XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自适应性
使用人工智能对话代理进行轻度认知障碍的可扩展诊断筛查
近年来，寻找轻度认知障碍 (MCI) 的早期生物标记一直是阿尔茨海默病 (AD) 和痴呆症研究界的重中之重。为了尽早确定 MCI 状态，最近的研究表明，词汇选择、话语和句子结构等语言标记可以作为临床前行为标记。在这里，我们提出了一种自适应对话算法（一种支持 AI 的对话代理），以识别区分 MCI 与正常 (NL) 认知状态的问题序列（对话策略）。我们的 AI 代理会根据用户之前的回答调整其提问策略，以达到针对每个用户的个性化对话策略。由于 AI 代理具有自适应性并且可以随着其他数据的增加而扩展，我们的方法为大规模临床前筛查神经认知衰退作为新的数字生物标记以及在门诊环境中纵向跟踪衰老模式提供了潜在途径。
SAA人工智能专家研讨会的5大要点...
内容是否属于 TDM 的范围？《人工智能法案》的目的不是规范版权，也不是保护作者本身。人工智能的一般定义是，它是一种基于机器的系统，具有一定程度的自主性，甚至在部署后具有一定的自适应性。内容被明确列为输出建议或决策之一。因此，生成式人工智能符合这一定义。通用人工智能是任何类型的系统，只要它表现出某种形式的通用性，可以执行广泛的任务，并且可以集成到下游应用程序或软件中。一个例子是可以生成内容（如文本、音频、图像和视频）的大型语言模型。《人工智能法案》规定通用人工智能提供商有透明义务，他们必须采取政策来识别和尊重 TDM 例外的选择，并起草和发布已使用的训练数据摘要。
机器学习和人工智能
摘要-由于技术的进步，下一代无线网络将非常多样化、复杂化，并根据消费者不断变化的需求而变化。当前网络运营商的方法和方法是传统的，无法帮助下一代网络最恰当地利用其资源。传统工具的有限功能将使网络提供商无法满足未来网络用户的需求。因此，本文将重点关注“机器学习”、“自动化”、“人工智能”和“大数据分析”，以提高下一代无线网络的容量和效率。本文将讨论这些新技术在未来改善网络提供商的服务和性能方面的作用。本文将发现机器学习、大数据分析和人工智能将有助于使“下一代无线网络”具有自适应性、自我意识、规范性和主动性。在本文的最后，将指出，未来的无线网络运营商如果不将其运营框架转向人工智能和机器学习技术，就无法工作。
对话式人工智能的互动教学
当前的对话式 AI 系统旨在理解一组预先设计的请求并执行相关操作，这限制了它们自然发展并根据人机交互进行调整。受儿童如何通过与成人互动学习第一语言的启发，本文介绍了一种新的可教 AI 系统，该系统能够通过实时互动教学课程直接从最终用户那里学习新的语言知识（即概念）。建议的设置使用三个模型来：a) 在实时对话交互过程中自动识别理解方面的差距，b) 从与用户的实时互动中学习这些未知概念的各自解释，以及 c) 管理专门为互动教学课程量身定制的课堂子对话。我们提出了基于最先进的变压器的模型神经架构，在预训练模型的基础上进行了微调，并展示了各个组件的准确性改进。我们证明了这种方法在构建更具自适应性和个性化的语言理解模型方面非常有前景。
减轻驾驶舱触摸屏的生物动力馈通
摘要 生物动力馈通 (BDFT) 是未来驾驶舱触摸屏操作的一个关键问题，因为湍流导致的驾驶舱加速使飞行员容易受到错误触摸的影响，从而影响任务执行。本研究重点是实施基于软件的取消方法，以减轻 BDFT 在触摸屏拖动任务中的不利影响。进行了一项有 18 名参与者的飞行模拟器实验，以估计主飞行显示器上水平和垂直触摸输入的 BDFT 动力学模型。平均 BDFT 模型用于在用于模型识别的相同连续拖动任务和离散点对点拖动任务中取消 BDFT。虽然对于连续任务，取消使 BDFT 缓解了 63%，但由于 BDFT 敏感性降低，同样的取消对于离散任务无效。总体而言，结果表明，虽然基于模型的 BDFT 取消可能非常有效，但一个关键的技术挑战是确保它具有足够的任务自适应性。
值得信赖和安全的人工智能系统的生命周期
这项工作介绍了可信和安全的人工智能系统 (TAIS) 的生命周期。我们考虑在 TAI 生命周期中应用风险管理框架 (RMF)，以及这如何影响在 AI 系统开发的各个阶段所做的选择。AI 系统的新兴要求超越了传统的软件工程 (SE) 开发周期的设计、开发和部署 (DDD)，其中测试、评估、验证和确认 (TEVV) 起着至关重要的作用。特别是，SE 中的额外挑战是 AI 系统通常是：(i) 数据驱动的，(ii) 可以学习和 (iii) 具有自适应性。此外，考虑 AI 系统对用户和更广泛社会的影响对于其可信和安全的部署至关重要。为了实现 TAIS，我们还考虑了测量方面，这体现在可量化指标的规范中，这些指标既能捕捉 TAI 的技术原则，又能捕捉社会技术原则，使我们能够评估 AI 系统的可信度。TAI 生命周期是一个迭代和连续的过程，因此正在开发的 AI 系统正在不断发展，并且可以采取纠正措施来处理生命周期任何阶段出现的问题。
人工智能和自主系统的前沿
人们认识到，人工智能 (AI) 的一般形式体现为自主人工智能 (AAI) [1–3]，其基础是当代智能科学 [4–12] 和智能数学 (IM) [13–22]。AAI 通过从在某些领域训练的低级数据驱动学习机器获取认知知识来产生集体智慧。AAI 探索了通用人工智能和自主系统如何根据大脑的分层智能模型 (HIM) [1,2] 从反射性、命令性、自适应性、自主性和认知智能模仿大脑，从而学习超越数据回归的思考和推理。它涉及并强调通过使用粒计算的基础、实践和算法来构建复杂系统的理论观点 [23–26]。未来一代先进的 AAI 系统将能够实现基于数据驱动的人工智能前端成果的脑启发式认知计算机，这些成果由认知知识学习和 IM 理论支持。 AAI 不仅将扩展人类的知识 [27–29]，而且还将以前所未有的速度和范围增强人类的智能 [4,5,22,30–33]。
对称纯态的在线识别
我们考虑在提供 n 个状态副本时以零误差区分对称纯状态的在线策略。优化的在线策略涉及对每个副本进行局部、可能自适应的测量，并且在每个步骤中都是最优的，这使得它们与视界无关，因此在粒子丢失或突然终止鉴别过程之前具有鲁棒性。我们首先回顾了以前关于使用局部测量实现最大成功概率集的二进制最小和零误差鉴别的结果，这些结果通过对全局测量进行优化来实现，并突出了它们的在线特性。然后，我们将这些结果扩展到具有恒定重叠的三个对称状态的零误差识别的情况。如果状态重叠为正，则我们提供最佳在线方案，对于任何 n 都可实现全局性能，如果重叠为负，则对于奇数 n 可实现全局性能。对于任意复杂的重叠，我们展示了令人信服的证据表明在线方案无法达到最佳全局性能。我们描述的在线方案只需要将最后获得的结果存储在经典内存中，并且测量的自适应性最多减少到两次变化，而不管 n 的值如何。
用于处理逻辑相干交易类型的智能合约设计模式
摘要：最近的研究表明，智能合约的源代码通常是克隆的。区块链网络中相关类型的交易类型的处理导致实施许多类似的智能合约。因此，验证交易的规则被多次复制。本文介绍了Adapt V2.0智能合约设计模式。设计模式对每种事务类型采用独特的配置，并且在配置之间共享验证规则对象。在两个级别上消除了逻辑条件的冗余性。首先，可以将类似的智能合约组合到一个。其次，智能合约中的配置在运行时验证规则对象。结果，对于每个验证规则，只有一个对象是实例化的。它允许通过智能合约有效使用操作内存。本文使用面向对象和功能的编程机制介绍了该模式的实现。应用该模式可确保智能合约的自适应性在任何数量的交易类型上。在智能合约和不同数量的检查交易中，对各种验证规则进行了绩效测试。获得的10,000,000件交易的评估时间小于0.25 s。
2022 年 12 月 12 日 海军 - 1 N23A-T001 数字工程
OUSD (R&E) 关键技术领域：通用作战要求 (GWR) 目标：开发一种创新工具，该工具可以从计算机辅助设计 (CAD) 几何图形中自主生成通用网格，并具有自适应全局和局部细化功能，用于耦合气动热结构分析和优化，从而实现基于虚拟现实 (VR) 的实时交互式设计。描述：多学科设计、分析和优化 (MDAO) 可以加速飞机开发的数字工程。高超音速飞机 MDAO 的核心组成部分是涉及高速空气动力学、结构动力学和热力学之间相互作用的多物理模拟。航空结构热模拟可以大幅减少地面和飞行中的测试，因为功能更强大的高性能计算 (HPC) 硬件可以提供更高的几何和物理复杂性分辨率 — — 例如，如果 1980 年代飞机的 10 厘米精度是标准，那么 1 毫米的几何精度和 1 微米的边界层分辨率现在已很常见。然而，这些不断增加的几何精度要求和物理复杂性对网格生成提出了巨大挑战 [参考文献 1–2]。根据 NASA CFD Vision 2030 [参考文献 3]，网格生成和自适应性仍然是计算流体动力学 (CFD) 工作流程中的重要瓶颈。一方面，自主和几何感知的网格生成技术仍然缺乏。生成