XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System核心概念
数字取证检查最佳实践手册...
2014 年和 2015 年，所谓的活动团队同时开发了 10 个 BPM。这些活动是在“通过最佳实践手册实现欧洲法医标准化 (TEFSBPM)”项目内进行的，并由 ENFSI 质量和能力委员会协调。BPM 的实现得到了欧洲委员会内政总司预防和打击犯罪计划的支持（代码：PROJECT HOME/2012/ISEC/MO/4000004278）。该项目的核心概念是 BPM 将提高整个欧洲执法和司法部门可获得的法医服务的质量，从而鼓励法医标准化和各国之间的跨境合作。
计算机科学 - 普罗维登斯
在软件工程专业化中，计算机科学中发现的核心概念是为了完善大型软件开发所需的方法和策略而扩展的。软件工程将解决问题的方法，数据处理技术和编程技能应用于大规模实施。大型项目在要解决的问题，实际应用开发问题，测试，项目管理和文档方面提出了独特的挑战。软件工程专业专注于在这些关键领域学习。编程由独特的技能组成，这些技能将软件工程师与纯计算机科学家分开。完成此专业化的学生已准备好加入软件开发团队，并为软件产品开发做出重要贡献。
能源安全与弹性概念化
能源系统的弹性与气候弹性密不可分，因为向可再生能源供电的安全电网过渡对于适应和减缓工作都至关重要。随着地缘政治紧张局势加剧，以及供应链对我们清洁能源未来的不可或缺性日益清晰，能源安全一词已成为一个核心概念，类似于气候和能源词汇中的弹性。该项目旨在了解能源系统弹性在能源安全中的作用。关键研究问题是：能源系统弹性与能源安全有何关系？可再生能源在安全和弹性中的作用是什么？对这些术语的牢固概念理解将为真正加速大规模安全和弹性创新奠定基础。
行业准备就绪AI＆ML @ b.tech / M.Tech 4.0 -Smic < / div>
关于B.Tech/M.Tech计算机科学（AI＆ML）的计划，该计划是一个针对建筑技能的强大教学法设计的计划，该计划将在非常高的增长领域中为学生提供有益的职业。可用的大量数据激发了行业朝着数据驱动的决策发展，因此对人工智能和机器学习领域的专家的需求很大。在零售，银行，农业，酒店和制造等各个领域设计了许多新应用程序，因此在这些领域的技能需求很高。在AI和ML的核心概念中的坚实基础将使学生为即将发生的技术行业生态系统的变化做好准备。
代表中级能量本体论中的能量（...
能量在我们周围的物理世界和我们的日常生活中无处不在：所有自然和技术过程均由能量驱动。一些例子是：我们的身体从我们吃的食物中获取能量，我们的计算机需要电能来源才能发挥作用，并且植物需要阳光才能进行光合作用。能量是科学中的核心概念，尤其是物理，化学和生物学及其应用。这也是工程和技术问题的主要主题。尽管能量在许多领域都起着至关重要的作用，但其本体论代表也对质疑开放。正如我们将在第2节中讨论的那样，不同的领域本体论代表了不兼容的方式。可以通过考虑以下有关能源的陈述来说明原因，至少 - 表面上 - 似乎都是正确的。
IDS 2935：人工智能 + 艺术/科学/小说 - 任务 1
从艺术、科学和小说的角度研究人工智能如何有助于揭示人工智能的历史、现在、未来和影响？每周我们都将从三个角度探索人工智能的核心概念：艺术、科学和小说。在本课程结束时，您将能够区分事实和炒作，并学习如何利用小说来原型化未来。本课程向任何学生开放，无论其技术或创意背景如何。它通过综合人文视角，对人工智能的历史和实践采取跨学科的方法。我们研究散文、诗歌、美术、电影、音乐、社会、法律、政策和创意编码艺术，以了解人工智能各个领域的影响和创新。我们将讨论人工智能的关键概念和机器学习技术的创造性应用。
体验 ProvLake 来管理 AI 工作流的数据沿袭
摘要。机器学习 (ML) 是人工智能系统背后的核心概念，它由数据驱动并生成 ML 模型。这些模型用于决策，因此，信任它们的输出至关重要，例如，了解它们导出的过程。解释 ML 模型导出的一种方法是跟踪整个 ML 生命周期，生成其数据沿袭，这可以通过来源数据管理技术来实现。在本文中，我们介绍了在油气勘探中必不可少的井顶采选的 ML 生命周期中使用 ProvLake 工具进行 ML 来源数据管理。我们展示了 ProvLake 如何支持 ML 模型的验证、对 ML 模型是否根据领域特征进行概括的理解及其导出。
加强学习Richard Sutton PDF
强化学习：理查德·S·萨顿（Richard S.作者提供了该领域核心概念和算法的可访问帐户。新版本包含了新的主题并完善了现有内容，重点是基本的在线学习算法。强化学习和机器学习书籍概述 - 提供的文本讨论了各种机器学习书籍，涵盖强化学习，神经网络，Python机器学习项目，机器学习基础，基于AI的机器人安全学习和控制，使用JavaScript进行深度学习以及机器学习的渴望。这些书提供了有关算法的深入分析和理论，重点是神经网络，深度学习和机器人技术等主题。