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World File Search System模型问题
机器学习可观察性 101
ML 可观测性平台使团队能够分析模型退化并找出出现的任何问题的根本原因。通过连接验证和生产之间的点来诊断模型问题的根本原因，这种能力是模型可观测性与传统模型监控的区别所在。虽然模型监控包括针对关键模型性能指标（例如准确性或漂移）设置警报，但模型可观测性意味着更高的目标，即彻底查明性能回归或异常行为。我们感兴趣的是原因。监控只对聚合和警报感兴趣。可观测性感兴趣的是我们可以从模型的预测、可解释性洞察、生产特性数据和训练数据中推断出什么，以了解模型操作背后的原因并构建工作流程来改进。
ChEE 502：高级化学工程分析
本课程重点介绍偏微分方程的解析解。数值技术将只作简要介绍。本课程重点介绍传输现象问题中出现的偏微分方程的精确和近似解析解。以下是所涵盖主题的简要概述。1. 微分方程概述 2. 化学工程模型问题 3. 二阶偏微分方程 - 变量分离 4. Sturm-Liouville 理论 5. 特征函数展开和变换方法 6. 椭圆方程，解析解 - 直角坐标 7. 椭圆方程，数值解** 8. 抛物线方程，解析解 - 直角坐标 9. 抛物线方程，数值解** 10. 非线性方程的数值解** 11. Frobenius 的扩展幂级数法。贝塞尔函数-圆柱坐标系 12. 勒让德多项式-球坐标系 13. 积分变换法：拉普拉斯变换、傅里叶变换 14. 专题（即矩量法、特征线法、扰动法）
![arXiv:2112.11151v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 21 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a60b33556629cb4da3cc7a4bf6430a2127b35575.webp)
arXiv:2112.11151v1 [quant-ph] 2021 年 12 月 21 日
量子近似优化算法 (QAOA) 是一种变分量子算法，旨在给出组合优化问题的次优解。人们普遍认为 QAOA 有潜力在具有浅电路深度的嘈杂中型量子 (NISQ) 处理器中展示应用级量子优势。由于 QAOA 的核心是计算问题哈密顿量的期望值，一个重要的实际问题是我们是否可以找到一种有效的经典算法来求解一般浅量子电路情况下的量子均值。在这里，我们提出了一种基于图分解的新型经典算法，该算法在大多数优化问题（完全图情况除外）中与浅 QAOA 电路的量子比特数呈线性关系。与最新方法相比，在 Max-cut、图着色和 Sherrington-Kirkpatrick 模型问题中的数值测试显示出数量级的性能提升。我们的结果不仅对于探索 QAOA 的量子优势具有重要意义，而且对于 NISQ 处理器的基准测试也很有用。
模块2：量子力学（CSE流）
波粒二元论DeBroglie假设（衍生和不同形式的波长）物质波及其特性（相位速度波数据包，群体速度和物质波的群体和特性）HeisenbergHeisenberg的不确定性原理（陈述和说明）和不确定性的prince crordiationprinc prind criventerprinc print crive of prinction Function and Time Independent Schrödinger Wave Equation (Meaning of wave function and differential wave equation for matter in 1-dimention Physical significance of Wave Function: Physical Interpretation (Probability density and normalization) Expectation Value in quantum mechanics (Definition and example) Eigen values and eigen functions (Meaning and conditions for Eigen functions) Applications of schrödinger wave equation: Particle in one-dimensional potential well of infinite height (Applying Schrodinger wave equation and boundary conditions for particle and discussion of Eigen values and Eigen functions) Wave functions and the probability densities for the first three values of for a particle in a box (Using Eigen function, for n=1, 2, and 3, probability density and discussion about the wave nodes) Numerical Problems: Problems on de-Broglie hypothesis, uncertainty principle, expectation value, Eigen value and特征功能预期模型问题：预期问题和上学期结束考试问题。
可解释的人工智能能否改善人类的决策？
可解释的人工智能为用户提供了模型预测原因的洞察，使用户能够更好地理解和信任模型，并识别和纠正不正确的人工智能预测。先前对人类和可解释的人工智能交互的研究通常侧重于解释的可解释性、信任度和可用性等指标。关于可解释的人工智能是否可以改善实际的人类决策以及识别底层模型问题的能力，人们的发现褒贬不一。使用真实数据集，我们比较了没有人工智能（控制）、有人工智能预测（无解释）和有解释的人工智能预测的客观人类决策准确性。我们发现提供任何类型的人工智能预测都倾向于提高用户的决策准确性，但没有确凿的证据表明可解释的人工智能具有有意义的影响。此外，我们观察到人类决策准确性的最强预测因素是人工智能准确性，并且用户能够在一定程度上检测出人工智能何时正确，何时不正确，但这并没有受到解释的显着影响。我们的结果表明，至少在某些情况下，可解释的人工智能中提供的信息可能无法增强用户的决策，并且可能需要进一步研究来了解如何将可解释的人工智能集成到现实系统中。
Hordware Security 21Me641.pdf BBOK407 bec515a模型问卷 物联网FDP手册 5343-通告会议（合并2个文件） 21ME652模型回答纸-2效果从2022- 开始 21BT61模型问题论文1，效果为2021-22（... ） 21ME652模型问题纸-1与2021年起效果（... GPS的全球导航卫星系统概述 bai405d.pdf BRI405B b'' 人工智能课程代码CIE标记50教学... 机器人学学期的管理经济学V 使用Python课程的机器学习和数据分析... 人工智能课程代码CIE标记50教学...
Visvesvaraya技术大学（VTU），以Bharat Ratna Dr。 M. Visvesvaraya爵士根据卡纳塔克邦政府1994年的VTU法案，于1998年4月1日成立。这所大学是为了促进技术教育，研究，创新和外展计划的计划和可持续发展。大学对整个卡纳塔克邦有管辖权。t的总部位于贝拉加维，为了平稳的行政活动，在班加罗尔（Muddenahalli），Mysuru，Kalaburagi和Belagavi建立了四个地区办事处。大学主校园位于贝拉加维，被恰当地称为“ Jnana Sangama”，“知识的融合”。“ jnana sangama”校园分布在116英亩的宁静氛围上，具有现代的建筑优雅和美丽。
McKinsey Generative AI报告2024
生成AI（AI）的广泛采用正在转变业务，有65％的受访者在最新的麦肯锡全球AI调查中报告了常规使用情况。十个月前的这一重大增长表明，组织现在真正利用这项技术来推动业务价值。该调查强调了与AI一代相关的收益和风险，以及最佳表现者的最佳实践。关键发现包括： * Gen AI的采用率在全球范围内激增，有72％的受访者的组织使用了AI功能。*对AI代的兴趣导致采用了更广泛的AI功能，并具有真正的全球范围。*专业服务和公司现在在业务的更多部分中使用AI，其中一半的受访者说他们的组织已在两个或多个业务职能中采用了AI。* Gen AI的采用率在可以创造最有价值的功能中最常见，例如营销和销售，产品和服务开发等。*与2023年相比，在营销和销售中发现了最大的增长，据报道采用率翻了一番。该调查还提供了有关AI代和分析AI的不同行业如何预算的见解。随着行业适应AI投资，响应表明，在生成（Gen）AI和非生成分析-AI解决方案上花费的数字预算大致相同。但是，与Gen AI相比，较大的片段在分析AI上花费了20％以上。Gen AI使用产生有意义的收入，供应链和库存管理。展望未来，大多数受访者预计在未来三年内，AI投资增加，人力资源的股份报告成本最大。AI Gen创造的价值在业务职能之间各不相同，受访者援引成本降低和收入增长。Analytical AI投资在服务运营和营销和销售中的收入增长中产生了成本收益。认识到与Gen AI使用相关的风险，企业正在承认数据管理，模型管理和安全风险。一个值得注意的问题是产出或缺乏解释性的不准确。许多组织由于AI使用而导致负面后果，有44％的报道至少有一个后果。该调查还探讨了组织如何部署AI代功能，揭示三种原型：使用现成解决方案的接受者；使用专有数据和系统定制工具；制造商开发了自己的基础模型。结果表明，许多组织都发现适用于其业务需求的现成产品，但也正在追求定制或开发机会。实施AI所需的时间在企业之间有所不同，一些组织在不到一个月的时间内实现了生产准备就绪。但是，自定义或专有模型通常需要更长的实施期限，需要五个月或更长时间才能部署。高性能组织仍在成功利用AI。数据在捕获价值中起着至关重要的作用，有70％的高性能者遇到了与数据相关的困难。这些开创性的公司将其EBIT的很大一部分归因于AI代的部署，其中46位受访者报告了有意义的贡献。高性能者在多个业务职能中使用AI，平均申请区域为三个领域，而其他组织则为两个。他们更有可能在风险管理，战略和公司融资，供应链和库存管理中实施AI Gen Solutions。高性能的公司还优先考虑与Gen-AI相关的风险，其中一半以上报告了负面后果，例如网络安全漏洞和IP侵权。因此，在利用AI代时，他们更加重视监管合规，环境影响和政治稳定。他们更有可能遵循与风险相关的最佳实践，包括在解决方案开发的早期涉及法律功能（图11）。AI采用中的高性能者面临的挑战超出了风险，例如数据管理困难，培训数据不足和操作模型问题。 他们还努力实施敏捷的工作方式和有效的冲刺绩效管理。 麦肯锡最近进行的一项在线调查涉及来自各个地区，行业，公司规模，功能专业和任期的1,363名参与者。 调查发现，有72％的组织在至少一个业务职能中使用AI，从2023年的55％大幅增加。 生成的AI采用也飙升，有65％的组织将其整合到他们的运营中，高于上一年的33％。AI采用中的高性能者面临的挑战超出了风险，例如数据管理困难，培训数据不足和操作模型问题。他们还努力实施敏捷的工作方式和有效的冲刺绩效管理。麦肯锡最近进行的一项在线调查涉及来自各个地区，行业，公司规模，功能专业和任期的1,363名参与者。调查发现，有72％的组织在至少一个业务职能中使用AI，从2023年的55％大幅增加。生成的AI采用也飙升，有65％的组织将其整合到他们的运营中，高于上一年的33％。生成AI采用的激增是由其多功能应用程序驱动的，包括内容创建，IT支持等。关键业务领域，例如营销，销售，产品开发以及生成AI的转化。但是，许多公司对其AI投资保持谨慎，将其数字预算的不到5％分配给了生成AI。AI生成的价值可以带来可观的成本节省和收入增长，高性能组织利用多个功能的AI来驱动回报。但是，这些好处的另一面是裁员的必然性，只有少数族裔积极努力减轻相关风险。利用AI值的挑战包括数据管理，降低风险和AI的扩展，而与生成AI相关的风险包括不准确性，网络安全威胁和知识产权问题。成功的AI集成的最佳实践涉及定期审核，偏见检查，治理框架以及与业务需求相符的自定义AI模型。在实施AI功能可能会迅速，而扩展AI仍然是一个挑战，尤其是在操作模型和技术基础架构方面。智能策略将是释放AI真正潜力的关键，尤其是在应对当前挑战时。掌握创新和运营效率之间这种平衡的公司将在明天的景观中蓬勃发展。您现在可以在线访问McKinsey报告的更多见解。