XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软件代理
第四学期人工智能（AI）学分
第一单元 - 介绍 9 介绍 - 定义 - 人工智能的未来 - 智能代理的特征 - 典型的智能代理 - 典型人工智能问题的解决方法。第二单元 - 问题解决方法 9 问题解决方法 - 搜索策略 - 不知情 - 知情 - 启发式 - 局部搜索算法和优化问题 - 使用部分观察进行搜索 - 约束满足问题 - 约束传播 - 回溯搜索 - 游戏玩法 - 游戏中的最佳决策 - Alpha - Beta 剪枝 - 随机游戏。第三单元 - 知识表示 9 一阶谓词逻辑 – Prolog 编程 – 统一 – 前向链接 – 后向链接 – 解析 – 知识表示 - 本体工程-类别和对象 – 事件 - 心理事件和心理对象 - 类别推理系统 - 使用默认信息进行推理。第四单元 - 软件代理 9 智能代理架构 – 代理通信 – 谈判和讨价还价 – 代理之间的争论 – 多代理系统中的信任和声誉。第五单元 - 应用 9 人工智能应用 – 语言模型 – 信息检索- 信息提取 – 自然语言处理 - 机器翻译 – 语音识别 – 机器人 – 硬件 – 感知 – 规划 – 移动。
如何建立与朋友交往并影响人们的机器人
其他研究人员建议，要与人类进行社会互动，软件代理必须是可信的并且必须像生活一样，必须具有行为固定，并且必须具有表达其内部状态的方法[2，3]。社交机器人也必须对环境条件的变化极为明显，在处理意外事件方面具有敏捷性，并且足够快地以适当的方式对情况做出反应[6]。如果机器人要与人类社交，机器人必须传达意图，也就是说，机器人必须使人类相信它具有信念，表现和意图[8]。为了唤起这类，机器人必须展示人类般的社会提示，并利用我们自然的人类倾向，以对这些提示做出社会反应。人类通过凝视方向，姿势，手势，声音韵律和面部展示传达意图。人类儿童逐渐发展出认识和应对这些批判性社会暗示所需的技能，这些技能最终构成了思想理论的基础[1]。这些技能使孩子能够将信念，目标和欲望归因于其他人，并使用这些知识来预测行为，适当回应社会提议并参与交流行为。
负责任的人工智能框架 2024 年 2 月 1 日
• 在没有大量人为监督的情况下，在变化多端且不可预测的情况下执行任务，或者在接触数据集时可以从经验中学习并提高性能； • 在任何环境下开发，包括但不限于软件或物理硬件，并解决需要类似人类感知、认知、规划、学习、交流或身体动作的任务； • 旨在：像人类一样思考或行动。例如，但不限于，显示通过智能软件代理或具象机器人实现感知、规划、推理、学习、交流、决策或行动的认知架构或神经网络； • 由一组技术组成，包括但不限于机器学习，旨在近似认知任务。 • 可解释性 – 人工智能系统的一种属性，用于以人类可以理解的方式表达影响人工智能系统的基本因素。 • 大型语言模型 (LLM) – 一种可以识别和生成文本等任务的人工智能程序。LLM 是在大量数据集上进行训练的 – 因此得名“大型”。 LLM 建立在机器学习的基础上：具体来说，是一种称为变换器模型的神经网络。• 机器学习 - 使用和开发能够在不遵循明确指令的情况下学习和适应的计算机系统，通过使用算法和统计模型来分析数据模式并从中得出推论。
智能电网代理 - Scholar Commons
未来的电力系统将由小规模发电和配电组成，最终用户将成为本地化能源管理系统的积极参与者，这些系统能够在自由能源市场上互动。软件代理很可能会控制电力资产并共同互动，以决定电网系统的最佳和最安全配置。本文介绍了一种可实时部署的代理设计，其功能包括资源优化、密集计算和适当决策。Jordan 51 总线系统已用于模拟，总发电容量为 4050 MW，其中 230 MW 代表可再生能源。经济分析证明了智能电网技术的使用，并根据 2016 年发电负荷曲线进行了标称液化气 (NLG) 价格和±20% 灵敏度分析。结果显示，采用智能电网技术后，MWh 价格的变化范围在 1% 左右。这些变化主要是由于代理将发电转移到可再生能源发电厂以在高峰时段产生最大电力。因此，由于代理协调以更好地用可再生能源取代昂贵的火力发电，因此在 NLG ± 20% 敏感性分析中都存在积极的经济影响。显然，可再生资源在高峰时段补偿电力并提供经济效益和节约。关键词
负责任的人工智能框架 2024 年 2 月 1 日 - CT.gov
• 在没有大量人为监督的情况下，在变化多端且不可预测的情况下执行任务，或者在接触数据集时可以从经验中学习并提高性能； • 在任何环境下开发，包括但不限于软件或物理硬件，并解决需要类似人类感知、认知、规划、学习、交流或身体动作的任务； • 旨在：像人类一样思考或行动，包括但不限于认知架构或神经网络或理性行动，包括但不限于使用感知、规划、推理、学习、交流、决策或行动实现目标的智能软件代理或具身机器人； • 由一组技术组成，包括但不限于机器学习，旨在近似认知任务。 • 可解释性 – 人工智能系统以人类可以理解的方式表达影响人工智能系统结果的基本因素的属性。 • 大型语言模型 (LLM) – 一种可以识别和生成文本等任务的人工智能程序。LLM 是在大量数据集上进行训练的 – 因此得名“大型”。 LLM 建立在机器学习的基础上：具体来说，是一种称为变换器模型的神经网络。• 机器学习——使用和开发能够在不遵循明确指令的情况下学习和适应的计算机系统，通过使用算法和统计模型来分析和得出推论
开放车队中的分散协调，以进行可扩展和动态的任务分配
大型和开放协作和商用车舰队协调的主要挑战之一是动态的任务分配。自我界定的独立合理的车辆驱动程序同时具有本地和全球目标，这需要使用某种公平有效的任务分配方法进行协调。在本文中，我们回顾了有关可扩展和动态任务分配的文献，重点是确定性和动态二维线性分配概率。我们专注于开放车队的多代理系统表示，其中动态出现的车辆由软件代理表示，这些软件应分配给一组动态出现的任务。我们对最新的研究结果进行了比较和批判性分析，该研究结果侧重于集中，分布和分散的解决方案方法。此外，我们提出了以下作业问题的动态版本的数学模型，在组合优化中众所周知：分配问题，瓶颈分配问题，公平匹配的问题，动态最小偏差分配概率，P K-分配问题，分配问题，半分配问题，半分配问题以及辅助分配的分配性分配的分配性代理人参差合格;在考虑开放车队的主要方面的同时：任务和车辆的随机到达（代理商）可能会在协助以前的任务或通过个人利益参与舰队的情况下可用。
人工智能与代理
2 例如，请参阅 Nest Learning Thermostat，这是 Google 旗下 Nest 推出的一款网络连接智能恒温器，可自动学习日常活动并自行编程来设置家中的温度。请参阅 Google，Nest 恒温器如何学习，< https://support.google.com/googlenest/answer/9247510?hl=en >。3 特斯拉智能召唤功能允许特斯拉驾驶员远程启动汽车并召唤特斯拉，从而省去了上下车的麻烦。请参阅 < https://www.tesla.com/support/autopilot >。4 新的电子道路收费系统将于 2020 年启动，其中包括一项停车付费功能。请参阅 < https://www.motorist.sg/article/413/new-erp-system-to-start-in-2020-includes-new-in-vehicle-units >。5 请参阅特斯拉，自动驾驶仪和全自动驾驶功能，< https://www.tesla.com/support/autopilot >。6 请参阅维基百科，语音合成，< https://en.wikipedia.org/wiki/Speech_synthesis >。7 请参阅新加坡卫生部，COVID-19 疫苗接种登记，< https://www.vaccine.gov.sg/ >。8 参见海峡时报，新型 Covid-19 拭子检测机器人为患者提供更安全、更舒适的检测程序，2020 年 9 月 22 日，< https://www.straitstimes.com/singapore/robot-that-conducts-swab-tests-for-covid-19-is-safe-faster-and- more-comfortable-for >。9 JJ Borking、BMA van Eck 和 P Siepel，智能软件代理和隐私 (1999)，第 1 页。10 维基百科，第四次工业革命，< https://en.wikipedia.org/wiki/Fourth_Industrial_Revolution >（最后访问时间为 2021 年 6 月 26 日）。11 维基百科，网络爬虫，< https://en.wikipedia.org/wiki/Web_crawler >（最后访问时间为 2021 年 5 月 28 日）。12 维基百科，电子商务，< https://en.wikipedia.org/wiki/E-commerce >（最后访问时间为 2021 年 5 月 28 日）。13 维基百科，虚拟助手，< https://en.wikipedia.org/wiki/Virtual_assistant >（最后访问时间为 2021 年 5 月 28 日）。
人工智能在数字取证中的应用以及......
摘要 — 数字调查人员通常很难在数字信息中发现证据。很难确定哪个证据来源与特定调查有关。人们越来越担心的是，数字调查中使用的各种流程、技术和具体程序没有跟上犯罪的发展。因此，犯罪分子利用这些弱点进一步犯罪。在数字取证调查中，人工智能 (AI) 在识别犯罪方面具有不可估量的价值。据观察，基于人工智能的算法在检测风险、预防犯罪活动和预测非法活动方面非常有效。提供客观数据和进行评估是数字取证和数字调查的目标，这将有助于开发一个可以作为法庭证据的合理理论。研究人员和其他当局已经使用现有数据作为法庭证据来定罪一个人。本研究论文旨在使用特定的智能软件代理 (ISA) 开发用于数字调查的多代理框架。代理进行通信以共同解决特定任务，并在每项任务中牢记相同的目标。每个代理中包含的规则和知识取决于调查类型。使用基于案例的推理 (CBR) 技术可以快速有效地对刑事调查进行分类。所提出的框架开发是使用 Java 代理开发框架、Eclipse、Postgres 存储库和代理推理规则引擎实现的。所提出的框架使用 Lone Wolf 图像文件和数据集进行了测试。实验是使用各种 ISA 和 VM 集进行的。哈希集代理的执行时间显著减少。加载代理的结果是浪费了 5% 的时间，因为文件路径代理规定删除 1,510，而时间线代理发现了多个可执行文件。相比之下，使用数字取证工具包对 Lone Wolf 图像文件进行的完整性检查大约需要 48 分钟（2,880 毫秒），而 MADIK 框架在 16 分钟（960 毫秒）内完成了此操作。该框架与 Python 集成，允许进一步集成其他数字取证工具，例如 AccessData Forensic Toolkit (FTK)、Wireshark、Volatility 和 Scapy。
Brenna Parke 图书馆服务战略计划2023–2024 创新和英国竞争力的部门系统： 程序规范2023-24 LWP附表10-14 2月 程序规范2023-24 在... 中录制，管理和报告不良事件 免疫和感染BSC 用研发模型的技术分析
对我们所有的毕业生和即将到来的CGCA成员来说，最热烈的问候！我将在最近的晚宴上见到你们中的一些人，在本期其他地方的Colin Kerr的文章中，我们将听到更多的声音。这是我将记住的事件，并且出于所有正确的原因！当我为IE最新一期的IE写这篇注释时，我对人工智能（AI）的复兴公共兴趣（AI）相当介意，这次是由Chatgpt（其变体和竞争者）体现的特定机器智能形式驱动的。的确，这不仅是因为人造和生物智能之间的相似之处通常在我的思想中，还因为起草文本的过程（这种活动被隐含地理解为只能由人类才能进行的一种创造过程），现在可以说是开始体验海洋变化的。很明显，有一个很小但并不重要的，数量的创意作家，他们正在与可以总结，重塑甚至对书面文本发表评论的软件代理合作起草文章。以这种方式使用代理似乎范围从规划整个文章到词缩短单个段落；撰写科学文章的协作方法可能会遵循1。可以公平地说，尽管在所谓的生成形式的机器学习中取得了明显进展 - 那些经过培训的机器学习训练的新示例的培训 - 以及在大语言模型（LLMS）中应用这些原理的早期芽，但很少有人可能会预见到这一点的速度是我们的速度。据估计，与Chatgpt互动的人数在公开发布的两个月内越过了1亿个大关。培训此类LLM的工程专长是强大的。在法国公共赠款的协助下，数百名研究人员的合作开发和发布了大型语言模型，也许鲜为人知。 Bloom接受了刚过1.6多个文本的语料库培训，涵盖了46种人类语言和13种编程语言，并以约25吨的25吨Co 2发射器的范围（当时非常有效的计算小时）（以及非常有效的Jean Zay Hartware 2）进行培训。碳撞击估计比GPT3.5（是当前使用最广泛使用的Chatgpt版本的LLM）的碳效果相当小，部分原因是使用了法国网格（57 GCO 2 EQ/kWh）。数据清洁，模型体系结构和培训绽放的基本原理使您着迷3。
展望 2025：创新的新黄金时代
人工智能继续进步，软件代理开始发挥作用 机器人和自动化促进新一轮的回流努力 关键基础设施的网络风险在国家安全议程中日益凸显 2025 年，我们所关注的关键趋势的创新步伐将继续加快，包括人工智能在企业软件、网络安全和机器人技术中的应用，为敏捷投资者提供长期机会。 数字创新推动全球经济增长 人工智能、药物发现、核聚变和量子计算领域的最新发展表明，创新步伐正在加快。竞争市场的性质，加上人类的聪明才智，导致了发明和新想法的不断涌现。从农业时代的磨坊到信息时代的集成电路，人类正在不断重塑我们周围的世界。人工智能主宰了 2024 年，是技术进步和盈利增长的驱动力。在去年获得两项诺贝尔奖并通过一项关键基准测试后，人工智能的发展并没有放缓。谷歌 DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 在本月的世界经济论坛上表示，公司有望在今年将 AI 设计的候选药物提交临床试验。虽然更平凡但影响力同样巨大的是，随着人工智能技术寻求实现其提高生产率的承诺，它准备从仅仅回答问题转向采取行动。我们还深入探讨了人工智能推动的制造业复兴。生产瓶颈、劳动力短缺和地缘政治考虑推动了人们对回流的新兴趣。值得注意的是，在美国，过去四年来对制造设施的投资增长了两倍多。今年，该国第一家新的尖端半导体工厂将开始量产。此外，随着物理 AI 模型的脱颖而出，工业机器人不仅数量越来越多，而且越来越智能、越来越灵活。最后，我们来谈谈网络安全，这一直是政府和企业领导人的首要任务，但 2025 年的风险会更高。根据国际货币基金组织的数据，在过去四年中，网络攻击增加了一倍多，令人震惊的是，包括通信网络和发电站在内的关键基础设施面临的风险也更加突出。虽然人工智能已经在检测漏洞和自动响应方面发挥了作用，但这项技术是一把双刃剑，因为对手也会使用这种工具。这场网络军备竞赛提供了持续的投资机会。