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博士奖学金：通过使用人工智能增强可持续性指标 (ASMAI) 描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些方面进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗时耗力，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。将人工智能应用于 LCSA 和 MCA 活动并加以整合具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用人工智能是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
2022 年

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边界（重新）建构作为工作场所中人与非人类之间的内部作用 W. David Holford 魁北克大学蒙特利尔分校 本文提出了边界（重新）建构的概念。初始框架将主体通过制定现象塑造对象，正如对象反过来塑造主体的解释和经验一样。以下案例研究介绍强调了仍然存在于这个初始框架中的残余二元性。涉及混合类别和社会物质纠缠的本体论认识论洞察使我们能够随后将边界（重新）建构重新定义为人与物之间的内部作用（而不是相互作用）。有效的知识共享涉及富有成效的内部作用，而这反过来又需要内部作用成员之间的关系参与。这种参与需要管理层的努力，以确保工作场所内的心理安全网。引言 边界对象长期以来一直与实践社区联系在一起。原则上，这些对象是帮助在互动成员之间传递不同观点（即知识共享）的媒介。术语“边界”意味着这些对象位于两个或多个互动成员之间的社会交汇处。过去的研究经常探究边界对象的相对有效性，因此经常提出“关键”对象特征。对于管理者来说，这意味着关注
2019 年

边界（重新）建构作为工作场所中人与非人类之间的内部作用 W. David Holford 魁北克大学蒙特利尔分校 本文提出了边界（重新）建构的概念。初始框架将主体通过制定现象塑造对象，正如对象反过来塑造主体的解释和经验一样。以下案例研究介绍强调了仍然存在于这个初始框架中的残余二元性。涉及混合类别和社会物质纠缠的本体论认识论洞察使我们能够随后将边界（重新）建构重新定义为人与物之间的内部作用（而不是相互作用）。有效的知识共享涉及富有成效的内部作用，而这反过来又需要内部作用成员之间的关系参与。这种参与需要管理层的努力，以确保工作场所内的心理安全网。引言 边界对象长期以来一直与实践社区联系在一起。原则上，这些对象是帮助在互动成员之间传递不同观点（即知识共享）的媒介。术语“边界”意味着这些对象位于两个或多个互动成员之间的社会交汇处。过去的研究经常探究边界对象的相对有效性，因此经常提出“关键”对象特征。对于管理者来说，这意味着关注

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人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相​​似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软​​数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
2003 年

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人工智能如何改变我们做出购买决策的方式？这对商标法意味着什么？商标法的核心在于如何购买商品和服务，而由于人工智能正在影响购买过程，因此从定义上讲它也影响着商标法。人工智能通过两种方式影响购买过程：（a）消费者可获得的品牌信息和（b）谁来做出购买决策。亚马逊的 Alexa 等人工智能个人零售助理有可能成为品牌向消费者提供的“守门人”，控制向消费者提供哪些品牌信息，并以纯粹的形式购买品牌产品，在人工智能所谓的“自动执行模型”中几乎不需要或根本不需要人为干预，从而有效地将传统的购物体验从“先购物后发货”模式颠覆为“先发货后购物”模式。商标法的许多关键方面都涉及人性的弱点。如果您考虑商标法和实践中的一些“流行词”，例如“混淆”、“不完全记忆”、“联想”和“商标混淆”，这些概念都围绕着人类的弱点。然而，人工智能有可能从购买过程中消除“人性”和“弱点”。人工智能应用程序可以通过“给我买个灯泡”等一般命令来购买产品。人类消费者与人工智能应用程序购买的灯泡品牌没有任何互动。人工智能应用程序会混淆吗？它会混淆商标吗？人工智能应用程序甚至会通过传统的听觉、语音和概念比较商标的方式来评估产品购买，这就是所谓的人工智能黑箱问题吗？人工智能应用程序经常受到个人消费者过去购买决策的影响，而人工智能应用程序做出购买决定或建议的原因有时可能难以理解。在这些情况下，知识产权侵权责任问题也引起了重要的问题。然而，即使人工智能应用程序不做出购买决策，它仍然会影响消费者在做出购买决策时可用的品牌信息。例如，亚马逊 Alexa 平均只向消费者推荐三种产品。它控制着向消费者推荐什么品牌产品，它而不是人类消费者掌握着所有的品牌信息。然而，人工智能对购买过程的影响必须放在历史背景中来看待。人工智能的兴起是新的，但并非史无前例。现代商标法诞生于十九世纪，并发展到现代。然而，在此期间，购买过程并非一成不变，而是发生了变化。我们只需看看从传统的十九世纪“店主”购买产品模式到二十世纪二十年代超市发明的变化，从互联网和社交媒体的兴起到人工智能的兴起。商标法已经适应并发生了变化，实际上可以说是适应性最强的知识产权法形式。例如，关于人工智能应用程序的责任问题，我们已经可以从关键词广告的案例中得到指导，例如谷歌法国，它是随着互联网购物的兴起而发展起来的。如果购买过程中的“参与者”如人工智能应用程序在购买决策/过程中扮演更被动的角色，则人工智能应用程序提供商不太可能被追究责任，如果人工智能应用程序在购买决策中扮演更积极的角色，并且可以说人工智能提供商在购买决策中强烈影响消费者，则更有可能发现责任。商标法已经适应了购买过程的变化，并且它将再次适应。HGF 合伙人兼特许商标律师 Lee Curtis
2020 年

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¥1.0
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
2022 年

视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。

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“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
2021 年

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用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
2021 年

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