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World File Search System智能算法
气动参数智能算法...
本文提出了一种用于先进布局飞机大迎角风洞试验气动参数标定的智能算法，该算法基于同源比对与调优算法，可以有效提高风洞试验模型的精度。首先，在分析某先进布局缩比飞机大振荡风洞试验数据的基础上，建立了由静导数、动导数、旋转平衡导数组成的大迎角风洞试验模型。其次，为有效提高风洞试验模型的精度，提出了分层标定与智能算法相结合的大迎角同源比对修正思路。所提方法解决了先进布局飞机大迎角气动模型同源比对中结构复杂、数据量大、精度差的问题。最后基于MATLAB GUI设计了相应的比对界面软件，将提出的方法与思路融入其中，实现了先进布局飞机大迎角模拟飞行风洞试验气动参数的有效调整，为后续先进布局飞机大迎角飞行试验验证提供了可靠的工程技术手段。
人工智能算法的透明度...
摘要本文旨在讨论人工智能算法（AI）对法律体系及其对促进正义和公平的影响的重要性。基于描述性和解释性分析的这项纪录片研究讨论了AI在司法决策中使用的优势和风险，还解决了实施透明度时的技术和道德挑战。为了说明这一讨论，提出了两个算法不公正的案例，即未来的趋势和建议，以确保公正和公正的决定。从讨论中指出，透明度对于在司法机构中使用AI的信心和责任至关重要，需要技术与法律之间的协作方法来确保该工具的好处。关键字：人工智能；算法透明度；正义。
从人工智能算法到临床应用
摘要 眼科目前正处于人工智能潜力展示与广泛部署之间的阶段。下一阶段包括汇总和管理数据集、训练和验证人工智能系统、建立监管框架、实施和采用并持续评估和模型调整，最后，通过临床验证的工具进行有意义的人机智能交互，这些工具已证明对患者和医疗保健系统结果具有可衡量的影响。眼科医生应利用人工智能系统从大量多变量数据中获取见解的能力，并在临床环境中解释人工智能建议。通过这样做，该领域将能够引领医疗保健向个性化方向的转变。
人工智能算法：它们对你的了解程度如何？
在这个充斥着大量内容的世界里，推荐算法早已成为互联网必不可少的一部分。这种类型的人工智能有助于确定我们在网上看到什么（和看不到什么）。但尽管这可能很有帮助，但这些算法可能会带来意想不到的后果，例如产生过滤泡沫、延续偏见以及破坏我们的创造力、选择和机会。利用这项活动帮助您的学习者批判性地思考人工智能如何以有益和有害的方式塑造他们的在线体验。
人工智能算法需要可解释——...
随着人工智能 (AI) 在放射学领域的作用日益增强，人们对现代 AI 算法的黑箱性质感到担忧。AI 用户通常无法知道算法如何或为何得出预测，这使得用户很难评估或批评预测的质量。统称为可解释 AI (XAI) 的一组方法旨在通过提供算法输入和输出之间因果关系的人类可理解的解释来克服这一限制。XAI 的动机包括促进临床医生和 AI 系统之间的信任、实现错误检测和促进知情同意。然而，有人认为，XAI 实际上可能无法满足临床医生的需求，还可能带来意想不到的后果，从而可能损害 XAI 的预期价值 ( 1 )。在 2022 年核医学和分子成像学会年会上，我们就 XAI 的临床需求进行了辩论。我们在此通过讨论 5 个关键论点来总结这场辩论。对于每个论点，我们从数据科学、临床实践和生物伦理的角度提出支持和反对使用 XAI 的理由。首先，应该认识到，XAI 一词指的是多种方法，其中大多数最初是为医学以外的用途开发的 ( 2 )。XAI 包括可解释方法，其中 AI 算法被设计为本质上可解释，以及应用于已训练算法的事后方法。解释的呈现方式也可能有所不同 ( 3 )。在放射学中，XAI 通常通过显着图呈现，其突出显示对模型预测影响最大的图像部分。例如，Miller 等人。展示了显着图如何突出显示心肌中对 SPECT 图像中基于 AI 的冠状动脉疾病诊断影响最大的区域 ( 4 )。
人工智能算法的范围审查......
摘要 目的 基于人工智能 (AI) 的临床决策支持系统 (CDSS) 已被开发用于解决医疗问题和加强医疗保健管理。我们旨在回顾文献以确定 AI 算法在内科专科 CDSS 中的趋势和应用。方法 在 PubMed、IEEE Xplore 和 Scopus 中进行了范围界定审查，以确定使用深度学习、机器学习和模式识别的 AI 算法的 CDSS 相关文章。本综述综合了 CDSS 的主要目的、AI 算法的类型和算法的整体准确性。我们搜索了 2009 年至 2019 年期间以英文发表的原始研究。结果 鉴于符合纳入标准的文章数量，本综述分析并展示了 3,467 篇文章中的 218 篇的结果。这 218 篇文章与基于人工智能的内科专科 CDSS 相关：神经重症监护（n = 89）、心血管疾病（n = 79）和肿瘤内科（n = 50）。我们发现 CDSS 的主要目的是预测（48.4%）和诊断（47.1%）。最常见的五种算法包括：支持向量机（20.9%）、神经网络（14.6%）、随机森林（10.5%）、深度学习（9.2%）和决策树（8.8%）。算法的准确率范围在神经重症监护中为 61.8% 到 100%，在心血管疾病中为 61.6% 到 100%，在肿瘤内科中为 54% 到 100%。其中只有 20.1% 的算法具有人工智能的可解释性，即提供人类可以理解的解决方案的结果。结论 更多的人工智能算法应用于 CDSS，对改善临床实践具有重要意义。监督学习仍占内科 AI 应用的大多数。本研究确定了四个潜在差距：对 AI 可解释性的需求、CDSS 的普及性不足、CDSS 的目标用户范围狭窄以及医疗报告标准对 AI 的需求。
通过沉浸式技术应用人工智能算法
摘要：包容性教育是一项基本人权。然而，有学习障碍的学生有时会被排除在体育教育之外。虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 技术是一种沉浸式学习，可以提供更好的学习体验。个性化学习通过考虑学生的不同属性，在个性化学习材料中发挥了作用，因此在课堂上逐渐被包容。因此，本研究旨在使用人工智能 (AI) 算法和沉浸式技术重新设计个性化和沉浸式培训师应用程序，以促进体育教育中学习障碍 (SLD) 学生的学习过程。这项定性研究通过观察和访谈评估了一所特殊学校的 10 名教师和 30 名学生，以设计个性化、沉浸式的体育教育学习应用程序。专家的观点和二手数据也被用作应用程序构建的补充材料。从对学生和教师的访谈和观察中可以得出结论，SLD 可以在老师和培训师的适当指导下进行视觉学习。本研究的最终成果是设计一个个性化学习系统 (PLS)，希望该系统能够为想要为 SLD 设计一个良好 PLS 的开发人员和教育工作者带来益处。教育工作者和开发人员可以使用该结果为学习体育的残疾学生创建合适的定制应用程序。关键词：增强现实、虚拟现实、体育、职业、残疾、智能系统介绍
人工智能算法让商业用户能够……
Reconciliations Premium 认为 AIR 在新功能和提高效率方面为用户带来了许多机会，尤其是在优化方面。他说：“首先是提高公司加入新对帐的速度。它可以帮助用户协调他们从未见过的数据，并允许他们快速完成，而无需详细了解产品 - 它可以通过 AI 分析帮助他们更快地加入。” 据 Hasson 称，AIR 还在将公司的对帐能力扩展到新市场和用户方面发挥着重要作用 - 特别是那些对帐需求相对基本、希望即时配置新对帐的用户。“它不是为高度复杂的对帐空间设计的，也没有特定于领域的功能。AIR 为不需要自动化或业务深度功能的部门和其他组织部分带来了新的对帐选项，它使用最新的 AI 和机器学习技术来实现这一点。有些用户希望尽可能快速、简单地运行临时对帐，SmartStream AIR 完全可以满足这一需求。它是云托管的，不需要培训，因此用户从第一天起就可以高效工作。真正好的部分是，它提供的技术也可以通过 TLM Reconciliations Premium 获得 - 例如，分析和加入新信息并改进自动匹配。” AIR 为 TLM Reconciliations Premium 带来的关键功能之一是允许客户使用 AI 服务，同时保留他们认为必不可少的监督和控制水平。Hasson 解释道：“他们可以快速构建或重复使用业务规则来确认特定组合、验证公差等
吃豆人的人工智能算法
印度安得拉邦。摘要：该项目是关于开发带有人工智能的吃豆人游戏。吃豆人游戏是一款非常具有挑战性的视频游戏，可用于进行人工智能研究。在这里，我们为吃豆人游戏实施各种人工智能算法的原因是，它有助于我们通过使用可视化来研究人工智能，通过可视化我们可以更有效地理解人工智能。主要目的是构建一个智能吃豆人代理，该代理可以通过迷宫找到最佳路径以找到特定目标，例如特定的食物位置，逃离鬼魂。为此，我们实施了人工智能搜索算法，例如深度优先搜索、广度优先搜索、A*搜索、均匀成本搜索。我们还实施了多代理，例如反射代理、极小最大代理、Alpha-beta 代理。通过这些多代理算法，我们可以让吃豆人根据其环境条件做出反应并逃离鬼魂以获得高分。我们还完成了上述人工智能算法的可视化部分，任何人都可以轻松学习和理解人工智能算法。为了实现算法的可视化，我们使用了 Python 库 matplotlib 和 NetworkX（用于绘制所探索状态的图形）。
用于实时生产的人工智能算法...
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