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302049：人工智能与机器学习
单元 1 人工智能与机器学习简介 06 小时人工智能的历史、人工智能与数据科学的比较、机械工程中人工智能的需求、机器学习简介。基础知识：推理、问题解决、知识表示、规划、学习、感知、运动和操纵。人工智能方法：控制论和大脑模拟、符号、亚符号、统计。机器学习方法：监督学习、无监督学习、强化学习。单元 2 特征提取与选择 08 小时特征提取：统计特征、主成分分析。特征选择：排名、决策树 - 熵减少和信息增益、穷举、最佳优先、贪婪前向和后向、特征提取和选择算法在机械工程中的应用。单元 3 分类与回归 08 小时分类：决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机。回归：逻辑回归、支持向量回归。回归树：决策树、随机森林、K-Means、K-最近邻（KNN）。分类和回归算法在机械工程中的应用。
社论：机器学习和人工智能......
农用无人机集机器人、人工智能、大数据、物联网等技术于一体，被广泛应用于播种、地块监测、作物病虫害检测、农药化肥喷洒等各类农业作业，大大提高农业生产效率、解放劳动力（Kim et al.，2019），正在成为精准农业航空领域的一股生力军（Wang et al.，2019）。与传统农业机械相比，农用无人机具有体积小、重量轻、便于运输，飞行控制灵活等特点，具有作业精准、高效、环保、智能、使用方便等特点。但很多时候，飞行过程中农用无人机载荷的实时变化会影响其速度、精度和飞行轨迹稳定性。徐建军等（2019）指出，农用无人机在作业过程中应时刻保持良好的飞行姿态，提高作业效率。魏等提出了一种使用 PID 控制器和鲁棒 TS 模糊控制方法实现 AUAV 飞行轨迹稳定性的飞行动力学模型。对于不同的飞行条件，该模型可以在飞行路径中实现一定的稳定性，以抵抗负载扰动。
SCARA 机器人的电影设计和力分析...
摘要——气动技术在工业中的应用受到广泛青睐，因为它具有广泛的可用性和无污染的流体，因此有可能取代工业中的其他系统。在工业机器人领域，很少设计带有气动伺服电机的机械臂，因为对此的研究很少。该技术是一种带反馈的闭环重复控制系统，使其在工业过程中的实施成为可能。由于气动工业机器人很少，本研究旨在设计一个原型，通过运动学的解析对位置进行精确控制并降低气动系统的非线性随机性，这将为所需应用的气动伺服电机的机械调整提供必要的信息以及对传输模拟的解释。本研究提供了一个完全气动和功能齐全的机器人原型的制造模型，为未来应用于工业机器人的气动控制研究开辟了领域。
NSWCPD 机器人 - 海军海上系统司令部
SeaPerch 是一个创新的水下机器人项目，它为教师和学生提供在校内或校外环境中建造水下遥控机器人 (ROV) 所需的资源。学生使用由低成本、易于获取的零件组成的套件建造 ROV，并遵循教授海洋工程主题的基本工程和科学概念的课程。在整个项目过程中，学生将学习工程概念、解决问题、团队合作和技术应用。团队在每年变化的任务以及障碍赛、演示、技术设计报告等中相互竞争。
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
人工智能、机器学习和大数据
司法管辖章节 澳大利亚 Jordan Cox, Aya Lewih & Irene Halforty, Webb 62 奥地利 Günther Leissler & Thomas Kulnigg, Schönherr Rechtsanwalte GmbH 75 比利时 Steven de Schrijver, Astrea 80 巴西 Eduardo Ribeiro Augusto, SiqueiraCastro Lawyers 93 保加利亚 Grozdan Dobrev & Lyuben dev, DOBREV & LYUTSKANOV Law Firm 98 加拿大 Simon Hodgett, Ted Liu & André Perey, Osler, Hoskin & Harcourt, LLP 107 中国 Susan Xuanfeng Ning, Han Wu & Jiang Ke, King & Wood Mallesons 123 芬兰 Erkko Korhonen, Samuli Simojoki & Kaisa Susi, Borenius Attorneys Ltd 134 法国 Weber & Jean-Christophe Ienné, ITLAW Lawyers 145 德国迈克尔·拉斯和博士Markus Sengpiel Luther Real Estate Company mbH 158 希腊 Victoria Mertikopoulou、Maria Spanou 和 Natalia Soulia Kyriakides Georgopoulos Law Firm 169 印度 Divjyot Singh、Suniti Kaur 和 Kunal Lohani、Alaya Legal Lawyers 183 爱尔兰 Kevin Harnett 和 Claire Morrissey、Maples Group 198 意大利 Massimo Donna 和 Chiara chi、Paradigm – Law & Strategy 211 日本 Akira Matsuda、Ryohei Kudo 和 Haruno Fukatsu、Iwata Godo 221 韩国 Won H. Cho 和 Hye In Lee、D'LIGHT Law Group G Legal – Toncescu 和 SPARL Associates 252 新加坡 Lim Chong Kin、Drew & Napier LLC 264 瑞士András Gurovits，Kraft Frey Ltd. 所有者276
如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]