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World File Search System自动推理
网络内机器学习推理的快速原型
网络内的机器学习推断提供了高吞吐量和低潜伏期。它位于网络内，电力效率并改善应用程序的性能。尽管有其标准，但网络内机器学习研究的限值很高，需要在可编程数据平面上进行大量专业知识，以了解机器学习和应用领域的知识。现有的解决方案主要是一次性的努力，很难跨平台复制，更改或端口。在本文中，我们介绍了种植者：一个模块化，有效的开源框架，用于在一系列平台和管道体系结构上快速原型化网络内的机器学习模型。通过识别机器学习算法的一般映射方法 - 播种机引入了新的机器学习映射并改进了现有的映射。它为用户提供了几个示例用例，并支持不同的数据集，并且用户已经将其扩展到新的字段和应用程序。我们的评估表明，与以前的模型量化作品相比，Planter改善了机器学习的能力，同时大大降低了资源消耗并与网络功能共存。在未修改的商品硬件上以线速率运行的种植者支持的算法，每秒提供数十亿个推理决策。
精神病学的临床推理和决策
在精神病学的临床推理和决策中，博士。约瑟夫·戈德堡（Joseph Goldberg）和斯蒂芬·斯塔尔（Stephen Stahl）是两位受人尊敬的精神科医生，在情绪障碍和心理药物学方面具有专业知识，阐明了提供个性化医学的思想。他们强调地说明了许多困境的精神病医生在日常实践中面临的：如何用科学文献来称呼临床观察，而不会失去各个患者的历史，目标和偏好。临床小插曲使共同的医师/患者决策栩栩如生，这是成功的个性化治疗的关键。读者知道经验丰富的临床医生在经常出现在实践中但并不总是在治疗指南中讨论的复杂情况下会做什么。这是新的或经验丰富的临床医生必须阅读的，他们试图通过协作并满足各个患者的需求来改善自己的实践。
比例大小 - 数学推理
1。Jhosep是塔克纳地区2020年促销活动的朋友，他告诉我们：“在这段时间里，我们花了艰难的时刻，因为我母亲为II制服了。 div>ee。，但现在他不得不致力于准备面具。 div>目前，她收到了智利Arica公司的订单。 div>这些想要可洗的可重复使用的口罩。 div>如果每天工作8个小时，则制作80个口罩，两名操作员在他们的车间中；因此，要遵守订单，有必要增加运营商的数量。 div>在2小时内将需要多少个操作员制作80个口罩？ div>
边缘是AI推理的重心
本文档中指的是未来计划或期望的语句是前瞻性的陈述。这些陈述是基于当前的期望，并且涉及许多可能导致实际结果与此类陈述中表达或暗示的风险和不确定性。有关可能导致实际结果差异的因素的更多信息，请参阅www.intc.com上的最新收入发布和SEC备案。
人机相互作用作为活性推理
为了与机器人无缝互动，用户必须推断机器人行为的原因 - 并对该推断（及其预测）保持一致。因此，信任是人类机器人协作（HRC）的必要条件。然而，尽管它具有至关重要的作用，但它仍然在很大程度上未知信任如何出现，发展和支持人类与技术系统的关系。在以下论文中，我们回顾了有关信任，人类机器人相互作用，HRC和人类互动的文献。早期的信任模型表明，这是仁慈与能力之间的权衡；尽管对人类互动的研究强调了共同行为和相互知识在逐步建立信任中的作用。我们继续引入一种信任模型，作为代理商的最佳解释，以与扩展的汽车厂或合作伙伴进行可靠的感觉交流。该模型基于主动推论的认知神经科学，并建议在HRC的背景下，可以根据对人工药物的虚拟控制来施放信任。交互式反馈是扩展受托人感知行动周期的必要条件。该模型对理解人类机器人的互动和协作具有重要意义，因为它允许人类信任的传统决定因素，例如归因于受托人的仁慈和能力，可以根据层次的主动推断来定义，而可以用信息交换和授权来描述脆弱性。此外，该模型强调了用户反馈在HRC期间的作用，并建议在个性化互动中使用无聊和惊喜作为对系统过度依赖的标志。将信任作为虚拟控制感的描述为扎根人为因素而在认知神经科学领域迈出了至关重要的一步，并改善了以人为中心的技术的设计。此外，我们研究了共同行为在信任起源中的作用，尤其是在二元协作的背景下，这对人类机器人协作系统的可接受性和设计产生了重要的后果。
人机相互作用作为活性推理
为了与机器人无缝互动，用户必须推断机器人行为的原因 - 并对该推断（及其预测）保持一致。因此，信任是人类机器人协作（HRC）的必要条件。然而，尽管它具有至关重要的作用，但它仍然在很大程度上未知信任如何出现，发展和支持人类与技术系统的关系。在以下论文中，我们回顾了有关信任，人类机器人相互作用，HRC和人类互动的文献。早期的信任模型表明，这是仁慈与能力之间的权衡；尽管对人类互动的研究强调了共同行为和相互知识在逐步建立信任中的作用。我们继续引入一种信任模型，作为代理商的最佳解释，以与扩展的汽车厂或合作伙伴进行可靠的感觉交流。该模型基于主动推论的认知神经科学，并建议在HRC的背景下，可以根据对人工药物的虚拟控制来施放信任。交互式反馈是扩展受托人感知行动周期的必要条件。该模型对理解人类机器人的互动和协作具有重要意义，因为它允许人类信任的传统决定因素，例如归因于受托人的仁慈和能力，可以根据层次的主动推断来定义，而可以用信息交换和授权来描述脆弱性。此外，该模型强调了用户反馈在HRC期间的作用，并建议在个性化互动中使用无聊和惊喜作为对系统过度依赖的标志。将信任作为虚拟控制感的描述为扎根人为因素而在认知神经科学领域迈出了至关重要的一步，并改善了以人为中心的技术的设计。此外，我们研究了共同行为在信任起源中的作用，尤其是在二元协作的背景下，这对人类机器人协作系统的可接受性和设计产生了重要的后果。
定量推理：概率，统计...
本课程的大多数包括使用数学技术来研究现实问题。因此，您将期望您写出清晰的数学和合理的论点，也可以解释您获得的结果。通常，您将被分配一个现实生活中的问题。然后，您必须将其转变为数学问题，使用类工具解决此问题，然后最终回答现实世界中的问题。这是一项谨慎的工作，需要培训。因此，每当您进行锻炼（在家中或在课堂上），您应该始终在干净的纸上写下所有内容，而无需使用快捷方式，就好像它是作业作业一样。您不仅会测试和磨练自己的技能，而且还可以帮助您记住材料。
高级定量推理（IMRA25）
2。过程标准描述了期望学生参与内容的方式。在每个年级和课程中列出的知识和技能开始时的过程标准的放置是有意的。过程标准将其他知识和技能编织在一起，以便学生可以成功地解决问题，并在日常生活中有效，有效地使用数学。流程标准在每个年级和课程中都集成。在可能的情况下，学生将将数学应用于日常生活，社会和工作场所中产生的问题。学生将使用解决问题的模型，该模型结合了给定信息，制定计划或策略，确定解决方案，证明解决方案并评估解决问题的过程以及解决方案的合理性。学生将选择适当的工具，例如真实的对象，操纵性，纸和铅笔，以及技术和技术，例如精神数学，估计和数字意义，以解决问题。学生将使用符号，图表，图形和语言等多种表示形式有效地传达数学思想，推理及其含义。学生将使用数学关系来生成解决方案并进行连接和预测。学生将分析数学关系以连接和交流数学思想。学生将使用书面或口头交流中精确的数学语言来展示，解释或证明数学思想和论据。