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第十一章：使用人工智能的挑战 - INSS
技术挑战 发展中的挑战。过去，以色列国防军、工业界和学术界之间的关系是这样的：军队主导技术发展，而商业公司和学术界采用所开发的技术。近年来，这种情况发生了逆转：商业公司进行大部分开发，而军队采用技术并使其适应其需求。230 这给开发高质量的安全技术带来了困难，因为军队不具备所需的专业知识。虽然民用人工智能公司依赖高级学者或领先的学术机构，但安全机构在开发基于人工智能的知识或产品方面面临挑战。此外，安全机构不从事独立研究和开发，而独立研究和开发是实现比较优势所必需的未来专业能力的基础设施。然而，安全机构目前正在缩小与民用工业的差距。将民用技术用于军事用途。将民用技术用于军事用途带来了挑战，因为它会导致算法提供不合适的解决方案，因为算法是针对其他需求进行训练的。231
ESSER III 资金使用计划
如前所述，学区正在通过创建 3-5 个学科部门来解决学习损失问题。这一策略还促进了学生的社交和情感健康，因为它使他们能够与教职员工建立更积极的关系。积极关系的增加将保持积极的氛围，并允许学生在需要时向更多成年人寻求指导/帮助。部门化举措还将确保学生接受最好的教育，因为教职员工将能够专注于他们的主要科目，这将使他们能够创建极具吸引力的课程。此外，LEA 考虑到提高公共教育以外的工资，将向一些 ESP 职位提供合理的留任奖金。这些 ESP 员工将与因学习损失和/或有社交/情感需求而需要额外支持的学生单独合作。
1。使用最先进的信用卡欺诈检测...
10。实时视频和图像的自动角色识别。11。电影角色标识的强大的面名匹配12。检测水果的质量形成图像。13。使用CNN算法14的基于内容的图像搜索。Houser值得使用CNN机器学习从图像预测15。使用机器学习的土壤分类和作物预测16。使用深度学习分析电子政务服务17。Houser值得从CNN机器学习中从图像预测18。使用CNN19。covid 19黑色燃料使用CNN20。通过使用CNN 21训练的IRIS图像进行身份验证的登录。花朵分类和医学使用CNN
医生何时使用人工智能会增加责任？
越来越多的自动化和人工智能 (AI) 系统会提出医疗建议，包括个性化建议，这些建议可能会偏离标准护理。法律学者认为，遵循这种非标准治疗建议会增加医疗事故的责任，从而破坏潜在有益的医疗 AI 的使用。然而，这种责任在一定程度上取决于陪审员的判断：当医生使用 AI 系统时，陪审员会在哪些情况下追究医生的责任？方法：为了确定潜在陪审员的责任判断，我们对 2,000 名美国成年人的全国代表性样本进行了在线实验研究。每位参与者阅读了 AI 系统向医生提供治疗建议的 4 个场景中的 1 个。场景改变了 AI 建议（标准或非标准护理）和医生的决定（接受或拒绝该建议）。随后，医生的决定造成了伤害。参与者随后评估了医生的责任。结果：我们的结果表明，在其他条件相同的情况下，从人工智能系统获得提供标准护理建议的医生可以通过接受而不是拒绝该建议来降低责任风险。但是，当人工智能系统推荐非标准护理时，拒绝该建议并提供标准护理并没有类似的屏蔽效果。结论：侵权法制度不太可能破坏人工智能精准医疗工具的使用，甚至可能鼓励使用这些工具。
使用UNET变压器神经网络在染色的微观切片上进行定量木材解剖结构
森林在地面碳循环中至关重要，并且对它们对持续气候变化的反应的了解对于确定未来的碳浮动和气候轨迹至关重要。在具有对比季节的区域，树木形成可以分配给日历年的离散年环，从而可以提取有关树木对环境的反应的宝贵信息。木材的解剖结构提供了有关树木对气候的反应和适应的高度分辨信息。定量木材解剖结构有助于通过使用木材微剖面的高分辨率图像在细胞水平上测量木材来检索这些信息。然而，尽管在识别细胞结构方面已经取得了很大的进步，但获得有意义的细胞信息仍然受图像上正确的年度树环界定的阻碍。这是一项耗时的任务，需要经验丰富的操作员手动界定环边界。基于像素值的自动分割的经典方法正在用能够区分结构的新方法代替，即使分界需要高水平的专业知识。尽管已使用神经网络进行木环的分割，但木制的木材图像，但阔叶物种染色的微观切片中细胞模式的复杂性需要自适应模型才能准确地完成此任务。我们在山毛榉核心染色的横截面微隔板图像上使用神经网络提出了自动树环边界划定。基于卷积神经网络的应用我们训练了一个UNETR，一个UNET的联合神经网络和视觉变压器的注意机制，以自动分段年度环边界。考虑到具有手动分割的差异以及数量木材解剖学分析目标的差异以及差异的后果。在大多数情况下（91.8％），自动分割匹配或改进了手动细分，即使将手动细分视为更好的情况，两种类别之间的船只分配率也相似。
11。使用RL.Docx
这项研究的结果包括一个灵活的基于RL的交易指标，具有更好的风险管理的更高回报的交易策略，以及与传统方法的彻底比较。这项研究表明，如何有效地应用高级机器学习来增强金融市场的交易。与传统的技术分析相比，该分析的重点是交易活动的统计趋势，RL提供了一种经验驱动的方法，可以适应不断发展的市场状况。基于RL的交易指标利用Q-Learning（一种无模型的增强算法学习算法）来学习最佳的动作选择策略。通过Q值的迭代更新，代理可以通过在任何给定状态下以最高的Q值选择该操作来得出最佳策略。
使用深度学习检测脑肿瘤
我保证，据我所知，我的论文不侵犯任何人的版权，也不违反任何专有权利，并且我的论文中包含的任何想法、技术、引用或来自他人作品的任何其他材料（无论是否已发表）均已根据标准引用惯例完全承认。此外，如果我所包含的受版权保护的材料超出了《印度版权法》所规定的公平使用范围，我保证我已获得版权所有者的书面许可，可以将此类材料纳入我的论文中，并将此类版权许可的副本附在我们的附录中。
使用 DRTA 策略来提高阅读能力......
本研究的目的是找出是否可以使用 DRTA 策略来提高学生的阅读理解能力。多达 64.9% 的 SMA 1 Pamotan 学生在理解课文内容方面有困难。一般来说，他们不理解快速阅读中的主要含义和思想。在本研究中，研究人员检查了使用 DRTA 策略进行阅读理解的优势，以便教师可以将其应用于英语学习。本研究采用定性研究，使用了以前研究的工具和分发给学生的问卷。结果表明，学生同意 DRTA 策略可以提高学生的阅读兴趣和理解能力。结果显示，高达 89.6% 的学生选择同意 DRTA 策略可以提高阅读理解能力。
使用远程感应 - 启示性启用 - eNhance-biodoverity- ...
在人类活动造成的地球生物多样性丧失以空前的速度加速时，对生物多样性的检测和监测至关重要。我们面临着人类历史上最大的生物多样性丧失，这一损失被称为“第六次大规模灭绝”（Leakey 1996; Kolbert 2014），鉴于其杂志与从化石记录中可检测到的地球历史上的过去灭绝事件成比例。国际保护生物多样性的努力（2011年联合国），并通过政府间的生物多样性和生态系统服务来记录全球生物多样性的状态和趋势的评估过程（Díaz等人2015）提高了人们对在全球范围内持续监测生物多样性的关键需求的认识。生物多样性本身 - 生态系统和生物生物组织中任何生物组织中发现的生活的变化 - 几乎可以在任何地方观察到。但是，如果可以远程感知栖息地，功能性状，性状多样性和植物功能的空间周转，则可能存在与陆地生物多样性相关的栖息地和栖息地的多样性的潜力。要面对这一挑战，最近有要求
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。