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多维数据分析的影响
高性能计算 (HPC) 技术的进步已经能够通过归纳和建设性方法为心血管 (CV) 科学提供信息。临床试验允许比较干预的效果，而无需了解机制。这是归纳方法的典型示例。在 HPC 领域，训练由神经网络构建的人工智能 (AI) 模型以使用大规模多维数据集预测未来的 CV 事件是可以依赖并帮助理解机制基础以进行优化的对应方法。然而，与临床试验相比，AI 可以在个人层面计算事件风险，并有可能为个性化医疗的应用提供信息和改进。尽管 AI 具有明显的优势，但 AI 分析的结果可能会识别出多维数据与临床结果之间原本无法识别/意料之外（即非直观）的关系，这可能会进一步揭示潜在的机制途径并确定潜在的治疗目标，从而有助于从因果关系中解析观察关联。建设性方法对于克服现有知识的局限性和固有偏见以实现对心血管疾病复杂病理生物学的更深入理解仍然至关重要。HPC 技术有可能在心血管基础和临床科学中支撑这种建设性方法。一般来说，即使是复杂的生物现象也可以归结为简单的生物/化学/物理定律的组合。在演绎方法中，重点/意图是通过简单原理的组合来解释复杂的心血管疾病。
类比作为思维和人工智能的基本功能 - Cognitorium
文献中讲了很多类比在思维中的重要性，但只给出了一个类比推理的例子。作者认为，类比在思维方面有着更广泛的含义，是三段论与隐喻、知觉与比较、归纳与演绎、抽象的分类与构造等思维机制的基本功能，这些都将在报告中举例说明。作者还批评了结构类比作为类比实现方式的主导假设，并提出了另一个基于上下文的类比原则。将展示如何从句法谓词获得词汇类比，这为基于神经网络以外的原理构建人工智能提供了基础。
RapiD AI：用于新型疾病和流行病防范的快速部署人工智能框架
大流行，我们可以通过投资防范措施来减少其影响。在这项研究中，我们提出了 RapiD AI：一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架，以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用机器学习。RapiD AI 框架使我们能够使用大流行前几周收集的数据构建高性能机器学习模型，并提供一种方法来使模型适应当地人群和医疗保健需求。其动机是使医疗保健系统能够克服数据限制，这些限制阻碍了在新型疾病背景下开发有效的机器学习。我们以数字方式重现了 COVID-19 大流行的前 20 周，并通过领域自适应和归纳迁移实验演示了 RapiD AI 框架。我们 (i) 在代表英国牛津一般住院患者群体的大型电子健康记录数据集上对两个神经网络模型 (深度神经网络和 TabNet) 进行预训练，(ii) 使用疫情前几周的数据进行微调，以及 (iii) 通过在 COVID-19 患者的保留测试数据集上测试模型的性能来模拟本地部署。与仅在 COVID-19 数据上训练的 XGBoost 基准模型相比，我们的方法已显示平均相对/绝对增益为 4.92/4.21% AUC。此外，我们展示了通过聚类识别最有用的历史预训练样本的能力，以及通过归纳迁移扩展已部署模型的任务的能力，以满足无需访问大型历史预训练数据集的医疗保健系统的新兴需求。
研究文章使用网络威胁智能预测并避免未来的网络攻击
这项研究评估了网络威胁智能（CTI）在预测和减轻网络威胁方面的效率，这在当今的业务中很重要。组织忍受网络攻击并抗击网络犯罪，这威胁了商业风险。cti是对这些风险的积极主动方法，因为它提供了有关潜在网络犯罪的最佳方法和相关信息。本评论文章分析了上下文中的文献，以发现差距并包括道德研究实践。这项系统的研究可能会决定威胁情报如何改善网络安全知识并通过检查可评估信息来消除网络威胁。它可以指导开发新的威胁情报影响方法和框架。通过基于系统评价的定性方法，对研究目标进行了评估，分析和解释。Prisma图表也用于描述排除和包含研究标准，以确保正确的数据收集。结果在主题分析中介绍，同时检查了文章的可靠性，质量和有效性。作者使用归纳研究来得出主要的研究结论。使用观测或数据，归纳询问会产生假设或概括。威胁情报可能会大大提高组织预期和预防网络威胁的能力。文献强调，威胁信息可以改善事件响应，确定新威胁并加强网络安全。组织应不断培训和教育网络安全人员，以增加威胁情报利用率。指导事件响应，威胁情报分析和新兴威胁趋势。CTI帮助公司平稳发展并实现其目标。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
战略设计能力如何解决服务参与策略中未获得的价值
抽象目的 - 与客户互动并解决未满足的价值已变得越来越具有挑战性的服务创新环境。因此，本文旨在通过研究战略设计能力如何解决服务参与策略中未获得的价值来应对这一挑战。设计/方法论/方法 - 作者在跨国公司进行了定性的归纳研究，并就其服务参与策略的创新实践采访了营销和设计专业人员。发现 - 从归纳分析中，这项研究确定了三种战略设计能力，这些功能有效地有助于解决整个共同发展的服务参与过程：设想价值，建模价值和引人入胜的价值。基于此，本研究提出了新兴的共同发展循环框架服务参与策略。研究局限性/含义 - 这种新兴理论的局限性是缺乏广泛的概括性，而在整个行业之间具有相互的排他性或集体详尽的性能。该框架的理论含义是将战略设计和服务营销集成到共同创建的参与策略上。实用含义 - 服务参与循环框架对于服务创新过程可能具有很大的价值，而该过程通常缺少一种集成的，跨功能的方法。社会含义 - 发现进一步表明，在方法论技巧，战略设计能力旁边是独特的心态。独创性/价值 - 本文介绍了战略设计能力，以解决未满足的价值，并提出了一种新颖的共同发展的服务参与策略的循环框架。
6G 网络的普适人工智能 - WiLab
6G 网络预计将渗透到我们的环境中，其中有大量能够提供满足严格延迟约束的智能服务的设备。在本次演讲中，在介绍了超越经典香农范式向语义和面向目标的通信发展的必要性的广泛愿景之后，我将介绍一系列以所谓的关系归纳偏差范式在机器学习中的应用为中心的研究活动，以展示经典学习方法如何改进对数据结构或任何其他先验信息的利用。特别关注基于图的表示及其高阶泛化、图神经网络和基于随机优化的动态资源分配策略，旨在联合优化无线电和计算资源。
