,但用这种 方法,可使各种 色调和饱和度的 颜色也能匹配的 出来。
量原理、数据和计算方法,称为CIE标准色度 学系统。
一、1931 CIE-RGB色度系统
物体的颜色要受外界环境和人眼的视觉特性
的影响。不同观察者的颜色感觉有差异。 颜色匹配要根据许多观察者的视觉实验,确 定出一组匹配其它颜色所需要的三原色数据, 以此代表人眼的平均颜色视觉特性。
紫色
浅紫
第四章 CIE色度系统
第一节 颜色方程
一、颜色匹配
把二个颜色调节到视觉上相同或者相等的方
法叫颜色匹配。 调节:色调、明度、饱和度
1、颜色转盘实验
C是被匹配的 颜色,放在转 盘的中间位置。 边缘几种颜色 的面积可调节。 当转盘快速旋 转时,就可以 看到边缘混合 出来的颜色。 三刺激值:为了匹配某一个颜色所需要的 红、绿、蓝三原色的数量值。
OM y y O pe OL y y O
三、颜色相加的计算
1、计算法 2、作图法
第四节
CIE均匀颜色系统
一、麦克亚当实验
颜色的宽容量 恰可分辨差(恰可觉察差)
麦克亚当的实验结果表明:
在XYZ色度图各种颜色区域的宽容量不 一样,蓝色区最小,绿色区最大,在色度图上, 同样大小的蓝色部分的空间内,视觉能分辩 出较多数量的蓝色;而在绿色部分同样大小 的空间内,人眼只能分辨出较少数量的绿色。 视觉对蓝色恰可辨别的最小距离与对绿色恰 可辨别的最小距离(恰可分辨差)之比大约 达1:20。
及油墨等表面颜色工业部门的颜色标示上。
L*a*b* (Lab) 模型 A. 亮度=100(白色) B.绿色到红色成分 C.蓝色到黄色成分 D. 亮度=0(黑色)







L*表示黑白程度,数值越大颜色越白 或越浅,反之颜色越暗。 a*表示红或绿的值,a*大于零时有红 色成分,a*小于零时有绿色成分。 b*表示黄或兰的值,b*大于零时有黄 色成分,b*小于零时有兰色成分。 a* ,b* 数值(绝对值)越大颜色越浓。 例如测得两个样品的L*a*b*值如下: 1):L*=83.01,a*=-6.19,b*=87.6 2):L*=81.81,a*=-6.16,b*=84.36 两样品为颜色相近的黄色,两样品L*、 a*、b*值的差值为: ΔL*=1.2,Δa*=-0.03,Δb*=3.24 ΔE =3.46 说明样品1较样品2 稍浅; 样品1和样品2的绿色成分非常接近, 样品1较样品2 黄得多; 两样品的总色差为3.46,说明两样品主 要因为黄色成分的不同造成了 较大的 色差。
CIE1976- L*a*b*的优点是能较好地反映物
体色的心理感受效果,色彩表达范围广。
CIE1976-L*a*b*空间,L*表示其明度指数,
a*则表示红、绿指数,b*表示黄、蓝指数; 当a*所在位置在空间中如为正值,显示趋向 红色色相,反之则为绿色色相,b*所在位置 在空间中如为正值,显示趋向黄色色相,反 之则为蓝色色相。



不同于前面讲的,前面相当于色光的匹配。 步骤(以反射物体来讲): (1)首先需要确定光源,对光源的光谱功率 分布、物体的光谱反射率因数进行测定; (2)然后计算颜色的三刺激值; (3)最后由三刺激值转换出来色度坐标。
X k ()X ()d

Y k ()Y ()d
二、1931 CIE-XYZ色度系统
因此,1931年CIE推荐了一个新的国际色度
学系统——1931CIE-XYZ系统,又称为XYZ 国际坐标制。
所谓1931CIE-XYZ系统,就是在CIE-RGB系
统的基础上,用数学方法,选用三个理想的 原色来代替实际的三原色,从而将CIE-RGB 系统中的光谱三刺激值和色度坐标均变为正 值。
第五节
颜色测量原理(了解)
一、颜色测量原理
参考三刺激值的计算
二、颜色测量的参照标准
三、测色仪器 分光光度计
标准观察者2°或10°
光源:A、C、D50、D65、F2、F6、F7、F8、F10、F11、

F12(最多可同时选择两种光源进行显示) 数据显示:光谱数据/图,色度值,色差值/图,合格/不合格, 色彩仿真,色彩评估 色空间:L*a*b*,L*C*h,Hunter Lab,Yxy,XYZ及这些色 空间的色差,Munsell 色差公式:ΔE*ab (CIE1976),ΔE*94 (CIE1994),ΔE00 (CIE 2000),CMC (l: c) 数据存储测量数据:4,000组 标准色度数据:1,000组 合格/不合格判断:通过设置色度值容差(Munsell除外),独 立设置各参数(8°光泽度除外)
□ 自动功能1/自动 功能2
□ 不带湿墨滤镜
☆ 显示屏明暗度 调节
☆ 打印机/计算机 接口
☆ 标准色与黑度的普通滤镜 ☆ 打印测量数据附日期及时间 ☆ 利用控制球可逐步查阅的使用指南
☆ 32个参考数据 贮存
蓝紫
???
??? ???
人对颜色的视觉感觉不同,让不同的人用三
原色光(或者三原色料)混合来匹配颜色的时候, 大家所用的三原色光(或者三原色料)的量和比 例各不相同,会有一些差别。
也就是匹配某个颜色光时,三刺激值有差别。
既然大家选用的三刺激值有差别,以谁的比
例为准呢?
莱特和吉尔德的实验
1、CIE 1931 标准色度观察者(XYZ) CIE 1931 XYZ标准色度观察者的三刺激值 CIE规定: Y(λ) = V(λ)
[在选择新的理想原色Y时已经考虑了这个问题,即 Y也可以表示亮度]
所以光谱三刺激值的计算公式为 :
X =x(λ)/y(λ) * V(λ) Y= V(λ) (即:明视觉光谱光效率函数) Z = z(λ)/y(λ) * V(λ)

Z k ()Z()d

对反射物体来说: () ρ() S()
二、主波长和色纯度的计算
1、主波长与补色波长
2、兴奋纯度 用参照光源点到样品色度点的距离与参照光源点到
光谱色度点的距离的比率来表示纯度,称为兴奋纯 度。
OM O pe OL O
CIE 1960 均匀色度坐标图(CIE 1960 UCS 图),在
表示色差方面比1931 色度图有了明显的改进,但在 图上没有明度坐标,这对计算色差很不方便。
三、CIE1976均匀颜色空间
为了进一步统一评价颜色差别的方法,CIE在
1976年又推荐了CIE1976-L*a*b* (Lab) 和CIE1976- L*U*V* ( LUV )均匀颜色空 间及色差公式。两者都是反映物体色在人眼 知觉上均匀的空间中,客观两物体的色差大 小和人眼视觉感受到的大小相同,即为所谓 的均匀颜色空间。
C+B(B) ≡ R(R) + G(G) C≡ R(R) +G(G)–B(B )
三、色度坐标和色度图
色度坐标:三原色各自在R+G+B总量中的相
对比例。 r=R/(R+G+B) g=G/(R+G+B) b=B/ (R+G+B) r+g+b=1,故只用二个就可以表示出来三个坐 标值,C的坐标可写为:C ≡(r,g,b)
2、CIE 1931色度图
色相确定:由光源通过待确定点作一直线和
光谱轨迹相交,交点的色相即相当于是待确 定的色调。
纯度:越靠近光谱轨迹越纯,越离光源近越
不纯。
连接400到700的称为紫红轨迹。
第三节 色度坐标的计算
一、色度坐标的计算
要计算的是某个光源或者物体的色度坐标,
当选定某一特定的白光作为标准白光时,选
择三个特定波长的红、绿、蓝光作为三原色 光,调节它们的比例混合匹配出标准白光时, 三色光的亮度值不一定相等,我们可以人为 的把每一色光的亮度值看作是一个单位,三 者的比例为1:1:1的等量关系。
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