この記事は科学的観察に基づいています。実験の作者は単純な観察者かもしれませんが、彼の結果は研究における合理的な仮定の選択に強く影響します。研究の選択は、どのデータが得られたかによって異なります。ソースはデジタルである場合もあれば、人が知らない場合もありますが、科学実験は通常デジタルイラストで示され、その多くは有効性を評価するために非常に重要です。
しかし、さまざまな科学の知識を吸収した知識の分野としてのシステムプログラミングは、古典的な数学や自然科学の知識を十分に活用していません。もちろん、古典的な数学的および自然な数学は現代のコンピューター科学です。しかし、確率論、アルゴリズム理論、ゲーム理論、経済学、生物学、医学など、数学の専門分野があります。物理学、化学、天文学、生物学、歴史のさまざまなセクションもあります。これはすべてからほど遠いです。さらに、これらのトピックの多くは数学や科学ほど重要ではないかもしれませんが、基礎研究の歴史を表す記事に含めることができ、科学者がデジタルの新しいテキストを作成しようとした方法を示しています。
今日、人々は読む時間がほとんどありません。メディアは私たちをソースから、伝統的な楽器からますます遠ざけています。さらに、人が自分自身のためにバーを設定することは困難です：読むか、読まないか。すべての研究は、デジタルの新しいテキストを習得することを目的としています。これは人工知能アルゴリズムに基づいており、その作成にはまず科学記事を書く必要があります。それらは非常に異なり、多くの機能を備えていますが、共通点が1つあります。それは、高度に収束したデジタルテキストです。科学的な記事は、作成者や方向に関係なく、プログラムとして認識できるテキストです。
言語は、記事の構造、そのスタイル、テキストの構造、リンクの構造、および他の記事へのリンクを決定します。言語は、記事の外観とその寿命を決定し、情報の負荷も決定します。良い科学記事を書くには多くの時間がかかります。また、著者の年齢、科学論文を作成するために使用する条件と方法によって重要な役割を果たす場合もあります。科学記事を検索してコピーする習慣がなくても、科学者は母国語で書かれ、科学雑誌に掲載された記事を失うリスクを負うことがあります。さまざまな科学記事は、説明システム、書誌システム、情報システムの3つのカテゴリに分類されたさまざまな部分で構成されています。元のテキストは、この最初のグループ、または説明システムに含まれているグループに割り当てることができます。
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2. Russian AI Cup 2020 — -
ニューラルネットワークによって生成された記事は、影響を受ける領域に精通している人々を欺くことができる可能性は低いですが、そのような知識を持っていない人は、それを本格的な複雑な科学的または技術的テキストと間違える可能性があります。この場合、ニューラルネットワークは有名な実験から一種のフォックス博士になります。
このニューラルネットワークを使用して私が生成したその他のテキストは、このページにあります。