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無論您需要全文搜索還是結構化數據的實時分析，還是兩者都需要，Elasticsearch分布式搜索引擎都是使您的數據發揮作用的理想方法。本實用指南不僅向您展示了如何使用Elasticsearch搜索、分析和探索數據，還幫助您處理人類語言、地理位置和關系的復雜性。

如果您是搜索和分布式系統的新手，您將很快學會如何將Elasticsearch集成到您的應用程序中。更有經驗的用戶將獲得許多高級技術。在整本書中，您將遵循基于問題的方法來學習為什么、何時以及如何使用Elasticsearch特性。

• 理解Elasticsearch如何解釋文檔中的數據
• 索引和查詢您的數據，以利用搜索概念，如相關性和單詞接近度
• 通過有效地使用分析程序和查詢來處理人類語言
• 通過匯總和分析數據來顯示總體趨勢
• 使用地理點和地理形狀-彈性搜索的方法進行地理定位
• 對數據建模，以利用Elasticsearch的水平可伸縮性
• 了解如何在生產環境中配置和監視集群

書名： Deep Learning for Search

簡介：

深度學習搜索是一本實用的書，關于如何使用(深度)神經網絡來幫助建立有效的搜索引擎。這本書研究了一個搜索引擎的幾個組成部分，提供了關于它們如何工作的見解以及如何在每個環境中使用神經網絡的指導。重點介紹了基于實例的實用搜索和深度學習技術，其中大部分都有代碼。同時，在適當的地方提供相關研究論文的參考資料，以鼓勵閱讀更多的書籍，加深對特定主題的知識。

讀完這本書，將對搜索引擎的主要挑戰有所理解，它們是如何被普遍解決的以及深度學習可以做些什么來幫助。并且將對幾種不同的深度學習技術以及它們在搜索環境中的適用范圍有一個理解，將很好地了解Lucene和Deeplearning4j庫。

這本書主要分為3個部分：

• 第1部分介紹了搜索、機器學習和深度學習的基本概念。第一章介紹了應用深度學習技術來搜索問題的原理，涉及了信息檢索中最常見的方法。第2章給出了如何使用神經網絡模型從數據中生成同義詞來提高搜索引擎效率的第一個例子。

• 第2部分討論了可以通過深度神經網絡更好地解決的常見搜索引擎任務。第3章介紹了使用遞歸神經網絡來生成用戶輸入的查詢。第四章在深度神經網絡的幫助下，在用戶輸入查詢時提供更好的建議。第5章重點介紹了排序模型:尤其是如何使用詞嵌入提供更相關的搜索結果。第6章討論了文檔嵌入在排序函數和內容重新編碼上下文中的使用。

• 第3部分將介紹更復雜的場景，如深度學習機器翻譯和圖像搜索。第7章通過基于神經網絡的方法為你的搜索引擎提供多語言能力來指導你。第8章討論了基于內容的圖像集合的搜索，并使用了深度學習模型。第9章討論了與生產相關的主題，如微調深度學習模型和處理不斷輸入的數據流。

作者簡介：

Tommaso Teofili是一名軟件工程師，他對開源機器學習充滿熱情。作為Apache軟件基金會的成員，他為許多開放源碼項目做出了貢獻，從信息檢索到自然語言處理和機器翻譯等主題。他目前在Adobe工作，開發搜索和索引基礎結構組件，并研究自然語言處理、信息檢索和深度學習等領域。他曾在各種會議上發表過搜索和機器學習方面的演講，包括BerlinBuzzwords、計算科學國際會議、ApacheCon、EclipseCon等。

大數據正在成為智能交通系統(ITS)的一個研究熱點，這可以在世界各地的許多項目中看到。智能交通系統會產生大量的數據，將對智能交通系統的設計和應用產生深遠的影響，從而使智能交通系統更安全、更高效、更有利可圖。在ITS中研究大數據分析是一個蓬勃發展的領域。本文首先回顧了大數據和智能交通系統的發展歷史和特點，接著討論了ITS系統中進行大數據分析的框架，總結了ITS系統中的數據源和采集方法、數據分析方法和平臺以及大數據分析應用領域。同時介紹了大數據分析在智能交通系統中的幾個應用實例，包括道路交通事故分析、道路交通流量預測、公共交通服務規劃、個人出行路線規劃、軌道交通管理與控制、資產維護等。最后，本文討論了在ITS中應用大數據分析的一些開放性挑戰。

論文題目： Knowledge-based Conversational Search

摘要：

允許對數字存儲信息進行直觀和全面訪問的對話接口仍然是一個目標。在這篇論文中，分析了對話搜索系統的需求，并提出了一些具體的解決方案來自動化這些系統應該支持的基本組件和任務，從而為對話搜索系統的設計奠定了基礎。我們描述了幾個相互依賴的研究，這些研究分析了更高級的對話搜索系統的設計需求，該系統能夠支持復雜的類人對話交互，并提供對巨大知識庫的訪問。在前兩章的研究中，重點分析了信息搜索對話中常見的結構，從領域獨立的話語功能關系和領域特定的隱含語義關系兩方面分析了重復模式。結果顯示，問題回答是特定信息訪問的關鍵組成部分之一，但它不是會話搜索系統應該支持的對話交互的唯一類型。在第三章的研究中，提出了一種新穎的方法來解決復雜的問題。在最后的研究章節中，將注意力轉向了另一種交互模式，稱之為對話瀏覽，在這種模式中，會話系統與問題回答不同，在對話交互過程中起著更積極的作用。結果表明，由于詞匯量不匹配問題，該方法可以幫助用戶發現僅使用問題回答無法檢索的相關條目。

論文作者：

Svitlana Vakulenko是阿姆斯特丹大學博士，研究范圍是自然語言處理、對話系統、問答、對話搜索。

論文下載鏈接： //svakulenk0.github.io/pdfs/Conversational_Search_in_Structure__PhD_Thesis_Vakulenko_.pdf

ppt下載鏈接：

本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發，首次提出人工智能數據安全的體系架構，在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上，總結了國內外人工智能數據安全治理現狀，研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。

在過去的幾年里，自然語言處理領域由于深度學習模型的大量使用而得到了發展。這份綜述提供了一個NLP領域的簡要介紹和一個快速的深度學習架構和方法的概述。然后，篩選了大量最近的研究論文，并總結了大量相關的貢獻。NLP研究領域除了計算語言學的一些應用外，還包括幾個核心的語言處理問題。然后討論了目前的技術水平，并對該領域今后的研究提出了建議。