《颂钟长鸣》（Bellwright）在2024年时，以“抢先体验”的形式上架了Steam。这是一款中世纪题材的SOC“开放世界生存建造”游戏，开发商Donkey...

本研究针对古希腊虚构叙事文本中常见的文学主题进行探讨，填补了对这些文本相似性和差异性的研究空白。通过对大型语言模型的精细调整，研究发现一些主题在不同文本中持续存在，而其他主题的频率则波动，揭示了某些趋势和外部影响。此方法有效地提取了文学主题，为定量和定性分析提供了数据支持。

本研究推出了一套1960-1975年间美国南方报纸的历史wire文章大规模数据集，解决了历史数据不足的问题，揭示了南方报纸在历史变革时期传达新闻的独特方式。

本研究解决了艺术作品作者归属过程中的主观评估问题，通过机器学习技术自动提取中世纪面板画上的打孔特征。采用YOLOv10模型进行大规模图像检测，我们的结果表明，艺术史学家可以通过该方法可靠地识别和提取打孔，从而支持作品归属的定量评估。

该研究探讨了历史文本处理中的领域适应技术，重点关注词性标注和命名实体识别。通过比较不同模型和方法，评估了历史文本规范化的有效性，并提出了新的信息提取数据库和NER语料库，以提高OCR质量和数据结构识别的准确性。

该论文介绍了 LiMe 数据集，这是一个由专家进行详细注解的 325 份文档的语料库，用于掩码语言模型和监督式自然语言处理任务。

本文研究了比喻识别数据集的篡改问题，发现基于语言模型的系统在缺乏完整信息时仍具有竞争力。同时，通过从自然语料库中抽样，得到更具挑战性和可靠性的数据集。

本文展示了跨编码器训练数据对 CNN 基于文本无关离线识别历史抄写员的重要性。通过实验报告得出三个主要发现：使用屏蔽灰度图像的预处理明显提高了分类结果的 F1 分数；使用不同的神经网络对复杂数据进行训练，验证时间和准确率之间的差异，确定最可靠的网络架构；通过实施拒绝选项可以进一步改善 CNN 输出，获得更稳定的结果。展示了大规模开源数据集中的结果，为古文献学家提供了多种新快速获取未标记材料见解的方法。

该论文介绍了评估手写文本识别模型的问题，并提出了使用不依赖于真实数据的指标来选择最佳模型的方法。该方法包括使用标准语言模型和遮盖语言模型的复杂方法，并表明遮盖语言模型评估可以与基于词典的方法相竞争。该方法的优点是可以随时使用大型和多语言的Transformer模型。

如果您的软件设计糟糕透顶，拥有出色的 Kubernetes 集群和最花俏的 微服务 基础 架构 将无济于事。 ...

"这游戏到底会以怎样的方式结束？"这是我在游玩《三角战略》过程中经常会思考的问题；"难道就没有一种能让大家都幸福的方法吗？"这是我在游玩《三角战略》过程中一直萦绕在脑海的一句话；"我要赌上所有的...

人类创造历史，但是地理环境塑造了他们的选择。以他们的时代为参照，我们的时代才显得非常不错。说到底，有谁愿意生活在没有电、没有自来水、没有计算机的时代？而中世纪人也会说，有谁愿意生活在受温室效应威胁、布满核武器和超级都市的时代？无论如何，中世纪都不是一个沉睡的、可怕的时代，而是一个充满变化的时代。简而言之，西欧改变了整个世界，并将它带入我们身处其中的全球化文明。在漫长的中世纪，欧洲从贫困而极不...