在科幻电视剧《星际迷航:原初系列》的“末日决战”一集中,企业号的船员们访问了一对行星,这两颗行星已经进行了 500 多年的计算机模拟战争。为了防止他们的社会被毁灭,这两个星球签署了一项条约,战争将以计算机生成的虚拟结果进行,但伤亡人数将是真实的,名单上的受害者自愿报告被杀。柯克船长摧毁了战争模拟计算机,并受到谴责,因为如果没有计算机来打仗,真正的战争将不可避免。然而,战争持续这么久的原因正是因为模拟使两个社会免受战争的恐怖,因此,他们几乎没有理由结束战争。虽然基于科幻小说,但未来人工智能战场的威胁引发了人们对战争恐怖的道德和实际担忧。驱使各国采用致命自主武器系统 (LAWS) 的逻辑确实很诱人。人类是会犯错的、情绪化的、非理性的;我们可以通过 LAWS 保护我们的士兵和平民。因此,这种推理将 LAWS 构建为本质上理性的、可预测的,甚至是合乎道德的。杀手机器人,尽管名为杀手机器人,实际上会拯救生命。然而,这种逻辑是愚蠢的。如果人工智能战争专注于完善战争手段,而忽视战争的目的,那么它就会存在许多潜在的陷阱。就像在《星际迷航》中一样,无风险战争的诱惑力很强,但它会给那些最终不可避免地被杀死、致残和流离失所的人带来真正的后果。接下来,我认为 LAWS 的前景存在严重的道德问题,而这些问题是先进技术无法解决的。道德不能预先编程以适用于各种情况或冲突,而有意义的人为控制忽视了自动化偏见如何影响决策中的人机交互。军事实体和非政府组织都提出了有意义的人类控制的概念,特别是在致命决策中
在这个充斥着大量内容的世界里,推荐算法早已成为互联网必不可少的一部分。这种类型的人工智能有助于确定我们在网上看到什么(和看不到什么)。但尽管这可能很有帮助,但这些算法可能会带来意想不到的后果,例如产生过滤泡沫、延续偏见以及破坏我们的创造力、选择和机会。利用这项活动帮助您的学习者批判性地思考人工智能如何以有益和有害的方式塑造他们的在线体验。
Article title: Sentiment Analysis Based on Machine Learning Algorithms: A Comprehensive Study Authors: song jiang[1], Ela Kumar[2] Affiliations: university of houston[1], k l deemed to be university[2] Orcid ids: 0009-0007-8363-7304[1] Contact e-mail: sjiang24@central.uh.edu License information: This work has been在Creative Commons Attribution许可下发布的开放访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/,只要适当地引用了原始工作,就可以在任何媒介中不受限制地使用,分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件,使用条款和发布政策。预印度语句:本文是预印本,未经同行评审,正在考虑,并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi:10.14293/pr2199.000601.V2预印本在线发布:2024年2月19日
近年来,随着硬件和软件技术的进步,高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高,但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能,因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别,并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论,并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布,比较了它们之间的特征差异。同时,我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币,这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中,我们准备了四种情况,作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下,都已看到量子行走的成功实现,这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后,我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中,就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言,准备了三种情况,从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比,问题设置的复杂性大大增加,但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到,量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后,我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
-中心 [1662]。-圆形 [1290]。-彩色 [1367]。-组件 [1368]。-连接 [1267]。-共识 [4]。-收缩类型 [1766]。-覆盖范围 [66]。-切割 [541]。-D [91]。-可诊断性 [2057]。-距离遗传 [1350]。-电解质 [1368]。-epf [1290]。-进化 [1389]。-克 [46]。-图表 [897]。-即时 [2117]。-学习 [690]。-有限 [594]。 -均值 [1034, 1741, 1376, 1271, 687, 1301, 1105, 1508, 1715, 890, 2038]。-中位数 [1389]。-Medoids [921]。-mer [1405]。-模型 [1620]。-多重背包 [1944]。-NN [1127, 727]。-非扩张 [1493]。-范数 [1558, 1930]。-操作 [1422]。-OPT [1210]。-顺序 [1162]。-帕累托 [2029]。-分部 [767]。-路径 [1652]。-排列 [1422]。-玩家 [1263]。-适当的 [1576]。 -拼图 [277]。-精炼 [1052]。-细化 [73]。-圆形 [98]。-SAT [1250]。-分离 [1707]。-稳定 [1909]。-子图 [541]。-树 [1848]。-元组 [536]。-宽度 [974]。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的融合彻底改变了疾病诊断,为早期发现、提高准确性和个性化治疗提供了潜力。本文评估了各种 ML 算法在诊断多种疾病(包括心血管疾病、癌症、神经系统疾病和传染病)方面的有效性。通过分析关键的监督和非监督学习算法(如支持向量机、随机森林、神经网络和 K 均值聚类),本研究探索了它们在临床环境中的应用、优势和局限性。评估指标包括准确度、精确度、召回率和 AUC,用于评估这些算法的性能。本文还强调了人工智能诊断面临的重大挑战,例如数据质量、模型的可解释性、道德考虑以及与临床工作流程的集成。最后,它探讨了人工智能在疾病诊断中的未来前景,强调了深度学习、个性化医疗和人工智能与人类协作模型的进展。研究结果强调了人工智能在提高诊断效率方面的变革作用,同时也承认需要进一步研究、道德监督和监管框架以确保安全和公平实施。
结果,他们必须能够获得高效、优质和有效的服务。不幸的是,由于皮肤科医生短缺问题日益严重,北美大多数患者的情况并非如此,平均等待专业医生的时间超过两个月。因此,越来越多的医疗专业人员提供皮肤科服务,以满足这种快速增长的需求。识别皮肤病变的性质在很大程度上依赖于护理提供者的专业知识。然而,由于皮肤图像分析和分类的复杂性,这个过程通常对即使是最有经验的专家来说也很有挑战性,因此会产生大量不必要的活检标本。患者接受侵入性手术的经济负担和身体创伤,再加上皮肤癌病例的低假阳性率,使得有必要采用新一代工具来支持准确的、基于证据的临床决策。人工智能如何支持这一日益增长的需求?利用技术的力量代表着对色素性皮肤病变的分析和诊断有了巨大的进步。人工智能 (AI) 技术有能力彻底改变医疗专业人员为患者提供最佳医疗结果的方式。机器学习能力成为战略技术盟友,可根据对数百万先前分类的病例的累积分析提供高度准确的决策支持。旨在与该领域的主要利益相关者密切合作的全球举措更好地展示了 AI 在皮肤病学中的实施潜力。可以通过该领域不同研究领导者的累积参与来研究和促进 AI 算法的力量和特异性,就像 ISIC 图像分类挑战赛所鼓励的那样。
摘要。本文旨在直接分析量子计算算法的能力,特别是 Shor 和 Grovers 算法,分析其时间复杂度和强力能力。Shor 算法使我们能够以比传统系统快得多的速度找出大素数的素因数。这对依赖于传统算法无法计算大素数素因数的经典密码系统构成了威胁。Grover 算法使我们的计算机系统搜索能力提高了一倍,这将对密码系统密钥和哈希的强力能力产生重大影响。我们还分析了这些算法对当今经典密码系统的影响,以及可以对安全算法进行的任何重大改进,以使其更安全。
RealPage还吸引了许多参议员和国会议员的审查。在2022年11月,ProPublica报告后不久,Sens。Amy Klobuchar(D-MN),Dick Durbin(D-IL)和Cory Booker(D-NJ)写信给司法部,担心RealPage使“ Cartel可以人为地膨胀多户住宅建筑中的租金”。 16参议员Sherrod Brown(D-OH)呼吁联邦贸易委员会审查RealPage和Rental定价算法是否违反了法律。17 2023年11月,众议员丹尼尔·高盛(D-NY)敦促纽约总检察长莱蒂蒂亚·詹姆斯(Letitia James)调查该公司。18