This document discusses authorship attribution and forensic linguistics using machine learning techniques. It defines authorship attribution as identifying the author of an anonymous text. Authorship attribution has applications in plagiarism detection, author profiling, and detecting multiple collaborators. The process involves defining author classes, extracting features like word ngrams, character ngrams and part-of-speech tags from texts, training a machine learning classifier, and evaluating it using cross-validation. A demo applies these techniques to correctly attribute tweets and legal judgments to authors with over 90% accuracy. Open questions around authorship attribution with more authors, shorter texts, detecting author mood and obfuscation are also discussed.
The document discusses the concept of "Big Data" and argues that there is no such thing. It notes that the term is primarily a buzzword used in IT and defines the 4Vs typically associated with Big Data. However, it states that most companies actually have "Big, Data Problems" rather than true Big Data problems, and that traditional databases can still solve many problems. It advocates focusing first on properly defining, storing, and understanding data before worrying about issues of scale or using new technologies. Engineering, the right tools, asking the right questions, building strong teams, and continuous learning are more important than prematurely pursuing Big Data.
Overview of the PAN laboratory at CLEF 2016 in Évora.
It presents an overview on new challenges for authorship analysis from the perspectives of the cross-genre author profiling, author clustering and diarization, and author obfuscation.
The document introduces adaptive learning, which adapts educational material based on a student's responses. It discusses modeling student knowledge through knowledge components (KCs), which describe skills, facts, or concepts. Statistical and machine learning models can infer students' knowledge of KCs based on their performance over time. Common models discussed include Bayesian Knowledge Tracing, Item Response Theory, Additive Factor Model, and Performance Factors Analysis. These models calculate the probability students know a KC or will answer correctly based on their abilities and the KC or item difficulties. The goal is to accurately assess student knowledge to provide adaptive feedback and learning experiences.
Study: The Future of VR, AR and Self-Driving CarsLinkedIn
We asked LinkedIn members worldwide about their levels of interest in the latest wave of technology: whether they’re using wearables, and whether they intend to buy self-driving cars and VR headsets as they become available. We asked them too about their attitudes to technology and to the growing role of Artificial Intelligence (AI) in the devices that they use. The answers were fascinating – and in many cases, surprising.
This SlideShare explores the full results of this study, including detailed market-by-market breakdowns of intention levels for each technology – and how attitudes change with age, location and seniority level. If you’re marketing a tech brand – or planning to use VR and wearables to reach a professional audience – then these are insights you won’t want to miss.
Aquest Powerpoint ha estat creat per na Maria Cardona, na Paula Pañella, na Carla Martorell i n'Edna Camps.
Vos intentem explicar breument què és la Il·lustració, el despotisme Il·lustrat, us explicam l'art, i la religió en la Il·lustració i també us explicam quines conseqüències va crear l'Il·lustració.
Si esteu interessats en aquest tema l'unic que heu de fer es entrar-hi.
Esperam que vos agradi!
Aquest Powerpoint ha estat creat per na Maria Cardona, na Paula Pañella, na Carla Martorell i n'Edna Camps.
Vos intentem explicar breument què és la Il·lustració, el despotisme Il·lustrat, us explicam l'art, i la religió en la Il·lustració i també us explicam quines conseqüències va crear l'Il·lustració.
Si esteu interessats en aquest tema l'unic que heu de fer es entrar-hi.
Esperam que vos agradi!
This document discusses authorship attribution and forensic linguistics using machine learning techniques. It defines authorship attribution as identifying the author of an anonymous text. Authorship attribution has applications in plagiarism detection, author profiling, and detecting multiple collaborators. The process involves defining author classes, extracting features like word ngrams, character ngrams and part-of-speech tags from texts, training a machine learning classifier, and evaluating it using cross-validation. A demo applies these techniques to correctly attribute tweets and legal judgments to authors with over 90% accuracy. Open questions around authorship attribution with more authors, shorter texts, detecting author mood and obfuscation are also discussed.
The document discusses the concept of "Big Data" and argues that there is no such thing. It notes that the term is primarily a buzzword used in IT and defines the 4Vs typically associated with Big Data. However, it states that most companies actually have "Big, Data Problems" rather than true Big Data problems, and that traditional databases can still solve many problems. It advocates focusing first on properly defining, storing, and understanding data before worrying about issues of scale or using new technologies. Engineering, the right tools, asking the right questions, building strong teams, and continuous learning are more important than prematurely pursuing Big Data.
Overview of the PAN laboratory at CLEF 2016 in Évora.
It presents an overview on new challenges for authorship analysis from the perspectives of the cross-genre author profiling, author clustering and diarization, and author obfuscation.
The document introduces adaptive learning, which adapts educational material based on a student's responses. It discusses modeling student knowledge through knowledge components (KCs), which describe skills, facts, or concepts. Statistical and machine learning models can infer students' knowledge of KCs based on their performance over time. Common models discussed include Bayesian Knowledge Tracing, Item Response Theory, Additive Factor Model, and Performance Factors Analysis. These models calculate the probability students know a KC or will answer correctly based on their abilities and the KC or item difficulties. The goal is to accurately assess student knowledge to provide adaptive feedback and learning experiences.
Study: The Future of VR, AR and Self-Driving CarsLinkedIn
We asked LinkedIn members worldwide about their levels of interest in the latest wave of technology: whether they’re using wearables, and whether they intend to buy self-driving cars and VR headsets as they become available. We asked them too about their attitudes to technology and to the growing role of Artificial Intelligence (AI) in the devices that they use. The answers were fascinating – and in many cases, surprising.
This SlideShare explores the full results of this study, including detailed market-by-market breakdowns of intention levels for each technology – and how attitudes change with age, location and seniority level. If you’re marketing a tech brand – or planning to use VR and wearables to reach a professional audience – then these are insights you won’t want to miss.
Aquest Powerpoint ha estat creat per na Maria Cardona, na Paula Pañella, na Carla Martorell i n'Edna Camps.
Vos intentem explicar breument què és la Il·lustració, el despotisme Il·lustrat, us explicam l'art, i la religió en la Il·lustració i també us explicam quines conseqüències va crear l'Il·lustració.
Si esteu interessats en aquest tema l'unic que heu de fer es entrar-hi.
Esperam que vos agradi!
Aquest Powerpoint ha estat creat per na Maria Cardona, na Paula Pañella, na Carla Martorell i n'Edna Camps.
Vos intentem explicar breument què és la Il·lustració, el despotisme Il·lustrat, us explicam l'art, i la religió en la Il·lustració i també us explicam quines conseqüències va crear l'Il·lustració.
Si esteu interessats en aquest tema l'unic que heu de fer es entrar-hi.
Esperam que vos agradi!
1. VoltaireFrançois-Marie Arouet Contra la tesis mantenida por Leibniz de que nos encontramos en el mejor de los mundos posibles, más bien pareciera que todo se rige por el principio de lo peor. En todo caso, si Dios creó el mundo con algún fin, debió ser para hacernos de rabiar. Realitzat per Natàlia Calatayud
2. Índex Vida Obra Situació històrica finals s. XVII i s. XVIII Influències del pensament Pensament de Voltaire
3. Vida Es va donar a si mateix el pseudònim de Voltaire. És un dels intel·lectuals francesos més polifacètics i importants del Segle de les Llums. Va néixer a París el 21 de Novembre de 1694. Va estudiar en el col·legi jesuïta Louis-li-Grand. Quan mor en 1715 Luis XIV, Voltaire escriurà una sàtira contra ell que li durà pres a la Bastilla durant un any, temps que dedica a estudiar literatura. Voltaire difondrà les progressistes idees polítiques angleses i el pensament del científic Isaac Newton i del filòsof John Locke. És expulsat d'Alemanya. Com França li va negar la residència, Voltaire es refugia a Suïssa. En 1778 Voltaire torna A París, acollit amb entusiasme, morint el 30 de maig d'aquest mateix any.
4. Obra En 1718 Voltaire coneix el seu primer èxit amb la tragèdia Èdip i amb una epopeia, La Henriade. En 1731 escriu Història de Carlos XII. Més tard, publica la seva famosa obra Cartes filosòfiques, en 1734 i en la qual porta a terme una radical defensa de la tolerància religiosa i la llibertat ideològica. En 1742 Voltaire publica Mohamed o el fanatisme, obra que serà prohibida. En 1759 publica Cándido o l'optimisme, obra que serà immediatament condemnada en Ginebra per les seves iròniques crítiques a la filosofia leibniziana i la seva sàtira contra clergues, nobles, reis i militars. Quatre anys després compon Tractat sobre la tolerància i en 1764 el seu Diccionari filosòfic.
5. Situació històrica finals s. XVII i s. XVIII En la França de Luis XIV triomfava l'absolutisme. Es produeix a Europa un canvi important en tots els ordres. Els valors i conceptes que presidien la societat del Barroc entren en crisi a poc a poc. Propugnaven uns canvis d'idees i maneres d'interpretar el món que procedien del racionalisme. És conegut sobre el tot amb el nom de la Il·lustració. Un moviment ideològic, de caràcter filosòfic i cultural que va impregnar totes les activitats literàries, artístiques, històriques i religioses. Aquest moviment té lloc en l'època de les revolucions liberals i burgeses. Sorgeix un esperit crític i s'admeten la raó i l'experiència com les dues úniques vies de coneixement i s'incrementa l'esperit científic.
11. El progrés humà capaç de anar més enllà de la roïndat en la que estem sotmesos.pel que fa el tema de l’ésser humà, fa una forta crítica a Rousseau. No creu en la innocència de l’ésser humà ni en una bondat natural. Al contrari també del món que explica Leibniz, segons Voltaire el món no regeix per el principi del millor sinó del pitjor. Déu: El mal del món no prové de Déu ni de la condició política sinó de l’home mateix. Accepta la tesis del deisme.
