尽管酒店业的人工智能 (AI) 近期取得了进展,但人们对于其对消费者隐私问题造成的意外后果知之甚少。通过结合定性和定量证据的实证研究,本研究表明,将 AI 定义为“强大”会减少 AI 对数据的控制(研究 3),从而增强隐私问题(研究 1-5)。值得注意的是,这种影响在消费者与人类代理的交互中减少,而在消费者与 AI 的交互中增加(研究 4)。最后,提供隐私保障的干预措施可以减少强大人工智能代理带来的隐私问题,并增强披露数据的意愿(研究 5)。我们的研究结果强调了使用强大 AI 时人机交互中出现的独特问题及其对消费者隐私问题的影响,并为酒店管理者提供了实际意义。
要能够继续交付这类状态塑造项目,我们需要从今天开始建立未来的劳动力。这项预算以我们的国家领先培训投资为基础,额外的5.55亿美元,以扩展获得免费的TAFE,支持学徒和学员的机会,并培训更多的心理健康专业人员。
关于Droneshield Limited Droneshield(ASX:DRO)提供了基于人工智能的平台,以保护无人机和自动系统等先进威胁。我们为客户提供定制的Counterlone(或反UAS)以及旨在适合各种陆地,海上或空中平台的现成产品的电子战解决方案和现成的产品。我们的客户包括军事,情报界,政府,执法,关键基础设施和机场。要了解有关Droneshield的更多信息,请单击此处:www.droneshield.com/about
航空的非CO 2气候影响强烈依赖于排放时的大气条件。因此,可以通过计划轨迹重新列出具有重大气候影响的空域区域来减轻其相关的气候影响。识别这种气候敏感区域需要特定的天气变量。如果不考虑飞行计划中的不考虑,不可避免的不确定天气预报会导致飞机轨迹效率低下。当前的研究解决了在使用集合预测系统中特征的气象不确定性下生成强大气候友好的飞行计划的问题。我们基于强大跟踪最佳控制理论的概念引入了一个框架,以制定和解决拟议的飞行计划问题。气象不确定性对飞机性能变量的影响是使用配制的集合飞机动力学模型捕获的,并通过惩罚性能指数方差来控制。案例研究表明,所提出的方法可以产生气候优化的轨迹,对天气不确定性的敏感性最小。
垃圾屏幕是由均匀间隔的杆或网格制成的结构,安装在涵洞或排水系统的入口处,以防止碎屑造成可能进一步下游并损坏关键资产(例如,泵站或管道)的堵塞(Benn等人。2019)。条间距通常设计为仅捕获可能造成损坏的碎片。如图1所示,一旦碎屑开始在多个条上桥接,然后开始逐步积累,阻塞水路并可能引起浮动事件(Blanc 2013; Benn等2019)。因此,清除被阻塞的垃圾屏幕是最重要的,尤其是在大雨的发作之前(Speight等人。2021)。实际上,这意味着地方当局需要制定更好的策略来清除这些资产。当前,这些垃圾屏幕是通过手动检查摄像机或常规时间表来维护的,但是在需要清除特定垃圾屏幕的情况下,这可能证明不具备。此外,虽然垃圾屏幕的阻塞可能会严重恶化流量事件(Streftaris et al。2013),据我们所知,这些信息从未被整合到投入预测系统。使用观察到的或建模的河流排放来为图中的排放提供信息(例如Hooker等人,2023)。因此,知道垃圾屏幕的位置和状态可以被认为是自动选择此类洪水淹没图的有价值信息。例如,模拟库可以包含根据不同垃圾屏幕阻塞方案计算的地图,并且根据垃圾屏幕状态的知识选择了正确的映射。
关于我们 BeammWave AB 致力于提供 24 GHz 以上频率的微型通信解决方案。该公司正在构建面向下一代 5G 和 6G 的基于芯片的解决方案,其形式为带有天线和相关算法的无线电芯片。该公司的数字波束成形方法是独一无二的且已获得专利,旨在以更低的成本提供更高性能的数字通信。该公司 B 股(BEAMMW B)在斯德哥尔摩纳斯达克 First North Growth Market 上市。认证顾问是 Redeye AB。
要克服加强学习中的SIM到实现差距(RL),学到的政策必须保持对环境不确定性的影响。尽管在多机构环境中,在单一机构方案中广泛研究了鲁棒的RL,但问题仍在研究中 - 尽管事实证明,环境不确定性提出的概率通常会因战略互动而加剧。这项工作着重于在分销强劲的马尔可夫游戏(RMGS)中学习,这是标准马尔可夫游戏的强大变体,其中每个代理都旨在学习一项政策,当部署的环境偏离其自身规定的不确定性不确定的不确定设置时,它最大程度地提高了自己的最差表现。这为所有与经典的游戏理论平衡概念保持一致的代理人提供了一系列强大的平衡策略。假设来自生成模型的非自适应采样机制,我们提出了一种基于样本模型的算法(DR-NVI),具有有限样本的复杂性,可保证学习游戏理论平衡的各种概念的强大变体。我们还建立了一个用于解决RMG的信息理论下限,该结合与问题相关因素(例如状态空间的大小,目标准确性和地平线长度)确定了DR-NVI的近乎最佳样本复杂性。
我们开发了一种用于 C. elegans 体积显微镜数据(静态或视频)的数据协调方法,包括标准化格式、数据预处理技术和一套基于人机交互机器学习的分析软件工具。我们将来自 5 个实验室的 118 个全脑神经活动成像数据集统一起来,将这些数据集和随附工具存储在一个名为 WormID (wormid.org) 的在线存储库中。我们使用此存储库生成统计图谱,该图谱首次实现了跨实验室的精确自动细胞识别,在某些情况下接近人类的表现。我们挖掘这个存储库以确定影响神经元发育定位的因素。为了方便大家使用这个存储库,我们创建了开源软件、代码、基于网络的工具和教程,以探索和管理数据集,为科学界做出贡献。该存储库为实验者、理论家和工具制造者提供了不断增长的资源,以研究不同实验范式中的神经解剖组织和神经活动,开发和基准测试自动神经元检测、分割、细胞识别、跟踪和活动提取的算法,并为神经生物学发育和功能模型提供信息。
增强学习(RL)是一种强大的机器学习技术,它使智能代理人学习最佳政策,从而最大程度地提高了顺序决策中的累积奖励。现有文献中的大多数方法都是在数据易于收集或模拟的在线设置中开发的。是出于高利益领域的动机,例如具有有限和预采用数据的移动健康研究,在本文中,我们研究了OfflINE增强学习方法。为了有效地使用这些数据集进行策略优化,我们提出了一种新颖的价值增强方法,以提高由现有最新的RL算法计算出的给定初始策略的性能。特别是,当初始策略不一致时,我们的方法将输出一个策略,其价值不会差,而且通常比初始策略的策略更好。当初始策略在某些温和条件下保持一致时,我们的方法将产生一个策略,其价值以比初始策略更快的速度收敛到最佳策略,从而实现了所需的“价值增强”属性。所提出的方法通常适用于属于某些预先规定的功能类别(例如,深神经网络)的任何参数化策略。进行了广泛的数值研究,以证明我们方法的出色性能。
b'Bayanat 和 Yahsat 股东批准合并成立 SPACE42 阿布扎比,2024 年 4 月 25 日 \xe2\x80\xa0 领先的人工智能地理空间解决方案提供商 Bayanat AI PLC (ADX: BAYANAT) 和阿联酋旗舰卫星解决方案提供商 Al Yah Satellite Communications Company PJSC (ADX: YAHSAT) 今天宣布,其股东已批准两家总部位于阿布扎比的实体的拟议合并。合并将创建 SPACE42,这是一家全球人工智能驱动的空间技术冠军,总部位于中东北非 (MENA) 地区,业务遍及全球。合并最初由各自的董事会于 2023 年 12 月 18 日提出,预计将于 2024 年中期生效。新实体将整合 Bayanat 先进的地理空间人工智能 (AI) 能力与 Yahsat 先进的卫星通信能力,以创造新的太空服务,对社会和经济产生重大积极影响。SPACE42 将提供更广泛的服务范围和垂直整合机会,使其能够提供差异化的价值主张、利用规模经济并提高整个价值链的盈利能力。SPACE42 候任主席 Mansoor Al Mansoori 阁下在评论这一重要里程碑时表示:\xe2\x80\x9c SPACE42 的成立体现了阿联酋明智领导层的前瞻性愿景,强调创新是进步和可持续发展的主要驱动力。通过合并该国两大航天巨头,阿联酋继续在全球范围内取得重大进展,突破该领域的界限,促进经济增长,培养世界一流人才,推进科学探索。凭借其强大的能力,新实体有望在实现《国家太空战略 2030》和《国家人工智能战略 2031》提出的宏伟目标方面发挥重要作用。SPACE42 将培育一个由人工智能驱动的生态系统,进一步改变这些领域。毫无疑问,更广泛的太空社区将从阿联酋的太空进步中受益。\xe2\x80\x9d SPACE42 候任董事总经理 Karim Sabbagh 先生表示:“Bayanat 和 Yahsat 为 SPACE42 奠定了坚实的基础,具有颠覆太空技术行业的巨大潜力。凭借两家公司的专业知识,SPACE42 为市场带来了独特的产品,将卫星通信、地理空间情报和人工智能融合在一起,开创创新解决方案。此次合并标志着股东迈出了重要一步,并强调了我们致力于提升阿联酋作为全球人工智能太空技术领导者地位的承诺。” SPACE42 无论在地区还是全球范围内都具有巨大的增长潜力,并有望成为全球最有价值的上市太空公司之一。根据最近的 2023 年财务业绩,SPACE42 的总收入为 28 亿迪拉姆,净收入为 6.39 亿迪拉姆,该公司有能力为所有利益相关者带来更高的价值,并具有产生重大协同效应的潜力。其财务状况的增强将得到以下因素的支持: