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人工智能能有创造力吗？ - 庆应义塾SFC社团
随着人工智能（AI）社会应用的推进，人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是，许多研究和作品示例已经表明，人工智能可以通过使用生成对抗网络（GAN）和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐，就好像它们是人类创造的一样。另一方面，有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现，并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中，我们研究了人工智能和创造力的现状，并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达，尤其是音乐表达的方法。通过这些，我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
Microsoft Word -（已提交）2020 年秋季可靠性研讨会手稿
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.：“机器人危险控制系统设计的动作链模型”，IEEE Trans. on Reliability，第 39 卷，第 2 期，（1990 年 6 月）。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.（2015 年）：”
通过考虑云与陆地表面之间的耦合来约束气溶胶云相互作用
气溶胶云相互作用（ACI）对于通过影响能量和水周期来调节地球气候至关重要。然而，ACI的影响具有很大的不确定性，这是由观察到的估计值和模式估计之间的系统差异所证明的。这项研究量化了ACI确定的主要偏差，这是由于传统的表面或空间测量结果无法在云水平上捕获气溶胶，除非云与陆地表面结合。我们引入了一种先进的方法来确定ACI的辐射强迫，该方法通过考虑云表面的结合。通过整合现场观测，卫星数据和模型模拟，这种方法揭示了气溶胶垂直传输和由云耦合引起的ACI效应的剧烈性。在耦合方案中，气溶胶比在脱钩条件下更均匀地增强边界层的云液滴浓度，在该条件下，来自自由气氛的气溶胶主要影响云的性质，从而导致明显的冷却效应。我们的发现聚光灯云表面耦合是ACI量化的关键因素，并暗示了传统估计中潜在的评估不足。
战斗云 - 空军大学 - AF.EDU
非常高兴能够推出新一期的《莱特飞行器论文》。通过这个系列，空军指挥参谋学院展示了住校和远程学习学生的典型研究成果。这个系列长期以来一直展示着推动早期航空先驱们抱负和活动的远见卓识。今年的选文很好地延续了这一传统。正如系列标题所示，这些论文旨在展示前沿的可操作知识——旨在解决我们今天面临的一些最复杂的安全和防御挑战的研究。最近，《莱特飞行器论文》转换为纯电子出版格式。我们希望，随着该系列在全球范围内的读者越来越多，从印刷版到纯电子版的转变将在飞行员和军人中引发更激烈的辩论。通过在空军大学出版社网站上发表这些论文，ACSC 希望不仅能吸引更多读者，还能支持整个空军的资源节约工作。本着这种精神，我们邀请您访问 https://www.airuniversity .af.edu/AUPress/ 仔细阅读 Wright Flyer Papers 的过去和当前版本。感谢您支持 Wright Flyer Papers 以及我们为传播 ACSC 学生杰出研究成果以造福我们的空军和世界各地的战士所做的努力。我们相信，接下来的内容将激发思考、引发辩论，并进一步鼓励当今的空中、太空和网络战士继续寻找创新和改进的方法来保卫我们的国家和生活方式。
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大规模训练和运行 AI/ML 模型需要大量昂贵的计算能力。此外，需要异构计算来使用 AI/ML 获取实时洞察，确保在与全球客户互动时触发即时推理。在内部构建此类计算资源需要高昂的前期成本，并且在模型构建、训练和执行阶段利用率不均衡。
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