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FDIC联邦数据策略年度报告
•完成了企业体系结构目标状态，该状态是开发FDIC未来数据环境的基础。这将指导IT决策，并使FDIC能够执行其任务。•雇用了其第一位全职首席数据官，并开始为组织提供资源（即员工，预算）。•建立了企业数据治理框架和企业数据理事会（EDC）。这将使用FDIC“数据家族”，而不是通过办公室和部门管理，从整体角度有效地管理数据。•对FDIC员工进行了数据素养评估。反馈是开始制定和试行为期两年的计划，该计划着重于提高整个公司的数据素养。•提供了FDIC人工智能（AI）策略，路线图和倡议建议。•确定了目标数据生态系统中所需的功能。这对于将数据视为战略资产至关重要。•确定了技术和非技术要求，并为企业数据目录解决方案进行了市场研究。从市场研究中进行了初步评估，以定位FDIC，以在2021年获得解决方案。
基于无监督学习
在人工智能中了解了机器学习的过程。机器学习过程使工具具有从其经验中学习并改善自己的能力，而无需任何编码。在机器学习中，我们以用户希望通过机器完成的工作方式对计算机或机器进行编程。它可以提供此类工作，在此过程中，计算机根据数据已经与数据进行了工作并提供其性能。撰写论文的目的是基于无监督学习的模型数据集应用k-意味着聚类算法。我们过去在监督学习中将功能数据和标签标签传递给机器学习模型。但是，无监督学习算法的方法是不同的。在此中，我们不将功能数据和目标数据提供给模型。数据集模型仅使用输入数据进行处理，并且输出数据在模型中没有含义。基于数据和模型中的相似性预测所需的输出。k-means基于无监督的学习聚类算法，其中数据和对象分为不同的簇，以使具有相似属性的对象放在一个群集中，并且具有不同属性的对象被放置在单独的群集中。
![arxiv：2503.08603v1 [cs.lg] 2025年3月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\968cf1f5162a00ad844ae1cc3a7b748f33f0e2f5.webp)
arxiv：2503.08603v1 [cs.lg] 2025年3月11日
摘要。细胞显微镜数据丰富；但是，相应的分割注释仍然很少。此外，细胞类型，成像设备和染色技术的变化引入了数据集之间的重要差距。因此，在各种数据集（源数据集）上训练的大型，预处理的销售模型都难以推广到看不见的数据集（目标数据集）。为了克服这个通用的问题，我们提出了细胞风格，它提高了此类模型的分割质量，而无需为目标数据集提供标签，从而实现了零照片的适应性。CellStyle将未注释的目标数据集（例如纹理，颜色和噪声）的属性转移到注释的源数据集。在保留源图像的单元格形状时进行此转移，以确保在维护目标数据集的视觉特征的同时仍然可以使用现有的源注释。带有现有注释的样式合成图像使通才分割模型的填充能够应用于未经通知的目标数据。我们证明，通过对样式转移数据的多个分割模型进行验证，CellStyle可以显着改善各种数据集的零光单元分割性能。该代码将公开可用。
一项关于集成大语模型与智能机器人的调查
摘要。仅摄像机的鸟类视图（BEV）在3D空间中表现出巨大的环境感知潜力。但是，大多数存在的研究都是根据监督设置进行的，该设置在处理各种新数据时无法扩展得很好。无监督的域自适应BEV，从各种未标记的目标数据中有效学习，却尚未探索。在这项工作中，我们设计了da-bev，这是第一个域名摄像机仅BEV框架，该框架通过利用图像视图的互补性质和BEV功能来解决域自适应BEV挑战。da-bev将查询的想法介绍到域适应框架中，以从图像视图和BEV功能得出有用的信息。它由两个基于查询的设计组成，即基于查询的对抗学习（QAL）和基于查询的自我训练（QST），它们利用图像视图功能或BEV功能来正规化对方的适应。广泛的实验表明，DA-BEV在多个数据集和任务（例如3D对象检测和3D场景分割）中旨在达到上级自适应BEV感知性能。
使用转移学习进行运动图像检测的指南：实验研究
摘要 - 基于运动图像（MI）的脑部计算机界面（BCI）显示出有希望的运动恢复结果，术中意识检测或辅助技术控制。但是，由于脑电图（EEG）信号的高度可变性，它们主要是每次使用日期所需的冗长而乏味的校准时间，并且缺乏所有用户的可靠性，因此它们遭受了几个限制。可以使用转移学习算法在某种程度上解决此类问题。但是，到目前为止，此类算法的性能已经非常可变，何时可以安全地使用它们。因此，在本文中，我们研究了MI-BCI数据库（30个用户）上各种最先进的Riemannian转移学习算法的性能：1）受到监督和不受监督的转移学习； 2）对于目标域的各种可用培训脑电图数据； 3）会议内或会议间的转移； 4）对于Mi-BCI表演良好且较不愉快的用户。从此类实验中，我们得出了有关何时使用哪种算法的准则。重新介绍目标数据后，该目标集的几个样本被考虑在内。即使对于课内转移学习也是如此。同样，重新介入对于在会话之间难以产生稳定的运动图像的受试者特别有用。
连续的时期学习，Q学习，后悔
我们为生成AI的基于持续的基于时间分数的训练模型提出了一种新的增强学习（RL）公式，以生成样品，以最大程度地提高奖励函数，同时使生成的分布接近未知目标数据分布。与大多数现有研究不同，我们的公式不涉及验证模型的任何模型，用于噪声扰动数据分布的未知分数函数。我们提出了一个熵正则连续的RL问题，并表明最佳随机策略具有高斯分布，并具有已知的协方差矩阵。基于此结果，我们将高斯策略的平均值进行参数化，并开发一种参与者 - 批评类型（小）Q学习算法来解决RL问题。我们算法设计中的一个关键成分是通过比率估计器从未知分数函数中获取嘈杂的观测值。从数值上讲，我们通过将其性能与两种最先进的RL方法进行比较，从而显示了方法的效果。最后，我们讨论了我们的RL公式的扩展，并将差异模型的概率流量实现和有条件的扩散模型。
从官方统计数据和可持续发展目标看人工智能：好处与风险
联合国可持续发展目标 (SDG) 于 2015 年启动，代表着一个雄心勃勃的框架，旨在指导全球在 2030 年前实现可持续发展的努力。随着这一最后期限的临近，许多国家仍在努力收集跟踪可持续发展目标进展情况所需的数据。例如，对于可持续发展目标 13 气候行动；可持续发展目标 5 性别平等；以及可持续发展目标 16 和平、正义与强大机构，自 2015 年以来，193 个国家或地区中只有不到一半拥有国际可比数据，最新的可持续发展目标数据中只有不到 30% 来自 2022 年和 2023 年（联合国，2023 年 [1]）。即使有数据，这些数据往往没有得到充分分类，这使得政策制定者难以监测和比较不同人口群体和社区的情况。例如，在最近公布货币贫困官方统计数据的国家中，只有 42% 的国家拥有按性别分列的贫困数据（联合国妇女署和联合国经济和社会事务部统计司，2023 年 [2]）。这留下了一个尚未回答的基本问题：我们如何知道我们是否在实现可持续发展目标方面取得了进展，哪些领域需要紧急政策行动和额外资源？
ConDA：用于 AI 生成文本检测的对比域自适应
大型语言模型 (LLM) 越来越多地用于生成各种用例中的文本，包括新闻文章。鉴于这些 LLM 可能用于大规模生成虚假信息的潜在恶意性质，为此类 AI 生成的文本构建有效的检测器非常重要。鉴于新 LLM 开发的激增，获取监督检测器的标记训练数据是一个瓶颈。但是，可能有大量未标记的文本数据可用，而没有关于它来自哪个生成器的信息。在这项工作中，我们解决了这个数据问题，即检测 AI 生成的新闻文本，并将问题构建为无监督领域自适应任务。这里的域是不同的文本生成器，即LLM，我们假设我们只能访问标记的源数据和未标记的目标数据。我们开发了一个对比域自适应框架，称为 ConDA，它将标准域自适应技术与对比学习的表示能力相结合，以学习对最终无监督检测任务有效的域不变表示。我们的实验证明了我们框架的有效性，平均性能提升了 31 .与最佳表现基线相比提高了 7%，在 0 .全监督检测器的 8% 范围内。我们所有的代码和数据都可以在这里找到。
通过Black-...
本文调查了利用以前任务的现有所谓模型以使用有限的培训数据来解决相关目标任务的问题。解决此问题的现有方法通常需要访问现有解决方案模型以及其培训数据的内部参数，这在许多实际设置中是不可能的。为了重新确定此要求，我们从黑框重新插入的新角度解决了这个问题，从而增加了目标输入并利用了现有的黑盒API将其相应的输出传达到功能集合中。我们假设可以学习这种功能集合，以将相关的黑框知识合并到目标数据的特征表示中，这将构成其稀缺性。通过我们提出的Black-box集合的报告确认了这一假设，以求解从各种基准数据集中得出的多个几次学习任务。所有报告的结果始终显示出，确实可以重复使用并有效地使用以前任务的异质黑盒解决方案，以解决合理相关的目标任务，而无需访问大型培训数据集。这是使新的可能性进一步补充传输或元学习中现有技术的第一步。
人工智能（AI）对有效英语教学的影响
研究问题：本研究对以下问题提出了答案：1.人工智能如何影响英语教学？2.技术整合如何有助于开发有效的英语语言材料？3.方法和材料研究设计：本科学文章评论采用定性方法进行。它采用文章评论方法并得出叙述结果。数据收集工具：本研究集中于有关人工智能对有效英语教学影响的可靠相关科学研究文章。这些文章取自可靠来源和搜索引擎，例如 Google Scholar、ERIC、Scimago。JETLEE 期刊等。考虑观察 2013 年至 2024 年期间发表的文章。抽样方法：该研究旨在通过文章审查获得研究问题的答案。我们从上述科学期刊中观察并下载了各种文章。之后，目标数据被分类为各种主题。因此，对主题进行了深入审查，并分析了概念以引导和得出结果。最后，尽可能按主题报告信息，避免错误和偏见。样本量：我们收集了至少 50 篇关于人工智能在学习过程中的有效性的文章。仔细阅读并分类文章后。我们选择了 21 篇相关文章，这将有助于我们更接近目标并获得预期结果。