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人工智能会塑造技术转让的未来吗？许可专业人士指南
人工智能（AI）是一项多学科技术，它正在我们的日常生活中广泛传播，从垃圾邮件的电子邮件过滤和生物医学领域的应用到法律服务。技术转让领域需要组织良好、管理及时的协议（合同）管理和发明商业化才能真正有效。人工智能被认为是复杂合同管理系统的替代工具之一。在这篇评论文章中，我们研究了人工智能在技术转让中的当前作用，并回顾了其能力，以更好地了解其在该领域未来的潜在影响。 1.简介 人工智能是一种智力技术工具，可以自动执行需要人脑认知功能的任务，包括知识解释、判断、推理和决策。人工智能有着古老的历史。亚里士多德、圣托马斯·阿奎那、奥卡姆的威廉、勒内·笛卡尔、托马斯·霍布斯和戈特弗里德·W·莱布尼茨都对基本的认知操作及其自动化提出了质疑。 1, 2 人工智能（AI）是一门多学科技术，包括统计学、数学、经济学、
数字技术教育在尼日利亚遏制网络犯罪方面的国家发展
最近，数字技术教育（在线学习）资源的令人震惊的增长及其广泛接受导致尼日利亚网络犯罪的增加。在尼日利亚，数字技术教育辅助网络犯罪是在每日基础上以各种形式进行的，例如欺诈性邮件，窃，身份盗窃，黑客，垃圾邮件等。该论文能够讨论并详细讨论网络犯罪和数字技术教育，用于国家发展的数字技术，各种类型的网络犯罪，网络犯罪的原因以及不同的方式打击网络犯罪的方式。因此，该论文建议，除其他外，学校当局以及网络安全意识和培训都可以使学习者意识到在学校和学院中的网络犯罪或网络攻击的危险，以实现成功的教学和学习，以实现对有效国民发展的网络犯罪影响，以最大程度地减少Niger在Niger中的影响。关键字：数字技术，教育，网络犯罪，尼日利亚，国家发展。简介
用于异常检测的图形扩散模型
图上的异常检测重点是识别图形结构化数据中不规则的贴合或异常淋巴结，这显着偏离了规范。由于其在垃圾邮件检测，反洗钱和网络安全性等各个领域的广泛适用性，因此该领域的重要性很高。在图表上应用异常检测时，应对标签不平衡和数据不足所带来的challenges是显着的。生成模型（尤其是扩散模型）的最新扩散铺平了一种有希望的方式。在本文中，我们引入了潜在空间中的图扩散模型，该模型旨在减轻图表上异常检测中普遍存在的标签失衡问题。所提出的模型能够多任命生成图形结构和节点特征，并具有有条件的生成能力，仅产生积极的示例，从而减轻标签不平衡问题。我们改进了扩散模型，以应用于同质图和异质图。通过广泛的实验，我们证明了我们提出的方法对传统技术提供了显着改进。
**全体人员注意**阅读...
所有尚未拥有海军政府旅行信用卡 (GTCC) 的海岸警卫队学生应在入队期间开始申请流程。要启动流程，请前往 CNATRA 下的 TW5 网站 (https://www.cnatra.navy.mil/tw5/)，单击“资源” → “签到” → “学生”。完成后，将文件提交至 TW5 BLDG RM 110。如有疑问，请联系学生服务。 强制性体能训练：在集合日，所有学生必须在基地进行至少 30 分钟的个人体能训练。• 所有学生在训练翼 5 空间时都必须穿着当天的制服 • USN - 如果学生服务部门致电您，告知您有数字签名的 RED/DA，您必须在 24 小时内前往 TW-5 大楼的 RM 110 报到。• 所有抵达 TW-5 后搬家的学生，请前往 RM 110 的学生服务部门更新您的紧急联系信息。• 如果您尚未将学生服务和学生控制的电话号码添加到您的手机中，请这样做以确保它们不会被作为垃圾邮件阻止。
![arXiv:2106.02498v1 [cs.AI] 2021 年 6 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\93f7f6b4cf13f430992a922d1f2df15a49e78633.png)
arXiv:2106.02498v1 [cs.AI] 2021 年 6 月 4 日
由于机器学习在过去几年中取得了巨大进步，多种人工智能 (AI) 技术已越来越多地从受控研究实验室环境转移到我们的日常生活中。最简单的例子是保持我们的电子邮件帐户井然有序的垃圾邮件过滤器、帮助我们拍摄肖像照的人脸检测器、建议我们可能喜欢的电影和服装的在线推荐系统，或引导我们前往度假屋的交互式地图。人工智能显然在许多决策场景中都发挥了支持作用，但当涉及到医疗保健、招聘政策、教育、银行或司法等对个人和社会产生重大影响的敏感领域时，制定如何设计、开发、部署和监控这项技术的指导方针就变得至关重要。事实上，机器学习模型制定的决策规则是由数据驱动的，歧视性偏见可以通过多种方式渗透到数据中。在这些数据上训练的算法会将受保护的属性（例如性别、种族或残疾）与预测任务过度关联，从而带来放大偏见和社会刻板印象的风险。
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所有尚未拥有海军政府旅行信用卡 (GTCC) 的海岸警卫队学生应在入队期间开始申请流程。要启动流程，请前往 CNATRA 下的 TW5 网站 (https://www.cnatra.navy.mil/tw5/)，单击“资源” → “签到” → “学生”。完成后，将文件提交至 TW5 BLDG RM 110。如有疑问，请联系学生服务。 强制性体能训练：在集合日，所有学生必须在基地进行至少 30 分钟的个人体能训练。• 所有学生在训练翼 5 空间时都必须穿着当天的制服 • USN - 如果学生服务部门致电您，告知您有数字签名的 RED/DA，您必须在 24 小时内前往 TW-5 大楼的 RM 110 报到。• 所有抵达 TW-5 后搬家的学生，请前往 RM 110 的学生服务部门更新您的紧急联系信息。• 如果您尚未将学生服务和学生控制的电话号码添加到您的手机中，请这样做以确保它们不会被作为垃圾邮件阻止。
通过人机协作实现更强大的对抗基线
自然语言处理 (NLP) 系统通常用于对抗性任务，例如检测垃圾邮件、辱骂、仇恨言论和虚假新闻。正确评估此类系统需要动态评估来搜索模型中的弱点，而不是静态测试集。先前的工作已经在手动和自动生成的示例上评估了此类模型，但这两种方法都有局限性：手动构建的示例创建起来很耗时，并且受到创建者的想象力和直觉的限制，而自动构建的示例通常不合语法或标签不一致。我们建议将人类和人工智能的专业知识结合起来生成对抗性示例，受益于人类在语言方面的专业知识和自动攻击更快、更彻底地探测目标系统的能力。我们提出了一个促进攻击构建的系统，将人类判断与自动攻击相结合，以更有效地创建更好的攻击。我们自己实验的初步结果表明，人机混合攻击比纯人类或纯人工智能攻击更有效。验证这些假设的完整用户研究仍有待完成。
线性代数的机器学习方法
机器学习是一门编程科学，让机器像人类一样思考和行动，而无需专门编程。我们在日常生活中已经不知不觉地使用了机器学习。垃圾邮件识别、拼写检查，甚至带你到这里的 YouTube 视频推荐都是使用机器学习实现的。机器学习使用算法来学习任务，这些算法以数据为输入，它们学习执行这些任务。这意味着随着时间的推移，当数据发生变化时，我们不需要重新编程我们的应用程序，只需让它找到模式并从新数据中学习。机器学习是人工智能的一个子集，人工智能是一门科学，旨在将类似人类的智能赋予机器，并创造一种能够感知、推理、行动、适应的机器。深度学习是机器学习的一个分支，其灵感来自人类大脑的工作方式。机器学习正引领我们走向一个机器可以学习和思考的未来。机器学习中的模型选择是针对特定问题选择最适合模型的过程。选择模型取决于各种因素，例如数据集、任务、模型的性质等。
Google Quick Draw（4 月 13 日）
● 虚拟助手，如 Google Home 和 Alexa ● 自动驾驶汽车 ● 电子邮件垃圾邮件过滤器 ● 您还能想到其他例子吗？ 您可能已经注意到，在浏览 Quick, Draw! 网站时，“神经网络”一词被使用了很多次。神经网络是 AI 问题解决的重要组成部分，因为它允许机器识别和分类模式。与人脑的工作方式非常相似，机器会分析输入，如果可以识别，AI 就会尝试为其贴上标签！虽然神经网络用于识别绘画中的图案，但它也可用于识别语言、姿势、音乐等等！ Quick, Draw! 的工作方式与我们的大脑非常相似。它会观察图案以及您绘制它们的顺序，以便猜测您正在画什么！例如，在看过数千张猫的画后，AI 机器开始识别猫的画，因为它们有尖耳朵、小鼻子和直胡须！这有多酷？！有趣的事实：2011 年，Jeopardy！智力竞赛表演赛中，问答计算机系统 Watson 以超过两倍的分数击败了 Jeopardy! 的两位最强冠军，并最终赢得了 100 万美元的奖金！https://en.wikipedia.org/wiki/Question_answering
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