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World File Search System识别图像
AI：人类边缘 - 哥伦比亚商学院
在短短几十年中，我们与人工智能相关的距离非常了不起。当我在1990年代开始与AI合作作为博士生时，教授计算机以识别图像的任务非常缓慢，需要巨大的资源。快速前进到今天，这些任务以令人难以置信的效率执行。为了说明我们取得的飞跃，计算能力的成本趋于下降，以至于一美元现在的计算比30年前的计算高10亿倍。这种转变绝非非凡。ai不再只是一个概念；它已成为解决复杂问题，提高生产力并在每个组织层面上创造新机会的实用工具。当我们站在这一变革性技术变革的最前沿时，从来没有一个更令人兴奋的时刻来探索AI在改变劳动力和重新定义我们工作方式的作用。在本期哥伦比亚业务中，我们探讨了CBS教师对影响工作场所的主要转变的见解，特别关注AI在塑造这些变化中的作用。在过去的几年中，我们引入了一套有关突破技术，AI应用程序及其战略意义的课程。我们的课程为学生提供了理论知识和实践经验，以了解AI模型，了解他们的潜力和限制，并探索破坏营销，投资管理，会计等行业等行业的能力。除了教学之外，我们还通过研究来促进创新。像丹·王（Dan Wang）和阿什利·卡特（Ashli Carter）这样的教授正在以创新的AI教学策略为一条小径开辟一条小径，帮助学生在工作场所建立韧性，并利用AI作为有价值的辩论伙伴。我们的教授和学生正在深入研究AI对管理，领导和工作未来的广泛影响。例如，斯蒂芬·梅尔（Stephan Meier）和托德·吉克（Todd Jick）正在研究管理人员在AI采用期间优先考虑员工的最佳方法。其他人，例如吉塔·乔哈尔（Gita Johar），正在探索出版商，平台和人们在AI驱动的错误信息中扮演的角色。最近，我们推出了我们的AI@CBS计划，该计划引入了更多的新课程和研究，这些课程和研究将AI无缝整合到学生体验中。从探索AI跨行业的影响到使用最新工具的动手经验的影响，
数字流畅度模块-1 新兴技术人工智能...
人工智能示例：1. 使用软件打字：使用任何文字处理器输入报告时，错误的拼写或不正确的语法都会被突出显示。在输入电子邮件、短信或社交媒体帖子时，我们还会使用以前使用过的单词的自动完成选项或常用单词的自动建议。2. 网上购物：我们现在都习惯了网上购物。我们要么在网上订购衣服或小玩意，要么使用流媒体服务（在线观看电影/节目）。根据用户个人资料，系统会显示广告、产品或推荐观看的节目。因此，即使他们使用相同的服务/门户，向 65 岁男性展示的内容与向 16 岁女孩展示的内容也是不同的。在这里，人工智能也发挥了作用。该软件会不断监控我们在网上观看或搜索的内容。还会查看以前的浏览历史记录。记录购物偏好。然后，显示适当的建议。所有这些都是在我们不知情的情况下发生的。 3. 聊天机器人：如今，聊天机器人在许多网站上被广泛使用，用于与访问特定网站的人类用户进行互动。他们试图为用户提供有效的沟通，并向用户解释公司或行业的运作方式，同时提供详细的说明和指南以及自发的回复。聊天机器人通常用于快速响应特定网站上最常见的问题。它们节省时间，减少人力和开支。机器学习机器学习只是实现人工智能的一种方式。机器学习是一种“训练”算法的方式，以便它可以学习如何操作。“训练”涉及向算法输入大量数据，并允许算法自我调整和改进。为了理解这一点，让我们看看机器识别图像或视频中的对象的能力。你收集数十万甚至数百万张图片，然后让人类标记它们。例如，人类可能会标记图片中有猫的图片和没有猫的图片。然后，算法会尝试建立一个模型，可以像人类一样准确地将图片标记为包含猫或不包含猫。一旦准确度足够高，机器就“学会”了猫的样子。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
基于AI的两流基于CNN的手势识别SY
手势，一种非语言交流的形式，涵盖了可见的身体动作，例如手动运动，面部表情或其他身体部位，以传达特定的信息，无论是或旁边还是语音。与不传达特定信息的非语言提示不同，手势可以传达广泛的情感和思想，例如批准，感情，蔑视或敌意，并且经常与口头语言一起使用以增强意义。某些手势，尤其是手势，可以像言语一样行事，在文化中具有固定的含义，但在不同文化中，甚至在同一文化中的子社区中都有很大变化。这种文化特殊性使得对手势的分类充满挑战，尤其是随着时间的流逝，例如从模仿传统手机到平坦手掌表示智能手机的“呼叫我”手势的转变。传统的用于控制PowerPoint演示文稿的系统，例如键盘，鼠标和演示文稿单击器，表现出明显的限制。这些设备要求主持人保持靠近演示设备，限制他们的运动，并且由于需要手动操作控制设备，因此通常会中断与观众的互动。此外，这些方法可能不精确，并且可能遭受滞后或错过的命令。现有的手势识别算法也因准确性，实时性能和对各种环境的适应性而挣扎。这些问题强调了一种更直观和免提的解决方案的必要性，该解决方案利用了AI和深度学习等先进技术来改善演示控制。人工智能（AI）涵盖了模仿人类认知功能（例如解决问题和学习）的系统，以及在面部和语音识别，决策和翻译等领域的应用。机器学习（AI的子集）涉及通过经验改善的算法。深度学习是机器学习中的一个专业领域，它使用具有多层的神经网络以受人脑启发的方式处理数据，从而识别图像，文本和声音中的复杂模式。卷积神经网络（CNNS）是一种深度学习模型，在分析视觉数据，通过卷积和合并层从数据中学习特征的能力来区分自己。在视频分析的上下文中，两流网络体系结构用于捕获空间和时间组件。这涉及通过单独的卷积神经网络（Convnet）流进行处理静止的框架和光流信息，然后通过晚期融合技术组合。空间流提取有关场景和对象的信息，而时间流则通过光流动位移捕获运动信息。此体系结构增强了识别
在...
+2348067812782摘要作为AI继续塑造新闻业，对于记者来说，必须具有足够的认识和对其能力和局限性的理解。意识意味着提供足够的信息和最新的日期，以帮助人们准备自己并采取积极的行动克服威胁。注册记者的看法各不相同。有些人认为可以将AI作为放大其工作而不是完全取代其工作的有力工具。其他人认为这是对工作安全的威胁。该研究的目的是检查尼日利亚卡西纳州人工智能时代的注册记者对工作安全的看法。进行了描述性调查研究设计。该研究的人口包括来自尼日利亚卡西纳州的11（11）个媒体组织的284（284）个注册记者。使用了整个人口。数据收集的工具是研究人员开发的人工智能时代（QJJSEAI）中关于记者工作安全的标题为5点评级量表。该仪器已由3位专家验证，并使用Cronbach Alpha对可靠性进行了测试，Cronbach Alpha的可靠性系数为0.86。使用平均值和标准偏差分析收集的数据，以回答研究问题并t检验以检验假设。建议媒体组织应投资全面的AI培训和再培训计划，以使记者拥有AI技术所需的技能。的结果表明，在卡西纳州的注册记者中，人工智能（AI）的意识很高，并且在AI辅助报告中学习新技能可确保人工智能时代的工作安全。关键词：人工智能，新闻环境，媒体组织简介人工智能（AI）是指在机器中对人类情报的模拟，这些机器被编程为可以思考，学习和做像人类这样的事情。它涵盖了几个子场，包括机器学习，自然语言处理，计算机视觉，机器人技术和专家系统，都共同努力实现智能行为。ai是计算机科学（CS）的一个分支，与科学研究有关可以解决哪些问题，可以完成什么任务以及可以从计算上理解什么特征（即使用Turing Machines的语言），然后可以提供算法，以提供如何有效地，实际上，实际上，实际上，物理上和Exthy（Rapaport）（2019）来表明如何完成此操作。AI是一种允许机器有效，更快地学习和做事的技术。AI涉及执行人类任务，例如识别图像或执行重复任务
使用深度学习的对象检测以及年龄和性别估计：概述
Manju Arora博士，Sahil Sharma和Mohd。asif khan doi：https：//doi.org/10.33545/27076571.2024.v5.i1a.78摘要在这项研究工作中，我们探索了计算机视野，重点是创建强大而多功能的框架。我们的工作利用了围绕重要任务的深入学习，例如对象检测，年龄估计和性别估计。通过将蒙版R-CNN模型集成用于对象检测的模型和以估计年龄和性别估计的深面库，我们提出了一种超越一个目标边界的解决方案。我们的方法包括仔细的信息，然后再提高输入图像的质量，这证明了我们的模型效率。掩码R-CNN模型通过证明在图像中识别和查找对象的能力来提供对象检测的指导。这是下一个项目的基础，我们将使用Deep Face库将其变成年龄和性别估计。我们的测试结果不仅表明成功识别具有可靠分数的人，而且还表明了准确的年龄和性别预测。我们讨论了方法的复杂性，承认其优势，并直接解决了使用时出现的问题。关键字：Mask R-CNN，Resnet 50，FPN，深面引言深度学习和图像分析的结合为计算机视觉发展的革命铺平了道路。本文通过提供超越传统界限的全面方法，在对象检测，年龄估计和性别估计的交集中开始旅程。研究是我们工作的重要组成部分，构成了我们研究的基础。现在，计算机视觉的重要性在于它能够识别复杂的视觉信息并使其成为许多事物的基础。使用以其准确性和效率而闻名的标准R-CNN蒙版，我们准确地完成了识别和识别图像中对象的复杂过程。，但我们的才华不仅限于产品识别。我们知道人类状况并深入了解年龄和性别估计 - 了解发现数据的背景的重要性。我们的方法与深面库集成，这是一个有力的面部分析工具，并完成了对象检测阶段。这项研究不仅仅是仅解决问题；它将这些研究综合为连贯的框架。产品检测，年龄估计和性别估计的整合表明了我们方法的重要性。我们解决这些交互的框架突出了需要全面分析的现实情况的复杂性。当我们开始这项研究时，我们的目标很明确：为有关计算机视觉的持续辩论做出贡献，提供直接解决方案并在整个领域取得进展。尖端设计的这种组合反映了我们致力于推动视觉智能可能的界限。本介绍为进入整体框架奠定了舞台，其中人类难以预测的特征与现实世界的发现密切相关。通过这项工作，我们旨在扩大集成系统的能力，以促进计算机愿景，并促进进一步的创新，以追求更好的理解。
从运动模糊图像中识别模糊参数
点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况，确定了表征运动模糊的重要参数，该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数（PSF）描述，仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调，因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的，并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足，模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外，在这个方向上存在各种运动退化的情况，例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像，我们强调 PSF 特性，而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模，并评估其形状，这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归（AR）过程，PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时，这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计，即使相机由人手握住。功率谱（期望值），PSF 估计为 ，通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y)，相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中，我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究，从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF（点扩散图像恢复，这里提出的方法不起作用）和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中，模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型，这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件：itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件：kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的，并且
最后一年的IT学生主题
最后一年的IT项目创意学生2024给出了文章文本，在这里寻找最终项目主题的灵感？发现令人兴奋的计算机科学专业学生启动您的旅程的项目。探索AI，网络开发，网络安全等，以创造出惊人的东西。对于机械工程专业的学生来说，希望用双手建造一些很棒的东西？让我们开始吧！迷你项目对于真正的技能至关重要，可以在简历上打开大门。根据研究，有十分之八的公司希望拥有项目经验的学生。小型项目的成本不到100美元，并教您有价值的技能。在我大学时代，我也从简单的项目开始。他们每次都教我一些新的东西。今天，我将为计算机科学专业的学生分享一些最佳的最后一年项目主题。这些结合创造力，实际应用和技术复杂性。顶级想法包括：基于AI的聊天机器人学习的基于基于AID的预测系统IoT智能家庭系统区块链，用于安全交易这些项目涉及机器学习，人工智能和物联网等领域的技能。但是，最好的话题取决于您的兴趣和技术要探索。一些想法是：数据科学和机器学习Web开发网络安全云计算在选择项目时，请确保其与您的兴趣和技术趋势保持一致。一些不错的选择包括：使用区块链情感分析工具的自动简历筛选系统在线投票系统，适用于CSE学生，包括AI，机器学习，云计算和物联网的项目是理想的。伟大的项目主题包括：CSE中的语音识别系统迷你项目是针对一种特定概念或技术的小规模企业。示例包括学生信息管理系统，简单的聊天应用程序和库存管理系统。选择一个项目主题时，请考虑诸如兴趣，可行性，技能，创新和未来范围之类的因素。建议在最后一年项目中使用以下主题：构建聊天机器人，创建推荐系统，设计照片过滤器应用程序，制作文本情感分析器，训练模型以识别图像中的对象并开发测验网站。其他建议的主题包括创建语音助手，音乐推荐系统，语言翻译，垃圾邮件分类器，个人网站，在线商店，博客平台，健身跟踪器，食谱应用程序，预算应用程序，游戏应用程序，游戏应用程序，照片编辑应用程序，新闻应用程序等。可以通过安装各种设备（例如智能门铃，空气质量监视器和健身追踪器）来创建智能房屋。此外，VR中的连接气象站和虚拟健身教练可以增强生活体验。在包括制造和物流在内的各个行业中自动化库存管理。为自动驾驶汽车和无人机设计有效的系统，以增强农场监测和作物健康评估。开发智能家庭自动化，节能建筑物和废物管理平台等智能软件解决方案。创建创新产品，例如可穿戴设备，健康追踪器和健身设备，以促进健康和自我保健。制作一个空间站设计工具。构建尖端应用程序，以整合AI，IoT和机器学习以改善医疗保健，教育和运输系统。建立强大的网络安全措施，以保护敏感数据并防止网络威胁。在农业，能源消耗和废物管理中实施可持续实践，以减少环境影响。开发智能设备和平台来增强日常生活，例如智能扬声器，语音控制的家庭系统和个性化的助手。在这里给出了文章文字，期待明天在会议上看到每个人并讨论我们的策略。开发一个空间碎片跟踪系统。创建一个太空探索新闻应用程序。构建交互式空间图。返回默认值：system.out.println（“无效选择。“）;描述：使用API显示给定位置的天气信息。语言：JavaScript，HTML代码：天气应用
光伏
图18。（a）化学计量对Ag a bi a bi b i a+3b化合物的结构的影响，（b）BII 3，（c）AGBII 4（缺陷型旋转结构）和（d）AGBII 4（CDCL 2-type结构）的碘化物亚晶格。化合物中化合物的晶体结构。经过国际材料评论的许可，69（1），（2024）。[139]版权所有©2024，Sage Publications。................................................................................................ 50 Figure 19. a) Device layout of AgBiI 4 PV cell and b) schematic of cell preparation needed before electrode deposition with grey area being untouched thin film layers and white area being area to be scratched off c) mask for gold electrode deposition (white area is area of deposition) ...........................................................................................................................................................................................雏菊1.0的工作流程。这些图像是预处理的，用于图像分析，然后使用Harris Kepoint检测到用于识别图像中缺陷的存在的模型将缺陷分类为缺陷。....................... 68 Figure 21.雏菊2.0工作流程。给出了雏菊1.0标记为“无缺陷”的图像被赋予谷物面膜以计算平均晶粒尺寸。标记为“缺陷”的图像被赋予缺陷面罩，以计算缺陷覆盖范围百分比和谷物面罩。在XRD模式A）CS 3 Bi 2 Br 3 I 6 B）CS 3 Bisbbr 3 I 6和C）CS 3 SB 2 BR 3 I 6，使用PAWLEY方法拟合。The residuals and agreement indices are shown ........................................................................................................ 76 Figure 23.XRD模式。显示了残差和协议指数。............................... 77 Figure 24.XRD拟合A）CS 3 BI 2 I 9 B）CS 3 BI 2 BR 9 C）CS 3 SB 2 I 9和D）CS 3 SB 2 BR 9反对2D。0D, 2D and 0D reference patterns respectively add goodness of fit ............................................................................................................ 78 Figure 25.a）cs 3 bi 2 i 9沿投影载体[006]，b）cs 3 bi 2 br 9沿投影矢量[201]，c）cs 3 sb 2 i 9沿投影矢量[004]和d）cs 3 sb 2 cs 3 sb 2 br 9沿投影矢量[003]a）cs 3 bi 2 I 9，b）cs 3 bi 2 br 9，c）cs 3 sb 2 i 9和d）cs 3 sb 2 br 9 ...................................................................................... 80图27。（a）CS 3 B 2 x 9系列的吸光度光谱从UV VIS和PS数据编辑，以及（b）Tauc图....... 82图28。pl衰变光谱在a）5.5k，b）40k，c）150k和d）300K pl衰变光谱，从0-40ns以5NS间隔从0-40NS开始。 在 agbii 4的XRD拟合，用于a）r3̅MH参考和b）fd3̅m参考。pl衰变光谱，从0-40ns以5NS间隔从0-40NS开始。在agbii 4的XRD拟合，用于a）r3̅MH参考和b）fd3̅m参考。pl衰变光谱在a）5.5k，b）40k，c）150k和d）300k pl衰变光谱，从0-40ns以5NS间隔为0-40NS。 在 pl衰变动力学在不同温度的a）cs 3 bi 2 i 9，b）cs 3 sb 2 i 9和cs 3 bi 2 i 9和cs 3 sb 2 i 9的cs 3 sb 2 i 9和c）合并为比较。 ..................................................................................................................................... 86 Figure 31. CS 3 Bi 2 I 9（顶部）和CS 3 SB 2 I 9（底部）的PL的依赖性依赖 PL peak wavelength vs temperature of a) Cs 3 Bi 2 I 9 and b) Cs 3 Sb 2 I 9 and the FWHM vs temperature plot of c) Cs 3 Bi 2 I 9 and d) Cs 3 Sb 2 I 9 .................................................................................................................................. 87 Figure 33. TA Spectra of a)b) Cs 3 Bi 2 I 9 , c)d) Cs 3 Sb 2 I 9 and e)f) Cs 3 Bi 2 Br 9 taken with 350 nm pump wavelength and 100 μW fluence .................................................................................................................................................... 88 Figure 34. ta动力学比较a）cs 3 bi 2 i 9，b）cs 3 bi 2 i 9，c）cs 3 sb 2 i 9，d）cs 3 sb 2 i 9和e）cs 3 sb 2 i 9和e）cs 3 bi 2 br 9 bi 2 br 9 ........................................... 35。 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 94图36。pl衰变光谱，从0-40ns以5NS间隔为0-40NS。在pl衰变动力学在不同温度的a）cs 3 bi 2 i 9，b）cs 3 sb 2 i 9和cs 3 bi 2 i 9和cs 3 sb 2 i 9的cs 3 sb 2 i 9和c）合并为比较。..................................................................................................................................... 86 Figure 31.CS 3 Bi 2 I 9（顶部）和CS 3 SB 2 I 9（底部）的PL的依赖性依赖PL peak wavelength vs temperature of a) Cs 3 Bi 2 I 9 and b) Cs 3 Sb 2 I 9 and the FWHM vs temperature plot of c) Cs 3 Bi 2 I 9 and d) Cs 3 Sb 2 I 9 .................................................................................................................................. 87 Figure 33.TA Spectra of a)b) Cs 3 Bi 2 I 9 , c)d) Cs 3 Sb 2 I 9 and e)f) Cs 3 Bi 2 Br 9 taken with 350 nm pump wavelength and 100 μW fluence .................................................................................................................................................... 88 Figure 34.ta动力学比较a）cs 3 bi 2 i 9，b）cs 3 bi 2 i 9，c）cs 3 sb 2 i 9，d）cs 3 sb 2 i 9和e）cs 3 sb 2 i 9和e）cs 3 bi 2 br 9 bi 2 br 9 ........................................... 35。....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 94图36。sem agbii 4 a）在合成的当天未涂层，b）合成后23天未涂层，c）在合成当天与螺旋罗涂有螺旋罗，而d）d）在合成后23天与spiro涂层。.................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................XRD of a) uncoated AgBiI 4 left in ambient air b) AgBiI 4 coated with spiro-OMeTAD left in ambient air .............................................................................................................................................................................. 95 Figure 38.. SEM images of AgBiI 4 synthesized with hot-casting method at a) 100 ᵒC b）110ᵒC，c）120ᵒC，d）130ᵒC，e）140ᵒC和f）150ᵒC。The temperatures specified are the set temperature of the hotpate for both the substrate and precursor solution prior to spin coating ........................................................................................ 97 Figure 39.用热铸造方法合成的Agbii 4的SEM图像，标记的温度是旋转涂层之前的底物和前体溶液的热板的温度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。agbii 4的SEM图像在110°C时以22s的抗可溶性滴注在110°C时合成。a）未使用反溶剂，b）氯苯，c）IPA，d）甲苯........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 99图41.sem的Agbii 4的图像，在110°C下合成了DMSO与DMF的比例为A）1：1 B）1：1 B）1 B）1 B）1 B）1 B）1 B）1 B）1：1 22S C）3：1 d）3：1 D）3：1 D）3：1 D）在22s e）5：1 f）5：1 f）5：1 f）10：1 f）10：1 f）at 22：1 f）at 22：1 g） chlorobenzene dripping at 22s i) pure DMSO and j) pure DMSO with chlorobenzene dripping at 22s ........................................................................................................ 100sem的Agbii 4的图像，在110°C下合成了DMSO与DMF的比例为A）1：1 B）1：1 B）1 B）1 B）1 B）1 B）1 B）1 B）1：1 22S C）3：1 d）3：1 D）3：1 D）3：1 D）在22s e）5：1 f）5：1 f）5：1 f）10：1 f）10：1 f）at 22：1 f）at 22：1 g） chlorobenzene dripping at 22s i) pure DMSO and j) pure DMSO with chlorobenzene dripping at 22s ........................................................................................................ 100
人工是什么意思
在当今快节奏的世界中，人工智能已成为一个广泛讨论的话题，它已从科幻小说中的概念转变为影响我们日常生活的现实。人们对人工智能及其将想象力融入日常生活的能力着迷。本文旨在探讨人工智能的概念、发展历程、各种类型的人工智能、训练模型、优势以及其多样化应用的案例。人工智能是指开发能够执行需要人类智能的任务的计算机系统。它通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等技术，帮助处理大量数据、识别模式并根据收集的信息做出决策。人工智能涵盖学习、推理、感知、解决问题、数据分析和语言理解等能力。人工智能的最终目标是创造出能够模拟人类能力并以更高的效率和精度执行各种任务的机器。人工智能领域有可能彻底改变我们日常生活的各个方面，例如虚拟个人助理、自动驾驶汽车、医疗诊断和治疗、推荐系统和欺诈检测。人工智能已融入众多行业和日常生活，展现出其多样化的应用。Siri、Google Assistant 和 Amazon Alexa 等虚拟个人助理利用人工智能进行自然语言处理和机器学习，从而提供更精准的响应。自动驾驶汽车使用人工智能算法分析传感数据，并进行实时驾驶决策。医疗保健专业人员利用 IBM Watson for Health 和 Google DeepMind 等平台，将人工智能算法应用于医疗诊断和治疗。Netflix、Amazon 和 Spotify 等在线平台利用人工智能根据用户行为和偏好提供个性化推荐。金融机构利用人工智能通过分析数据的算法实时检测欺诈活动。人工智能 (AI) 是一个复杂的决策过程，在某些领域超越了人类的能力。人工智能机器的一个关键特性是重复学习，这使它们能够从现实生活中的事件中学习并与人类互动。这种学习过程被称为机器学习，是人工智能的一个子领域。由于缺乏准确性和热情，人类难以完成重复性任务。相比之下，人工智能系统在其任务中表现出卓越的准确性。人工智能在医疗保健、零售、制造和银行等各个领域都有广泛的应用。人工智能主要分为两类：弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）。弱人工智能是指专为特定任务或特定范围的任务而设计的人工智能系统。这些系统在其指定领域表现出色，但缺乏广泛的认知能力。其特征包括专业化能力、应用范围有限以及缺乏意识。狭义人工智能的例子包括虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。而广义人工智能则旨在全面模拟人类智能，包括推理、解决问题、学习和适应新情况的能力。广义人工智能的特征包括类似人类的认知能力、适应性以及在各种任务和领域中概括知识的能力。目前，狭义人工智能是人工智能最常用的形式，广泛应用于各行各业。狭义人工智能的例子包括Siri和Alexa等虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。随着研究人员不断突破人工智能的界限，他们提出了不同级别的人工智能能力。广义人工智能就是这样一个概念，它被认为具有自我意识、意识和主观体验。然而，达到这一水平仍然是一个理论挑战。广义人工智能的发展仍是一个持续研究的领域。另一个极端是超级人工智能，也称为人工智能超级智能 (ASI)。这种类型的人工智能几乎在各个方面都超越了人类智能，并对社会和人类的未来产生重大影响。超级人工智能的特点包括认知优势、快速学习和适应能力，这些特点可以推动各个领域的快速发展。超级人工智能的发展也引发了人们对其潜在社会影响的担忧，包括与控制相关的风险、与人类价值观的契合度以及对人类生存的威胁。尽管目前还处于理论阶段，但研究人员正在积极探索其发展带来的影响和挑战。相比之下，反应式机器是最基本的人工智能类型，纯粹是反应式的。它们不会形成记忆，也不会利用过去的经验来做出决策。例如，IBM 的“深蓝”国际象棋超级计算机在 1997 年击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。这些机器可以感知世界并采取行动，而无需存储任何记忆。而记忆有限的机器可以回顾过去，并根据观察结果做出决策。一个常见的例子是自动驾驶汽车，它会观察其他车辆的速度和方向，并相应地进行调整。这需要在特定时间内监控车辆的驾驶情况。这些信息不会存储在机器的经验库中。基于心智理论的机器可以理解人类的信念、情绪、期望等，并做出情绪化的反应。索菲亚就是这类人工智能的典型例子，尽管该领域的研究仍在进行中。换句话说，先进的机器正在被开发，它们对世界及其实体（包括人类和动物）有着更深入的理解。这些机器将能够回答简单的“假设”问题，并具备同理心，从而更好地理解他人的观点。更重要的飞跃是创造出具有自我意识的机器，它们能够意识到自身身份并预测他人的感受。这种智能水平将代表人工智能研究的重大突破。人工智能 (AI) 的工作原理是通过算法、计算能力和来自各种来源的数据来利用海量数据。该过程包括收集相关数据，对其进行预处理以确保其清洁度和结构化，根据任务需求选择合适的算法，使用标记或未标记数据训练模型，评估其性能，并将其部署到生产环境中执行实际任务。人工智能功能广泛而多样，涵盖各种随时间推移进行调整和改进的技术。这使得模型能够通过持续学习在动态环境中保持相关性和准确性。在线学习、迁移学习和强化学习等技术有助于从经验和反馈中获取新知识。在推理过程中，经过训练的人工智能模型会运用其学习到的模式和表征，对新数据进行预测或决策。此过程包括将输入数据输入模型，并根据模型的内部工作原理获得输出预测或分类。人工智能系统依靠数据、算法和计算能力从经验中学习、做出决策并自主执行任务。人工智能系统的具体功能取决于其架构、算法以及其设计目标任务的性质。人工智能的应用领域广泛，已被广泛应用于医疗保健、金融、零售、制造、交通运输、教育、市场营销、游戏、安全和自然语言处理等各个行业。这些应用包括诊断、患者预后预测、个性化治疗方案、信用评分、欺诈检测、客户服务、需求预测、供应链优化、智能游戏角色、面部识别、入侵检测、机器翻译、情绪分析等等。人工智能的未来很可能涉及机器学习、自然语言处理和计算机视觉的进一步发展，从而为各种应用和行业带来功能日益强大、集成度更高的系统。人工智能的潜在增长领域包括医疗保健、金融、交通、客户服务、刑事司法决策、招聘、教育以及其他涉及道德考虑的敏感领域。人工智能 (AI) 是一种使计算机和机器能够模拟人类学习、解决问题和决策等能力的技术。AI 应用程序和设备可以识别物体、理解人类语言、从新信息中学习，并向用户和专家提供建议。AI 研究的最新焦点是生成式 AI，它可以创建文本、图像和视频等原创内容。生成式 AI 依赖于机器学习 (ML) 和深度学习技术。深度学习彻底改变了机器学习领域，它使算法能够在无需人工干预的情况下从大量未标记数据集中进行预测。这项技术尤其适用于自然语言处理、计算机视觉以及其他需要在海量数据中识别复杂模式和关系的任务。因此，深度学习为我们日常生活中的大多数 AI 应用提供支持。深度学习还支持多种先进技术，包括半监督学习，它结合了监督学习和非监督学习，可以在标记数据和未标记数据上训练模型。此外，自监督学习从非结构化数据中生成隐式标签，而强化学习则通过反复试验和奖励函数进行学习。迁移学习允许将从一个任务或数据集获得的知识应用于另一个相关任务或不同的数据集。生成式人工智能是指能够根据用户的提示或请求创建复杂原始内容（例如文本、图像、视频或音频）的深度学习模型。这些模型对其训练数据的简化表示进行编码，然后从该表示中提取数据以生成与原始数据相似但不完全相同的新作品。生成式人工智能的最新进展促成了复杂的深度学习模型类型的发展，包括变分自编码器 (VAE)、扩散模型和变换器。变换器是许多备受瞩目的生成式人工智能工具的核心，例如 ChatGPT 和 GPT-4、Copilot、BERT、Bard 和 Midjourney。生成式人工智能的运作分为三个阶段：训练、调整和生成。该流程始于基础模型，这是一种深度学习模型，可作为多种不同类型生成式人工智能应用的基础。基础模型可以针对特定任务进行定制，例如文本或图像生成，并且通常基于海量数据进行训练。深度学习算法处理海量非结构化数据（TB级或PB级的文本、图像或视频），并使用基础模型根据提示自主生成内容。这一训练过程计算密集、耗时且成本高昂，需要数千个GPU和数周的处理时间，总计数百万美元。像Meta的Llama-2这样的开源基础模型项目使开发人员能够绕过这一步骤及其成本。为了针对特定的内容生成任务对模型进行微调，开发者可以使用诸如标记数据微调或人工反馈强化学习 (RLHF) 等技术。这需要向模型输入特定于应用的问题或提示以及正确答案。开发者定期评估其生成式 AI 应用的输出，进一步调整模型以提高准确性或相关性。另一种方法是检索增强生成 (RAG)，它通过整合训练数据以外的相关来源来扩展基础模型，从而优化参数以提高准确性或相关性。生成式 AI 为各行各业和应用带来了诸多优势，包括重复性任务的自动化、更快地从数据中获取洞察、增强决策能力、减少人为错误、全天候可用以及降低物理风险。AI 可以自动化日常任务，使人类能够专注于创造性工作。它能够做出更快、更准确的预测和可靠的决策，使其成为决策支持或全自动决策的理想选择。AI 通过引导人们完成流程、标记潜在错误以及在无人干预的情况下自动执行任务来减少人为错误，尤其是在医疗保健等精准度至关重要的行业。随着机器学习算法接触更多数据并从经验中学习，其准确性不断提高，错误也随之减少。人工智能始终在线，全天候提供一致的结果。人工智能可以通过使用聊天机器人或虚拟助手来简化客户服务或支持的人员需求。它还可以简化生产流程，保持一致的产出水平，并自动执行那些可能危及人类工人的危险任务。例如，自动驾驶汽车可以降低乘客受伤风险。人工智能的实际应用包括通过聊天机器人改善客户服务、检测欺诈交易、个性化客户体验以及简化招聘流程。此外，人工智能代码生成工具可以加速应用程序开发，而预测性维护模型可以防止设备故障和停机。人工智能的快速应用带来了诸多好处，但也带来了挑战和风险。人工智能系统依赖的数据集可能容易受到篡改、偏见或网络攻击，从而损害其完整性和安全性。为了降低这些风险，组织必须在从开发到部署的整个人工智能生命周期中保护数据完整性。威胁行为者会针对人工智能模型进行盗窃、逆向工程或未经授权的操作，这可能会损害模型的架构、权重或参数。此外，还存在诸如模型漂移、偏差和治理结构崩溃等运营风险。如果不加以解决，这些风险可能会导致系统故障和网络安全漏洞，而威胁行为者可能会利用这些漏洞。为了优先考虑安全和道德，组织必须开发透明、可解释、公平的人工智能系统，包容、稳健、安全且可问责。人工智能伦理是一个多学科领域，旨在优化人工智能的有益影响，同时降低风险。人工智能伦理的原则包括可解释性、公平性和透明性。可解释的人工智能使人类用户能够解读算法产生的结果和输出。公平性和包容性要求在数据收集和模型设计过程中最大限度地减少算法偏差。建立多元化的团队对于创建包容性的人工智能系统至关重要。稳健的人工智能能够处理异常情况而不会造成损害，能够抵御有意和无意的干扰，并防止漏洞。问责制要求对人工智能的开发、部署和结果建立明确的责任和治理结构。与人工智能伦理相关的共同价值观包括可解释性、公平性、包容性、稳健性、安全性、问责制、透明性和责任感。用户必须了解人工智能的开发方式、功能、优势和劣势。提高透明度可以为人工智能模型和服务的创建提供宝贵的见解。确保隐私和合规性至关重要，因为像《通用数据保护条例》（GDPR）这样的监管框架要求组织保护个人信息。这包括保护可能包含敏感数据的人工智能模型，并开发能够适应不断变化的法规的适应性系统。研究人员根据人工智能的复杂程度对其进行了分类：弱人工智能（狭义人工智能）执行特定任务，而强人工智能（通用人工智能，AGI）则具有理解、学习和应用知识处理各种任务的能力，超越人类智能。具有自我意识的人工智能系统的概念仍是一个有争议的话题。人工智能发展的关键里程碑包括：- 1950 年：艾伦·图灵出版了《计算机器与智能》，提出了“机器能思考吗？”的问题，并提出了图灵测试。- 1956 年：约翰·麦卡锡在达特茅斯学院的第一次人工智能会议上提出了“人工智能”一词。- 1967 年：弗兰克·罗森布拉特制造了 Mark 1 感知器，这是一台基于通过反复试验进行学习的神经网络的计算机。- 1980 年：使用反向传播算法的神经网络在人工智能开发中得到广泛应用。 1995年，斯图尔特·罗素和彼得·诺维格出版了《人工智能：一种现代方法》，这是一本关于人工智能的权威教科书，探讨了人工智能的四个潜在目标或定义。大约在同一时期，IBM的“深蓝”国际象棋系统在一场对决中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。大数据和云计算时代到来，使企业能够管理用于训练人工智能模型的大型数据资产。21世纪初，人工智能取得了重大进展，包括约翰·麦卡锡在其2004年的论文《什么是人工智能？》中对人工智能的定义。数据科学开始成为一门热门学科，IBM Watson击败了《危险边缘！》冠军肯·詹宁斯和布拉德·鲁特。2015年，百度的 Minwa 超级计算机使用卷积神经网络识别图像的准确率高于人类。同年，在 DeepMind 的 AlphaGo 程序击败世界围棋冠军李索孛后，谷歌以 4 亿美元收购了 DeepMind。2020 年代，大型语言模型 (LLM) 兴起，例如 OpenAI 的 ChatGPT，它们显著提高了人工智能性能和推动企业价值的潜力。生成式人工智能实践使深度学习模型能够在大型数据集上进行预训练。截至 2024 年，人工智能趋势表明它将持续复兴，多模态模型通过结合计算机视觉和 NLP 功能提供更丰富的体验。IBM 强大的人工智能战略：推进值得信赖的人工智能以获得竞争优势一种利用人工智能力量的全面方法，包括创造竞争优势、在整个业务中扩展人工智能以及推进值得信赖的人工智能。