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人工智能：我们需要的数据，使机器与我们平等
人工智能简介在《计算机与智能》1中，图灵在论证机器无法通过图灵测试时，揭露了一些常见的谬误。特别是，他解释了为什么“询问者只需向他们提出一些算术问题，就可以区分机器和人类”，因为“机器会因为其致命的准确性而被揭穿”这一信念是错误的。事实上，机器“不会试图给出算术问题的正确答案。它会故意引入错误，以混淆询问者。”因此，机器会通过给出错误的答案，或者简单地说它无法计算答案来隐藏其超人的能力。人工智能在某些任务上取得了超越人类的表现，例如算术或游戏；在本文中，我们认为有时人工智能的能力可能需要受到人为的限制。这种刻意的限制被称为人工智能愚蠢。通过限制人工智能完成任务的能力，以更好地匹配人类的能力，人工智能可以变得更安全，即其能力不会超过人类能力几个数量级。这里的总体趋势是，人工智能在达到人类水平后，往往会迅速达到超越人类的表现水平。例如，对于围棋游戏，在几个月内，最先进的水平从强大的业余选手，到弱小的专业选手，再到超越人类的表现。从那时起，为了让人工智能通过图灵测试，或者让它的行为像人类一样，人工智能设计师必须刻意限制它的能力。
数据库的机器学习：基础，范式和开放问题
该教程深入研究了数据库的机器学习新兴领域（ML4DB），突出了其最近的进步以及阻碍其整合到工业级数据库管理系统中的挑战。我们系统地探讨了三个关键主题：ML4DB中基础的探索及其对不同应用的潜力，ML4DB中的两个范式，即，使用Ma-Chine学习作为替代品与传统数据库组件的增强，以及诸如实现模型效率和解决数据变化之类的关键开放挑战。通过深入分析，包括对主要数据基础会议的最新作品的调查，该教程封装了ML4DB的当前状态，并为其未来开发和在实践数据库环境中的更广泛采用绘制了路线图。
新生儿妊娠糖尿病的结局
新生儿妊娠糖尿病的原始研究文章纳吉布·乌拉（Najeeb ullah）1，阿布利克尤姆·托尔迪（Abulikemu Tuerdi）教授2*，Yasen Mijiti 3，Sadia Hassan 4，Sadia Hassan 4，Syed Muhammad Ali 5中国新疆2，新疆医科大学的第一分泌学系，乌鲁姆奇，乌鲁姆奇，乌鲁姆奇，新疆，中国公关3新疆医科大学国际学院院长，乌鲁姆奇，乌鲁姆奇，乌鲁姆奇，新疆，新疆，新疆，纽约州4号医院医院，医学院中国新疆乌鲁姆奇Xinyi Road的肾脏科学系6研究生学员，巴赫里亚国际医院，伊斯兰堡，巴基斯坦DOI：10.36348/sjmps.2024.v10i02.011 |收到：13.01.2024 |接受：21.02.2024 |发布：24.02.2024 *通讯作者：Abulikemu Tuerdi教授内分泌科，新疆医科大学第一附属医院，Xinyi Road，Urumqi，uroumqi，Xinjiang，PR CHINE
DGUV 测试信息 05“评估人工智能（AI）安全性的一般原则”
如今，人工智能的主要组成部分是算法，例如，通过神经网络实现算法，这些神经网络在适当准备的数据集的帮助下针对其任务或目标进行了训练。目前，大多数人工智能应用都基于机器学习程序。机器学习的目的是通过训练过程基于训练数据创建一个模型，然后该模型应该能够概括知识并适用于新数据。在训练过程中，该模型由算法优化。在深度学习（例如深度神经网络）的情况下，该模型通常非常复杂，因此难以理解。这使得安全评估变得更加困难，因为它需要使用程序来验证和确认黑盒系统。
AtomGPT：用于...的原子生成预训练转换器
图 1：AtomGPT 工作流程的示意图。AtomGPT 既可用于正向模型（原子结构到属性）预测，也可用于使用 LLM 的逆向设计（属性到原子结构生成）。a) 集成文本到材料属性预测、文本输入到原子结构生成、预筛选、统一机器学习力场 (MLFF) 优化和基于密度泛函理论 (DFT) 计算/实验 (Exp) 的验证过程 b) BCS 超导体 MgB 2 (JVASP-1151) 的示例晶体结构，c) 使用 ChemNLP 对 MgB 2 原子结构进行文本描述，包括明确的原子结构以及化学信息，d) 使用 Alpaca 格式的文本提示到明确的原子结构生成示例。
量子联邦学习：分析、设计和实施挑战
摘要 — 量子联邦学习 (QFL) 因量子计算和机器学习的进步而备受关注。随着对 QFL 的需求不断激增，迫切需要了解其在分布式环境中的复杂性。本文旨在全面概述 QFL 的现状，解决现有文献中的关键知识空白。我们为新的 QFL 框架开发想法，探索应用程序的不同用例，并考虑影响其设计的关键因素。在介绍未来研究方向和有待进一步探索的开放问题的同时，我们研究了各种 QFL 研究项目的技术贡献和局限性。索引术语 — 量子联邦学习、量子机器学习、分布式人工智能
MacChief - 基于机器学习的算法分类，用于投诉处理和提高公司的效率
摘要 - 这项研究强调了Ma-Chine学习驱动的消费者投诉管理在面对跨渠道客户反馈激增的工业企业中的重要作用。通过自动投诉分类，分析和响应，机器学习简化了操作并发现了宝贵的客户洞察力。研究引入了一个新的分类模型，LGBMClassifier和Linarearsvc算法分别以达到76.78％和79.37％的准确性。这种方法增强了综合解决方案，客户满意度和企业的竞争性。机器学习的整合为消费者投诉挑战提供了一种实用的解决方案，未来的前景包括适应性的偏好和利用自然语言处理来进行更深入的情感分析。
改进了时间序列的机器学习模型，以预测径向轴环通过转移学习
由于计算能力和相应的算法的增加，在生产技术中使用Ma-Chine学习（ML）在工业时代4.0时代急剧上升[1]。数据可用性在这一点上至关重要，也是成功实施ML应用程序的先决条件。如果数据的数量或质量不足以用于给定问题，则数据增强，综合数据的使用和转移相似数据集的传输可以提供补救措施。在此过程中，转移学习的概念应用于径向 - 轴环滚动（RARR）的领域，并在整个过程中使用外直径的时间序列预测的示例实现。径向 - 轴环滚动是一个热形成过程，用于无缝环的产生。
数据处理至关重要：SRPH-Konvergen AI 为 WMT'21 打造的机器翻译系统
本文介绍了三星菲律宾研究中心和 Konvergen AI 联合团队为 WMT'21 大规模多语言翻译任务提交的机器翻译系统。我们的团队参加了 Small Track #2，其任务是为五种东南亚语言（爪哇语、印尼语、马来语、他加禄语和泰米尔语 1 ）以及英语制作一个多语言机器翻译系统，涵盖所有 30 个方向。我们将首先描述用于预处理数据的过滤启发式方法，然后概述我们训练和评估模型所采取的步骤。特定的超参数、预处理决策和其他训练参数将在其相应的部分列出。最后，我们报告在 FLORES-101（Goyal 等人，2021 年）隐藏测试集以及竞赛隐藏测试集上的结果。
飞机机队规划至关重要 - Vallair
通过技术整合 MRO 解决方案 阿曼航空开发工程经理 Alya Al Qalam AL Yafie 认为，许多颠覆性技术可以重塑和增强 MRO 解决方案，其中之一就是区块链，它是领先的技术之一，可用于改进记录保存并加快租赁周转速度，同时保持高标准的数据隐私 - “这些应用的另一个很好的例子是数据分析和机器学习技术，它允许数据收集和分析以识别模式并做出预测，从而有效地消除流程中的多变性。预测性维护是 MRO 的强大工具，因为它有助于提前预测维护需求，从而更好地预测组件故障并降低意外维护成本。”