Runway

🔍

question:tell me another story about sage in ancient china ,more than 700 words.

answer:In ancient China, there was a great sage named Zhang Daoling, who lived during the Eastern Han dynasty, around the 2nd century AD. He was a Taoist master who was renowned for his mystical abilities and his teachings on the Tao, or Way. Zhang Daoling was born into a wealthy family, but he was not content to simply live a life of luxury. He was deeply committed to the study of the Tao and spent many years traveling throughout China, seeking out other sages and masters who could help to deepen his understanding of this mystical philosophy. One of the most famous stories about Zhang Daoling concerns his encounter with a group of bandits who had been terrorizing a nearby village. The villagers had been unable to defeat the bandits themselves and were in desperate need of help. Zhang Daoling agreed to assist the villagers and began preparing for battle. But instead of gathering weapons and armor, he gathered his disciples and instructed them in the principles of the Tao. He emphasized the importance of mindfulness, compassion, and nonviolence, urging his disciples to approach the bandits with kindness and respect. When Zhang Daoling and his disciples approached the bandits, they were initially met with hostility and aggression. But as they continued to practice the principles of the Tao, the bandits began to see that they were not a threat and began to lay down their weapons. Eventually, they asked Zhang Daoling to teach them the principles of the Tao so that they too could live in harmony with the natural world. This story is often interpreted to suggest that the principles of the Tao can be applied to all aspects of life, including conflict resolution and interpersonal relationships. It also highlights the importance of compassion, understanding, and mutual respect in promoting peace and harmony. Another famous story about Zhang Daoling concerns his ability to communicate with the spirits of the dead. Legend has it that he had a special talisman that he could use to summon the spirits of the departed, allowing him to receive guidance and wisdom from those who had passed on. Despite the fantastical elements of these stories, Zhang Daoling was a real historical figure who had a significant impact on Chinese philosophy and culture. His teachings on the Tao continue to be studied and practiced by Taoist practitioners around the world, reminding us of the importance of mindfulness, compassion, and inner reflection in promoting personal and social well-being.

question:Berikut merupakan kode analisis sentimen LSTM yang menggunakan vektor kata Word2Vec. "import pickle import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.utils import pad_sequences from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, SpatialDropout1D, Dropout from keras.callbacks import EarlyStopping from keras.optimizers import Adam from sklearn.metrics import classification_report import gensim # Membaca dataset data_list = pickle.load(open(‘pre_processed_beritaFIX_joined.pkl’, ‘rb’)) data = pd.DataFrame(data_list, columns=[‘judul’, ‘isi’, ‘pre_processed’, ‘Label’]) data[‘Isi Berita’] = data[‘pre_processed’] # Mengkodekan label le = LabelEncoder() data[‘label_encoded’] = le.fit_transform(data[‘Label’]) # Memisahkan data latih dan data uji X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[‘Isi Berita’], data[‘label_encoded’], test_size=0.25, random_state=42) # Tokenisasi dan padding max_vocab_size = 10000 max_sequence_length = 250 tokenizer = Tokenizer(num_words=max_vocab_size) tokenizer.fit_on_texts(X_train) X_train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(X_train) X_test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(X_test) X_train_padded = pad_sequences(X_train_sequences, maxlen=max_sequence_length) X_test_padded = pad_sequences(X_test_sequences, maxlen=max_sequence_length) # Muat model Word2Vec Bahasa Indonesia # word2vec_model = KeyedVectors.load_word2vec_format(‘path/to/word2vec_bahasa_indonesia.bin’, binary=True) word2vec_model = gensim.models.Word2Vec.load(‘path/to/word2vec_bahasa_indonesia.model’) # Buat matriks embedding dengan menggunakan model Word2Vec yang dimuat embedding_dim = 100 embedding_matrix = np.zeros((max_vocab_size, embedding_dim)) for word, i in tokenizer.word_index.items(): if i < max_vocab_size: if word in word2vec_model.wv: embedding_matrix[i] = word2vec_model.wv[word] # Membangun model LSTM lstm_units = 64 model = Sequential() # Gunakan matriks embedding sebagai parameter weights di layer Embedding model.add(Embedding(max_vocab_size, embedding_dim, input_length=max_sequence_length, weights=[embedding_matrix], trainable=False)) model.add(SpatialDropout1D(0.2)) model.add(LSTM(lstm_units, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2)) model.add(Dense(3, activation=‘softmax’)) optimizer = Adam(lr=0.001) model.compile(loss=‘sparse_categorical_crossentropy’, optimizer=optimizer, metrics=[‘accuracy’]) print(model.summary()) # Melatih model dengan data latih epochs = 10 batch_size = 64 history = model.fit(X_train_padded, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_split=0.1, callbacks=[EarlyStopping(monitor=‘val_loss’, patience=3, min_delta=0.0001)]) # Menghitung akurasi pada data uji acc = model.evaluate(X_test_padded, y_test)[1] print(‘Akurasi pada data uji:’, acc) # Menampilkan classification report # Menggunakan model untuk prediksi kelas y_pred_proba = model.predict(X_test_padded) # Mengonversi probabilitas ke kelas y_pred = np.argmax(y_pred_proba, axis=1) # Menampilkan classification report print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=le.classes_))" Nah, ternyata ada 3 file Word2Vecnya, yakni idwiki_word2vec_100.model, idwiki_word2vec_100.model.trainables.syn1neg.npy, dan idwiki_word2vec_100.model.wv.vectors.npy. Tolong sesuaikan kode di atas jika harus menggunakan 3 file Word2Vec Bahasa Indonesia ini! Jika membantu, ini kode untuk menggunakan .model: “import gensim path = ‘./model/idwiki_word2vec.model’ id_w2v = gensim.models.word2vec.Word2Vec.load(path) print(id_w2v.most_similar(‘raja’))”

answer:Anda dapat menggunakan tiga file Word2Vec yang diberikan dengan merujuk pada file utama, yaitu `idwiki_word2vec_100.model`. File-file lainnya adalah bagian dari model yang sama dan akan dimuat secara otomatis saat Anda memuat file utama. Jadi Anda tidak perlu menggantinya secara eksplisit pada kode analisis sentimen LSTM di atas. Untuk menggantinya pada kode analisis sentimen LSTM, cukup ganti bagian ini: ```python word2vec_model = gensim.models.Word2Vec.load(‘path/to/word2vec_bahasa_indonesia.model’) ``` menjadi: ```python word2vec_model = gensim.models.Word2Vec.load(‘path/to/idwiki_word2vec_100.model’) ``` Jangan lupa menggantikan `'path/to/'` dengan path direktori yang sesuai dengan lokasi file Anda. Setelah itu, kode harus dapat berfungsi dengan baik menggunakan model Word2Vec yang diberikan.

question:OpenAI API request was not authorized: This key is associated with a deactivated account. If you feel this is an error, contact us through our help center at help.openai.com.

answer:As an AI language model, I am unable to perform any actions related to OpenAI API requests. However, if you are an individual or organization experiencing this issue, you should contact OpenAI support through their help center at help.openai.com. They will be able to assist you with reactivating your account and resolving any issues related to API access.

question:Изменения нормативных и регуляторных требований в области ИБ в таможенных органах: анализ последних изменений в нормативных актах и их влияние на ИБ в таможенных органах, описание основных изменений и их преимуществ и недостатков.

answer:В контексте постоянно возрастающих киберугроз и усиления глобальной информационной безопасности (ИБ), меры информационной безопасности на таможне также обновляются и ужесточаются. Чтобы успевать за изменениями и противостоять современным угрозам, таможенные органы должны адаптироваться к новым нормативным и регуляторным требованиям в области ИБ. В этой связи рассмотрим последние изменения в нормативных актах и оценим их влияние на информационную безопасность в таможенных органах. Основные изменения и их влияние на ИБ в таможенных органах: 1. Усиление требований к аутентификации и проверке подлинности пользователей. В свете частых случаев кибератак и киберфишинга, таможенные органы ужесточают контроль над аутентификацией пользователей. Это позволяет улучшить защиту данных и предотвратить несанкционированный доступ к информационным ресурсам. Преимущества: - Уменьшение риска кражи личных данных и коммерческой информации. - Ограничение доступа к информационной системе только для уполномоченных сотрудников. Недостатки: - Возможное замедление рабочих процессов из-за продолжительной процедуры аутентификации. - Требование дополнительных инвестиций в усиление систем аутентификации. 2. Расширение и совершенствование мер по обнаружению и предотвращению кибератак. Таможенным органам требуется вовремя идентифицировать элементы, угрожающие информационной безопасности, и предпринимать соответствующие меры. Преимущества: - Улучшение уровня защиты от киберугроз. - Более точное определение источника угрозы для более эффективных реакций на инциденты. Недостатки: - Высокие затраты на обновление и поддержание киберобороны. - Сложность поддержания и обучения персонала по ИБ. 3. Контроль над физическим доступом к оборудованию. Таможенные органы должны усилить физическую защиту своих серверных комнат и оборудования, чтобы предотвратить утечки информации из-за внешнего вмешательства. Преимущества: - Предотвращение случаев кражи критической информации через физический доступ. - Затруднение несанкционированного вмешательства в работу систем. Недостатки: - Требование дополнительных затрат на усиление физической защиты оборудования. - Возможные неудобства для сотрудников из-за жестких ограничений доступа к оборудованию. В результате последних изменений в нормативных актах перед таможенными органами ставятся новые задачи по обеспечению информационной безопасности. В целом, эти изменения направлены на укрепление защиты информации и обеспечение непрерывности работы таможенных органов. Тем не менее, их внедрение может требовать значительных инвестиций, включая обновление технического оборудования и обучение персонала.