目标 IIT Jodhpur 邀请申请为期一学期的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 课程。人工智能已成为一项核心技术,对生产力产生了重大影响。根据印度政府 NEP 的广泛指导方针,我们为申请者提供了接受人工智能和机器学习正式课程的机会,以满足新兴人工智能技术对训练有素的人才的迫切需求。
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素,影响工人的健康状况,从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点,我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分,使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能,这是劳动力妆容的函数,这可能是人类工人和机器人的组合,或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值,可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面,以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。
在依赖发明人了解潜在的现有技术时,尤其是对于使用人工智能的发明,您应该谨慎行事。许多公司和大学都强烈鼓励发明人寻找在现有流程中实施人工智能的方法,这导致许多发明人无意中重新发明了其他人可能已经探索或实施的东西。当然,这并不一定意味着两组发明人都发明了相同的解决方案。如果您确实发现了这样的问题,您应该彻底调查这些方法是否真的相同,或者这些方法之间是否存在差异,这些差异可能足以证明新颖性和非显而易见性。请参阅显而易见性驳回:攻击表面案例和显而易见性驳回:反驳表面案例。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
可以随时了解最新的规则和政策,确保所有流程符合当前的法律要求。可以分析申请人的数据和历史模式,以识别潜在的风险和欺诈行为。可以保留移民过程中所有行动和决定的审计线索。可以设计强大的安全功能来保护敏感的申请人信息。遵守数据隐私法规在移民领域至关重要,而人工智能可以帮助确保数据安全。可以生成全面的报告和分析,深入了解移民流程的合规状态。
如果您有兴趣致力于实现这些建议中的任何一项,欢迎您联系项目负责人 Victoria Grace Walden 博士 (v.walden@sussex.ac.uk),主题为:AI 和机器学习建议。我们热衷于跟踪报告发布后的影响,支持该领域的持续工作,也可能让您与其他对类似行动感兴趣的组织取得联系,以支持合作。
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变人类各个领域的活动,医学和传染病也未能幸免于其快速而指数级的增长。此外,可解释的 AI 和 ML 领域已变得尤为重要,并吸引了越来越多的关注。传染病已经开始受益于可解释的 AI/ML 模型。例如,它们已被用于或提议用于更好地理解旨在改善 2019 年冠状病毒病诊断和管理的复杂模型、抗菌素耐药性预测领域和量子疫苗算法中。尽管一些有关可解释性和可解释性二分法的问题仍需认真关注,但深入了解复杂的 AI/ML 模型如何得出预测或建议,对于正确应对本世纪传染病日益严峻的挑战变得越来越重要。
乔治奥斯·扬纳卡基斯 马耳他大学数字游戏研究所,马耳他姆西达 摘要 数字游戏作为教育的新范式已具有重要意义。数字游戏人人都可以访问且价格合理,并为大规模教学和学习提供了机会。近年来,人们对数字游戏的兴趣日益浓厚,以支持大学预科(K-12)学校的计算思维和编程。人工智能(AI)和机器学习(ML)是一个快速发展的领域,在过去几年中吸引了越来越多的学习者。虽然数字游戏和AI/ML的融合对于教学和学习研究人员来说是一个重要且具有挑战性的领域,但该领域尚未进行过文献综述。这项工作的目的是回顾最近对支持AI和ML教育的游戏的研究。经过彻底的搜索,我们选择了相关的论文和游戏并将其纳入我们的定性内容分析。在此综述的基础上,我们概述了相关的研究论文和游戏,并展示了不同的游戏如何提供独特的机会来教授人工智能和机器学习中的许多不同概念和主题。 关键词:教育游戏、人工智能教育、机器学习教育、文献综述 1.简介 在过去的几年里,数字游戏在计算机科学(CS)和信息技术(IT)教育中越来越受欢迎(Harteveld 等人,2014 年;Kordaki 和 Gousiou,2016 年)。数字游戏一直是加强 CS 教育的几种流行方法。在 K-12 学校,有一些课程让学生参与玩游戏,其中包括必须解决的任务和问题才能进步(Vahldick 等人,2014 年),或鼓励学生使用可视化和基于块的编程环境开发游戏
镍磷酸催化剂,遵循Tamao等人报告的程序。34电化学合成和环状伏安法(CV)在EG&G PAR 273型Potentiostat/galvanostat上进行。用饱和的钙胶电极(SCE)用作参考和铂金箔作为工作和反电极,用饱和的钙胶电极(SCE)用作。 用铬酸洗涤工作电极,然后用水洗涤,并将其抛光至CA的最终平滑度。 0.1 PRM,含氧化铝抛光粉,然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。 在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。 使用测量电导率。用铬酸洗涤工作电极,然后用水洗涤,并将其抛光至CA的最终平滑度。0.1 PRM,含氧化铝抛光粉,然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。使用
