XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System强人
增强灵活性：机器人如何增强人类手术技能
手术是一个高度尊敬的职业，这是有充分理由的：手术需要多年的培训才能获得有关人类解剖学和医学的详细知识。最好的外科医生将这些知识与他们用来治疗患者并帮助他们康复的特殊手动敏捷性结合在一起。外科医生的敏捷性通常将好外科医生与伟大的外科医生分开。幸运的是，人工智能（AI）和机器人技术的新兴进步现在有可能缩小这一差距。Last year, more than 2 million surgeries were performed with robotic systems like Intuitive's da Vinci ( 1 ), which facilitates mini- mally invasive (“keyhole”) surgery to help reduce pain, blood loss, scarring, complica- tions, and recovery time in many procedures involving the appendix, colon, gall bladder, prostate, and others.这些机器人非常复杂，但是几乎每个运动都是由人类外科医生决定的。这是因为手术对错误极为敏感 - 有很多罕见但潜在的边缘条件，即使是单个失败的后果也会导致严重的不良事件，因此可能需要很长时间才能完全自动自动化的机器人足够安全可靠。此外，外科医生和患者可能会害怕完全自身的手术机器人，并且可能会有实质性的监管和法律障碍来获得批准。然而，AI的最新进展正在为提高特定子任务（例如缝合，清理和切除）时增强外科医生的技能开放。而不是“自主”一词，它听起来可能对外科医生和患者有威胁，我们将“增强灵巧性”一词呈现到dembibe系统中，其中手术子任务由近距离
逻辑提取：增强人工智能在抽象和推理语料库任务中的泛化能力
1.2 挑战与影响 ARC 公开测试中，人类的平均表现准确率超过 60%[ 3 ]。相反，最有能力的模型利用 SOTA LLM[ 4 ] 也只能达到 50% 以下的准确率。考虑到大量的预训练数据，当前人工智能与人类之间的差距更加明显。对 ARC 竞赛解决方案的研究可以为我们对人类思维中的直觉和推理过程进行建模提供重要见解，促进新型人工智能范式的构建。同时，“[至少，解决 ARC-AGI 将产生一种新的编程范式[ 5 ]”，只需展示几个输入输出示例，就可以让没有编码经验的人进行程序合成。2 竞赛细节 数据集 ARC Prize 竞赛提供三个数据集：公共训练集、公共评估集和私有评估集。公共训练集和公共评估集均包含 400 个任务文件，而私有评估集包含 100 个任务文件。每个任务有 2 到 10 对（通常为 3 个）示例和 1 到 3 对（通常为 1 个）测试[2, 6]。指标 我们可以通过两种方法评估性能： 1）像素正确性 - 正确推断的像素占总数的百分比； 2）正确/不正确 - 推断的输出在形状、颜色和位置方面是否与任务的测试输出相匹配。竞赛使用第二种方法评估提交内容[6]。
丝氨酸整合酶 BxbI 高度增强人类多能干细胞中的转基因整合
现代基因组工程技术已经能够以有针对性的方式对哺乳动物细胞进行改造，从单核苷酸改变到插入更大的转基因有效载荷。然而，利用靶向核酸酶（如 CRISPR/Cas9）的方法依赖于细胞 DNA 修复机制进行同源定向修复介导的整合，需要产生暴露的 DNA 双链断裂 (DSB)，在插入较大的 DNA 货物时效率极低，并且经常导致不必要的编辑结果 1–4 。人类多能干细胞 (hPSC) 通过整合治疗有效载荷基因并分化为所需的细胞类型，为细胞治疗应用提供了巨大的潜力 5–8 然而，hPSC 特别难以工程化，因为它们易受 p53 介导的 DNA 损伤反应诱导的细胞凋亡的影响 9,10 。丝氨酸整合酶（例如 BxbI）不依赖于细胞机制并且不被认为产生暴露的 DSB，因此最近它们已被用于成功地将大有效载荷整合到 hPSC 中，既直接整合到预先设计的着陆垫中 11-13 ，也与 Cas9 介导的靶向结合使用 14-16 。通过整合选择标记 11,17,18 ，可以生成 100％ 工程化的 hPSC 群体，但是如果没有选择，报告的靶向效率仍然非常低，通常低于 1％ 13,18 。许多应用将受益于 hPSC 中大有效载荷的更高整合效率，因此一直在努力开发更有效的 BxbI 蛋白，但是到目前为止，这些努力仅导致 hPSC 靶向效率达到 3.8％ 16,19 。在本研究中，我们着手测试是否可以通过优化核苷酸序列、递送方法和抑制 p53 通路来提高 BxbI 整合酶在 hPSC 中的靶向效率。
人工验证对增强人工智能的重要性
本白皮书探讨了人工验证与人工智能的整合，特别关注了 Aira 的 Access AI 和 Aira Verify。Access AI 是一款面向盲人和低视力群体的人工智能图像聊天工具，它为实时图像描述提供了新的可能性，但也带来了人工智能幻觉等挑战——不正确或误导性的回答。通过聚类分析、任务分类和统计研究，Aira 分析了行业领先的人工智能模型，揭示了围绕幻觉的挑战，揭示了人工验证的必要性。为了应对这些挑战，Aira 实施了 Aira Verify，这是一种人机协同 (HITL) 流程，利用专业的视觉解释器通过验证或纠正人工智能响应来提高人工智能的准确性。本白皮书详细介绍了人工监督在人工智能应用中的重要性、人工验证在减少幻觉方面的有效性，以及通过分析行业领先的人工智能性能和用户反馈获得的见解。
社会情感属性在增强人机协作中的作用
本文深入探讨了人类与人工智能 (AI) 互动的动态，强调优化这些互动以提高人类生产力。该研究采用扎根理论文献综述 (GTLR) 方法，系统地识别和分析了 2018 年至 2023 年期间发表的文献中的主题。数据主要从 Scopus 数据库收集，使用 Web of Science 来证实研究结果，并包括通过滚雪球效应确定的其他来源。这项探索的核心是社会情感属性的关键作用，例如信任、同理心、融洽关系、用户参与度和拟人化——这些元素对于成功将 AI 融入人类活动至关重要。通过对现有文献进行全面回顾并结合案例研究，本研究阐明了如何设计和使用 AI 系统来促进人与机器之间更深层次的信任和同理心理解。分析表明，当 AI 系统适应人类的情感和认知需求时，协作效率和生产力会显着提高。此外，本文还讨论了培养这种人机关系的伦理意义和潜在的社会影响。它主张人工智能发展的范式转变——从主要关注技术能力转向采用更全面的方法，重视人机互动的社会情感方面。这种转变可能为人类与人工智能之间更有意义、更富有成效的合作铺平道路，最终带来技术创新和以人为本的进步。
加强人工智能中错误信息的识别……
通过操纵视频传播的错误信息和虚假信息迅速增加，对数字内容的完整性构成了重大威胁。本研究探讨了区块链技术与人工智能生成的视频识别之间的潜在协同作用，以解决这一问题。通过将区块链的不可变账本与高级算法相结合，研究人员旨在创建一个强大的框架来验证视频内容并遏制错误信息的传播。本研究调查了这种解决方案对当代数字内容认证挑战的技术可行性、安全隐患和潜在影响。随着人工智能 (AI) 的出现，数字内容的创建和操纵变得更加复杂，引发了人们对媒体真实性和可信度的担忧。为了应对这些挑战，提出了一种结合视频区块链和高级加密功能的复杂算法，以开发一种可持续的视频认证方法。在方法论上，对最先进的方法进行了比较审查，并使用复杂的数据集实施了该方法。结果表明，该方法的性能水平很高，超过了其他现有方法。操纵视频、深度伪造和其他形式的合成媒体的泛滥加剧了人们对虚假信息及其社会影响的担忧。因此，对创新解决方案的需求日益增加，以有效地验证视频内容并降低虚假信息风险。这项研究为该领域做出了重大贡献，为增强数字媒体的安全性和可靠性提供了一种可行的方法。 关键词 视频区块链；人工智能生成的视频；智能监控；身份验证；错误信息 参考文献 Gedara, KM, Nguyen, M., & Yan, WQ (2023)。增强智能监控中的隐私保护：视频区块链解决方案。在 JM Machado 等人 (Eds.)，区块链和应用，第五届国际大会，BLOCKCHAIN 2023。 Hu, R., & Yan, W. (2020)。使用 Merkle 树设计和实现可视化区块链。在《多媒体网络安全研究手册》（第 282-295 页）中。 Moolikagedara, K.、Nguyen, M.、Yan, WQ 和 Li, XJ (2023)。视频区块链：一种利用来自智能城市车载摄像头的分布式视频片段构建安全可持续网络的去中心化方法。《电子学》（瑞士），12(17)。
生成的AI提示协议，以增强人类...
摘要包括CHATGPT在内的强大人工智能（AI）工具的民主化，鉴于他们有能力从根本上改变我们的工作方式，因此激发了商业从业人员的兴趣。虽然AI工具可以增强人类能力，但它们的有效实施需要技巧来了解何时，何时以及如何最好地利用它们。此外，有意义地参与了生成AI（genai）的内容所产生的内容，即适当及时工程以优化学习过程的复杂性。随着Genai的领域继续前进，发展有影响力的提示的艺术已成为利用其全部潜力的必要技能。这项研究通过建构主义理论镜头开发了AI提示协议。基于建构主义的原则，个人通过与现有的理解桥接新知识来吸收新知识，这项研究表明，通过Genai对知识共同建设了积极的参与过程。目标是授权业务经理及其团队构建有效的AI提示并验证响应，从而增强用户互动，优化工作流以及最大化AI Chatbots的潜在结果。ª2024印第安纳大学凯利商学院。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/by by/4.0/）。
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在谈到人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
加拿大帝国商业银行加勒比分行举办“点燃创新”数据科学与人工智能网络研讨会 2024 年 7 月 19 日星期五 - 2024 年 7 月 5 日星期五，在巴巴多斯的沃伦斯大宅成功举办了“点燃创新”数据科学与人工智能客户演示。由加拿大帝国商业银行加勒比分行技术团队牵头，此次混合活动深入探讨了人工智能 (AI) 在增强银行业务和业务方面的重要作用。演示吸引了来自线下和线上的多样化观众，确保了广泛的可访问性和互动性。此次活动由企业客户、IT 利益相关者和政府官员参加，提供了绝佳的交流机会并促进了行业主要参与者之间的合作。与会者有机会与演讲者互动，参与互动问答环节，并获得有关如何将人工智能融入其整体业务战略的实践知识。此次活动重点介绍了人工智能的快速发展，其中包括个性化客户服务、内容创建、数据提取和竞争对手监控等关键举措。网络研讨会的主题是“如何让人工智能 (AI) 和数据科学为您和您的企业服务”，全面概述了人工智能在现代商业中发挥的关键作用。会议强调了人工智能在提高客户便利性和效率方面的重要性，并说明了企业如何利用人工智能来简化运营、降低成本和推动创新。加拿大帝国商业银行高级数据科学家 Stephan Barrow 谈到了银行业务的好处，他强调，自 2019 年以来，该银行一直在使用预测分析和软件开发来创建一个成功的数字贷款渠道，该渠道由数据科学和自动化支持，提供 15 分钟的贷款。研讨会的一个重点是受 COVID-19 疫情推动的网上银行的加速采用。这场疫情不仅凸显了数字解决方案的必要性，也为更加无缝和用户友好的银行体验铺平了道路。加拿大帝国商业银行加勒比分行已经接受了这一转变，利用人工智能提供创新解决方案，满足客户不断变化的需求。主要演讲人、客户产品盈利战略高级经理 Quinn Weekes 分享了他对人工智能在银行和业务转型中的作用的宝贵见解。Weekes 强调，与普遍看法相反，人工智能最好与人类输入和知识应用协同使用，以减少员工工作量并提高效率。在解决人们对人工智能取代人类工作的担忧时，Weekes 向与会者保证，人工智能旨在增强人类能力，而不是取代人类。他强调，人工智能可以接管重复性任务，让人类员工专注于工作中更具战略性和创造性的方面。此外，他强调了银行对数据保护的承诺，
增强人类偏好的学习
设计奖励功能的复杂性一直是深入强化学习（RL）技术的广泛应用的主要障碍。描述代理商的所需行为和属性也可能很困难。一种新的范式，称为从人类优先（或基于偏好的RL）学习的强化学习已成为有前途的解决方案，其中从BE-HAVIOR轨迹之间从人类偏好标签中学到了奖励功能。但是，现有的基于首选项的RL的方法受到准确的Oracle首选项标签的限制。本文通过开发一种从各种人类偏好中学习的方法来限制这种局限性。关键思想是通过在潜在空间中的规范和纠正来稳定奖励学习。为了确保时间一致性，对奖励模型施加了强大的限制，该模型迫使其范围的空间接近非参数分配。此外，基于置信的奖励模型结合方法旨在产生更稳定和可靠的预测。对DMCON-trol和Meta-World中的各种任务进行了测试，并在从不同的反馈中学习时，对现有基于首选项的RL算法显示出一致且显着的改进，为RL方法的现实世界应用铺平了道路。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。