XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemArt
机器学习和人工智能的成熟度评估
Contino 是一家专业服务公司，通过采用数据平台、数据科学企业 DevSecOps 和云原生计算，帮助组织实现可衡量的转型。我们帮助客户构建自己的创新引擎，使他们能够更快、更高效地提供更好的解决方案，作为其数字化转型目标的一部分，并减少对外部提供商的依赖。我们与所有客户采用双重交付和技能提升方法。这意味着，除了帮助您完成最具战略性的项目外，我们还将专注于技能转移和提高您自己的数据管理和利用、云、DevSecOps 和相关最佳实践（如 CI/CD、自动化和微服务的采用）的能力。
人工智能对 B2B 销售渠道的影响
第四次工业革命由虚拟现实、物联网、区块链和人工智能等技术的出现所推动，正在深刻影响我们的生活和工作方式。人工智能是二十一世纪最具颠覆性的力量之一，在计算能力提升和可用数据激增的催化下，近年来取得了巨大进步，有望对全球经济和整个社会产生深远影响。人工智能的影响不仅体现在各个行业，还体现在大多数业务职能中，其中最大的潜在价值影响体现在销售和营销方面。人工智能无疑正在改变人们与企业互动、购买产品和服务的方式，以及组织推广和产生产品需求的方式。
I_I/_A 艾姆斯研究中心人工智能...
我们提供了经验证据，表明在某些标准问题上，我们的方法比传统的建设性回溯方法效率高得多。例如，在 n 皇后问题上，我们的方法可以快速找到一百万皇后问题的解[28]。我们认为基于修复的方法之所以能够胜过建设性方法，是因为完整分配在指导搜索方面比部分分配更具信息性。但是，额外信息的效用取决于领域。为了帮助阐明这种潜在优势的性质，我们提出了一个理论分析，描述了各种问题特征如何影响该方法的性能。例如，该分析显示了当前分配和解决方案之间的“距离”（就所需的最少修复次数而言）如何影响启发式的预期效用。本文描述的工作受到 Adorf 和 Johnston [2, 22] 开发的一种令人惊讶的有效神经网络的启发，该网络用于安排哈勃太空望远镜的天文观测。
起草美国人工智能专利权利要求书 - ...
● 美国专利号 6,474,159 ● 权利要求公开了一种惯性跟踪系统，用于跟踪物体相对于移动参考系的运动。 ● 自动计算物体在三维空间中的位置、方向和速度的传感器 ● 符合专利条件，因为权利要求针对以非传统方式使用惯性传感器的系统和方法，以减少在移动参考系上测量移动物体的相对位置和方向的误差。 ● 权利要求应用或使用数据，而不仅仅是生成数据
人工智能框架设计研究...
摘要 —本研究旨在研究人工智能 (AI) 思维的定义和属性，以支持 AI 教育，从而帮助教育工作者确定应如何在 K-12 年级开展此类教育。采用文本挖掘方法，使用文本爬取和共词分析，使用 Python 编程语言设计和定义 AI 思维。使用余弦相似度和 word2vec 技术进行共词分析。余弦相似度通过根据出现频率分配权重来提取配对词。word2Vec 的 skip-gram 检查周围的单词并预测配对词。根据共词分析结果，AI 思维正在使用综合思维过程通过讨论、提供、演示和证明过程来解决决策问题。此外，未来的 AI 教育研究必须考虑 AI 思维。本研究旨在作为推动 AI 教育发展的基础研究。
人工智能（AI）在生物技术制造中的作用
日期：2024摘要生物技术制造中人工智能（AI）的整合标志着该领域的变革性进步，为创新，效率和精确性提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在生物技术制造的各个方面的多面作用，包括药物发现和开发，过程优化，自动化和数据分析。AI驱动的预测建模和高通量筛查正在通过实现个性化医学并加速新疗法的发展来彻底改变药物的发现。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。 自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。 此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。 尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。 但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。在生物处理中，AI增强了监视，质量控制和效果改善，从而导致更有效和具有成本效益的生产。自动化和机器人技术，由AI提供动力，简化制造过程，减少人为错误并增加吞吐量。此外，AI能够通过机器学习算法分析大量数据集的能力支持数据驱动的决策，促进创新并改善结果。尽管有这些好处，但在生物技术制造业中采用AI仍面临诸如数据质量和可用性，与现有系统，监管障碍以及劳动力培训的需求等挑战。但是，AI技术的持续进步以及AI和生物技术部门之间的合作有望克服这些障碍，为未来的应用铺平了道路，这可能会对全球健康和环境可持续性产生重大影响。总而言之，AI在生物技术制造业中具有变革性的潜力，在推动进步和创新的同时，为该行业最紧迫的挑战提供了解决方案。随着技术的不断发展，AI与生物技术之间的共生关系可能会产生新的突破，最终增强了生物技术过程和产品的疗效和效率。
DeSVig：工业人工智能系统中针对对抗性攻击的去中心化快速警惕
摘要 — 单独增强单个深度学习模型的鲁棒性只能提供有限的安全保障，尤其是在面对对抗性示例时。在本文中，我们提出了 DeSVig，这是一个去中心化的 Swift Vigilance 框架，用于识别工业人工智能系统 (IAIS) 中的对抗性攻击，使 IAIS 能够在几秒钟内纠正错误。DeSVig 高度去中心化，提高了识别异常输入的有效性。我们尝试使用特殊指定的移动边缘计算和生成对抗网络 (GAN) 来克服由行业动态引起的超低延迟挑战。我们工作最重要的优势是它可以显着降低被对抗性示例欺骗的失败风险，这对于安全优先和延迟敏感的环境至关重要。在我们的实验中，工业电子元件的对抗样本由几种经典的攻击模型生成。实验结果表明，DeSVig 比一些最先进的防御方法更强大、更高效、更具可扩展性。
CS 256，人工智能的主题秋季2024
在本课程中，参与者将通过一系列专注的主题获得对人工智能（AI）的全面了解。他们将了解AI的基础，包括其历史和关键概念。参与者将探索智能代理，其理性行为以及环境相互作用的结构。此外，他们还将学习搜索算法，既没有信息又通知，并有效地应用它们。该课程涵盖了本地搜索技术，优化和计划算法，强调了经典的计划算法和启发式方法。参与者还将研究概率推理，贝叶斯网络和机器学习技术，例如增强学习和基于模型的学习。在课程结束时，参与者将能够设计智能代理，应用搜索和约束满意度技术，不确定性下的理由，建立机器学习模型，了解机器人系统并实施计划算法。