,

ترجمه فارسی مقاله فلش: LLM های مبتنی بر یادگیری فدرال برای پردازش پرس و جوی پیشرفته در شبکه های اجتماعی از طریق RAG

19,000 تومان360,000 تومان

شناسه محصول: نامعلوم دسته: ,
عنوان مقاله به انگلیسی FLASH: Federated Learning-Based LLMs for Advanced Query Processing in Social Networks through RAG
عنوان مقاله به فارسی ترجمه فارسی مقاله فلش: LLM های مبتنی بر یادگیری فدرال برای پردازش پرس و جوی پیشرفته در شبکه های اجتماعی از طریق RAG
نویسندگان Sai Puppala, Ismail Hossain, Md Jahangir Alam, Sajedul Talukder
فرمت مقاله انگلیسی PDF
زبان مقاله تحویلی ترجمه فارسی
فرمت مقاله ترجمه شده به صورت فایل ورد
نحوه تحویل ترجمه دو تا سه روز پس از ثبت سفارش (به صورت فایل دانلودی)
تعداد صفحات 9
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Distributed, Parallel, and Cluster Computing,Information Retrieval,Social and Information Networks,یادگیری ماشین , توزیع , موازی و محاسبات خوشه ای , بازیابی اطلاعات , شبکه های اجتماعی و اطلاعاتی
توضیحات Submitted 6 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: This research paper is submitted to ASONAM 2024 conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining and going to be published in Springer
توضیحات به فارسی ارائه شده در 6 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: این مقاله تحقیق به کنفرانس ASONAM 2024 در مورد پیشرفت در تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی و معدن ارسال شده و در Springer منتشر می شود

توضیحات گزینه‌های خرید

دانلود مقاله اصل انگلیسی

با انتخاب این گزینه، می‌توانید فایل PDF مقاله اصلی را به زبان انگلیسی دانلود کنید.

قیمت: 19,000 تومان

سفارش ترجمه فارسی مقاله

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، ترجمه فارسی مقاله را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 360,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

فرمت ارائه ترجمه مقاله تحویل به صورت فایل ورد
زمان تحویل ترجمه مقاله بین 2 تا 3 روز پس از ثبت سفارش
کیفیت ترجمه بسیار بالا. مقاله فقط توسط مترجمین با مدرک دانشگاهی مترجمی ترجمه می‌شود.
جداول و فرمول ها کلیه جداول و فرمول ها نیز در فایل تحویلی ورد درج می‌شوند.

چکیده

Our paper introduces a novel approach to social network information retrieval and user engagement through a personalized chatbot system empowered by Federated Learning GPT. The system is designed to seamlessly aggregate and curate diverse social media data sources, including user posts, multimedia content, and trending news. Leveraging Federated Learning techniques, the GPT model is trained on decentralized data sources to ensure privacy and security while providing personalized insights and recommendations. Users interact with the chatbot through an intuitive interface, accessing tailored information and real-time updates on social media trends and user-generated content. The system’s innovative architecture enables efficient processing of input files, parsing and enriching text data with metadata, and generating relevant questions and answers using advanced language models. By facilitating interactive access to a wealth of social network information, this personalized chatbot system represents a significant advancement in social media communication and knowledge dissemination.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

مقاله ما یک رویکرد جدید در مورد بازیابی اطلاعات شبکه های اجتماعی و تعامل کاربر از طریق یک سیستم chatbot شخصی که توسط Federated Learning GPT توانمند است ، معرفی می کند.این سیستم به گونه ای طراحی شده است که یکپارچه منابع داده های متنوع رسانه های اجتماعی ، از جمله پست های کاربر ، محتوای چندرسانه ای و اخبار گرایش را جمع کند.با استفاده از تکنیک های یادگیری فدرال ، مدل GPT برای اطمینان از حفظ حریم خصوصی و امنیت ضمن ارائه بینش و توصیه های شخصی ، بر روی منابع داده های غیر متمرکز آموزش داده می شود.کاربران از طریق یک رابط بصری ، با دسترسی به اطلاعات متناسب و به روزرسانی های زمان واقعی در مورد روند رسانه های اجتماعی و محتوای تولید شده توسط کاربر ، با chatbot در تعامل هستند.معماری نوآورانه این سیستم پردازش کارآمد فایلهای ورودی ، تجزیه و غنی سازی داده های متن را با ابرداده و ایجاد سؤالات و پاسخ های مربوطه با استفاده از مدلهای زبان پیشرفته امکان پذیر می کند.این سیستم chatbot شخصی با تسهیل دسترسی تعاملی به اطلاعات زیادی در شبکه های اجتماعی ، پیشرفت قابل توجهی در ارتباطات رسانه های اجتماعی و انتشار دانش نشان می دهد.

فرمت ارائه ترجمه مقاله تحویل به صورت فایل ورد
زمان تحویل ترجمه مقاله بین 2 تا 3 روز پس از ثبت سفارش
کیفیت ترجمه بسیار بالا. مقاله فقط توسط مترجمین با مدرک دانشگاهی مترجمی ترجمه می‌شود.
جداول و فرمول ها کلیه جداول و فرمول ها نیز در فایل تحویلی ورد درج می‌شوند.
نوع دانلود

دانلود مقاله اصل انگلیسی, سفارش ترجمه فارسی مقاله

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “ترجمه فارسی مقاله فلش: LLM های مبتنی بر یادگیری فدرال برای پردازش پرس و جوی پیشرفته در شبکه های اجتماعی از طریق RAG”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا