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增强对人工智能的信心 - ERI 峰会 - DARPA
Bryan Jacobs 博士于 2020 年 5 月加入 DARPA 微系统技术办公室，负责管理一个研究项目组合，专注于实现替代计算模型的变革。各个项目涉及硬件加速器，以实现对加密数据的计算 (DPRIVE)、量子启发计算，以大幅降低优化的能源成本 (QuICC)，以及机器学习系统中的不确定性估计，以大幅提高边缘多传感器融合应用的有效性 (Enabling Confidence)。
黑客攻击人工智能
人工智能容易受到网络攻击。机器学习系统——现代人工智能的核心——充满了漏洞。利用这些漏洞的攻击代码已经广泛传播，而防御技术有限且难以跟上。机器学习漏洞允许黑客操纵机器学习系统的完整性（导致它们犯错）、机密性（导致它们泄露信息）和可用性（导致它们停止运行）。这些漏洞可能造成新型隐私风险、系统性不公正（如内在偏见）甚至身体伤害。机器学习系统的开发人员（尤其是在国家安全背景下）必须学习如何管理与这些系统相关的不可避免的风险。他们应该预料到对手会善于发现和利用弱点。政策制定者必须决定何时可以安全部署机器学习系统以及何时风险太大。对机器学习系统的攻击不同于传统的黑客攻击，因此需要新的保护和响应。例如，机器学习漏洞通常无法像传统软件那样修补，从而为攻击者留下了持久的漏洞。更糟糕的是，其中一些漏洞几乎不需要或根本不需要访问受害者的系统或网络，这为攻击者提供了更多机会，并降低了防御者检测和保护自己免受攻击的能力。因此，本文提出了四个发现供政策制定者考虑：
https://jbasic.org/index.php/basedu方法基于大脑的学习作为小学的学习模型
基于大脑的学习（BBL）是一种教育模型，在学习时与自然的大脑系统同步，并且需要在小学学习以进行学习，因为基于大脑的学习具有多种好处。本研究旨在使用基于大脑的学习模型来解释学习过程。使用的方法是通过收集参考文献，根据研究的主题收集参考文献进行的图书馆研究（文献研究），然后对其进行了仔细的了解，以便从先前的研究中获得发现。这项研究的结果是基于大脑的学习模型对小学生产生积极影响，例如提高学生的性格，提高学术成就，加深对课程的理解，有效增强大脑的发展，使儿童有效地对写作论证的提高能力产生积极影响。通过使用基于大脑的学习系统来学习促进学生以有利的氛围学习，促进学生表达自己的意见或想法。通过基于大脑的学习系统学习还提高了批判性思考的能力，将卓越的数学推理与使用一般学习的学生进行了比较，对已经完成的基于大脑的学习模型的学习回顾的期望可以帮助教师或老师使用基于脑的学习模型，尤其是在小学生中，以优化基于大脑的学习。关键字：基于大脑的学习，学习模型，小学生。摘要
高等教育 - 部委商业计划
高等教育部负责成人学习系统，提供方便、负担得起的高质量教育，帮助阿尔伯塔省人做好就业准备，支持繁荣和多样化的经济和社会。该部与公立高等教育机构、私人教育机构和社区学习机构密切合作，支持成人学习，提供教育机会，并加强成人学习系统。为了支持可负担性，该部向正在获得高等教育机会的阿尔伯塔省人提供财政支持。它还提供计划和政策，使阿尔伯塔省继续成为技术专业人员的首选目的地，并在学徒教育和行业认证方面处于领先地位。在阿尔伯塔省 2030：培养就业技能战略的指导下，高等教育对人才、基础设施和研究能力的投资使高等教育部门能够推动创造就业机会、创新和经济多样化。该部还致力于为受监管职业中拥有加拿大认证的高技能专业人员和拥有外国证书的阿尔伯塔省人消除就业障碍。该省与各合作部委和利益相关方合作，采取措施鼓励经济多样化，并培养该省的人才队伍，使其具备技能、知识和能力，从而支持建设繁荣社会。
杰克逊的简历2025
•领导了针对各种机器人任务的增强学习模型的开发，包括细胞显微镜和细胞转移，利用大规模，分布式机器学习系统和深度强化学习算法。•设计和实现的可扩展API可为机器学习模型提供数据，与云计算平台，云存储和大数据系统集成，以实现有效的数据处理和检索。•开发和部署了用于图像分割，对象分类和对象检测等任务的计算机视觉模型，以确保可靠和可扩展的解决方案。
自主与人工智能测试 (AAIT)
• 如何衡量人机交互的有效性？• 如何设计有人-无人团队协调的测试？• 如何开发引发突发行为的测试？• 如何评估决策过程和认知，尤其是使用学习系统？• 如何设计分布式团队和群体交互的测试？• 如何开发完全覆盖规则的测试？• 如何为沉浸式环境创建足够智能的参与者？• 如何根据 SUT 参数和任务确定最突出的测试？• 如何衡量适应性和突发性？• 如何评估学习系统的成熟度？• 我可以安全地测试它吗？• 我可以在预算内/按时进行测试吗？
2022-2023 研究生手册
模拟和混合信号 http://engineering.tamu.edu/electrical/research/analog-mixed-signal 生物医学成像、传感和基因组信号处理 http://engineering.tamu.edu/electrical/research/biomedical-imaging-sensing-genomic- signal-processing 计算机工程与系统组 http://engineering.tamu.edu/electrical/research/computer-engineering-systems-group 电磁学和微波组 http://engineering.tamu.edu/electrical/research/electromagnetics-microwaves-group 能源与电力 http://engineering.tamu.edu/electrical/research/electric-power-systems-power-electronics 设备科学与纳米技术 http://engineering.tamu.edu/electrical/research/device-science-and-nanotechnology 信息科学与学习系统 http://engineering.tamu.edu/electrical/research/information-science-and-systems
金融领域的人工智能及新兴...
• 将机器学习模型的输出分解为其决策的底层驱动因素（称为可解释性）的难度是金融领域使用的基于人工智能的模型面临的最紧迫挑战。 • 解释和重现 GenAI 模型的决策机制的复杂性和难度使得降低使用过程中的风险变得具有挑战性。 • 通过可解释性，人工智能/机器学习系统可以证明它是如何解决问题的，而不是像一个神秘的黑匣子一样工作。 • 可解释性水平有限可能导致客户对人工智能辅助金融服务的信任度较低。
人工智能系统安全和隐私的真实学习方法
真实学习是一种实践性的教育方法，旨在为学生提供解决实际问题所需的技能和知识。在网络安全背景下，真实学习可以帮助学生培养所需的技能，以应对机器学习系统日益增加的对抗性攻击风险。为了实现这一目标，真实学习通常涉及一系列实验前、实验和实验后活动，学生在其中学习关键概念、练习解决问题并反思他们的解决方案。随着机器学习变得越来越普遍，对抗性攻击和其他安全威胁的风险也在增加。对抗性攻击可以绕过传统的网络安全防御并造成重大损害，例如窃取敏感数据或注入恶意代码。除了对抗性攻击外，人工智能系统还面临着多种安全威胁 [1]，例如人工智能木马 [2]、模型反转 [3] 和其他类型的网络攻击。为了有效地对抗这些威胁，网络安全课程需要结合对机器学习系统攻击和防御的真实学习。然而，目前该领域缺乏教学和学习材料、开源便携式动手实验室软件以及专门的工作人员和教师。为了应对这些挑战，我们提出了一种开源、便携和模块化的方法来增强人工智能的安全性和隐私性。这种方法涉及开发在线、便携式动手实验室软件，该实验室软件由多个模块组成，涵盖各种主题，例如入门、对抗性示例攻击和防御、AI 木马攻击和防御、模型反转攻击和防御、数据集中毒攻击和防御、算法
阿联酋军事教育体系人工智能与电子学习的现状、挑战与策略 Ali Mohamed Ali Alnaqbi 1、Azlina Md Yassin 1* 1 马来西亚敦胡先翁大学技术管理与商业学院，马来西亚柔佛州峇株巴辖巴力拉惹 *通讯作者 DOI：https://doi.org/10.30880/ijscet.2021.12.03.034 2000 年 00 月收到；2000 年 01 月接受；2021 年 12 月 2 日在线发布
摘要：最近，阿联酋已在包括教育在内的多个领域采用了人工智能 (AI) 和电子学习系统。除了采用传统教育系统的机构外，军事学院也采用了这项新技术。本研究评估了阿联酋军事学院采用基于 AI 的电子学习系统的现状、挑战和策略。这项研究是基于联合指挥参谋学院 (JCSC) 师生的看法进行的。向 50 名教师和 157 名学生提出了一组问题，以强调每个问题的同意程度。问题分为三个部分，即采用程度、挑战和使用基于 AI 的电子学习教育系统的策略。研究发现，就目前情况而言，由于高度的灵活性，AI 和电子学习在教育系统中非常受欢迎。尽管存在挑战，但师生之间缺乏人际关系被认为是采用基于 AI 的电子学习系统面临的主要挑战。最后，关于策略，受访者表示，阿联酋正在努力制定计划和替代方案，以解决军事学院采用的传统教学和人工智能方法之间的差异。这项研究为制定促进这些现代工具使用的策略提供了宝贵的信息来源，并激励学生最大限度地利用人工智能和电子学习技术。关键词：人工智能的挑战和策略、电子学习、军事学院、阿联酋