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与认知相关的饮食可乐中使用的Arti Cial甜味剂...
https：/thw.msn.com/en-us/health/ntrition/nart--cok-cok-coc-coc-tu-tu-tu-sfe-sfe-sfe-s-s-s-s-s-s-s-
决策树，支持向量机和人工神经...
在这项研究中，应用了三种不同的分类算法，包括决策树，SVM和ANN，以检测MR图像上的FCD病变。然后，他们的表演彼此比较。结果表明，与其他两种方法相比，ANN算法具有更高的灵敏度，特异性和准确性。因此，建议将ANN方法用作计算机辅助FCD病变诊断系统中的最佳分类方法。
在（UN）结构化（d）ATA
关于如何负责任地收集，使用和文档数据的决定通常依赖于了解人们如何在数据中反映。然而，基础模型开发中使用的数据的未标记性质和规模对下游风险的系统分析（例如代表性危害）进行了直接挑战。我们提供了一个框架，旨在帮助RAI从业人员更容易地计划和结构分析人们如何在非结构化数据中代表并识别下游风险。将框架组织为映射到3个基本问题的分析组：1）数据中的代表，2）数据中的内容以及3）两个相关性。我们使用该框架在两个常用数据集中分析人类代表性：3560亿代币的常见爬网Web语料库（C4），以及4亿个文本图像对的LAION-400M数据集，两者都在英语中开发。我们说明该框架如何为面对数据使用，开发和文档决定的假设团队的行动步骤提供信息。最终，框架结构人类代表分析并映射分析计划计划，目标和风险缓解措施在数据集和模型开发的不同阶段。
do arti cial神经网络总是提供高
图，对y轴有ANN预测。虚线指示的值是平等线，纯色线指示的值是拟合的数据值。这些图的目的是分析和显示ANN输出与目标值的接近性以及它们之间的错误率。当检查了文献中对ANN的研究时，可以看出ANN是一种强大的数学工具，可以以高准确性进行预测。在从这些研究中获得的数字中，可以看出，拟合的数据和相等性线非常接近且彼此兼容，但是，数据点位于或非常接近这两条线。当仔细检查了从ANN模型的每个阶段获得的数据中显示的相等性线，拟合线和数据点时，
距离创新会成为采用人工智能的障碍吗？∗
∗ 我们感谢 Bledi Taska 和 Burning Glass Technologies 提供数据；感谢波士顿大学技术与政策研究计划的 Erich Denk 对 Burning Glass Technologies 文件进行的大量数据工作；感谢 Aureo de Paula 和澳大利亚 OVERS 研讨会、悉尼大学微观计量经济学和公共政策工作组研讨会、技术与政策研究计划研讨会和 2021 年 NBER 人工智能研讨会的参与者对更多初步工作提出的有益意见。Hunt 还与悉尼大学、IZA（波恩）、CEPR（伦敦）和 DIW（柏林）有联系。† jbessen@bu.edu。技术与政策研究计划，波士顿大学法学院，765 Commonwealth Avenue，波士顿，MA 02215。‡ cockburn@bu.edu。波士顿大学奎斯特罗姆商学院战略与创新系，595 Commonwealth Avenue，波士顿，MA 02215 § jennifer.hunt@rutgers.edu。罗格斯大学经济学系，75 Hamilton Street，新不伦瑞克，新泽西州 08901。
AI-KG：人工智能自动生成的知识图谱
摘要：科学知识传统上是通过在期刊、会议论文集和在线档案中发表的研究文章来传播和保存的。然而，这种以文章为中心的范式经常受到批评，因为它不能自动处理、分类和推理这些知识。另一种愿景是生成语义丰富、相互关联的研究出版物内容描述。在本文中，我们提出了人工智能知识图谱 (AI-KG)，这是一个自动生成的大规模知识图谱，描述了 820K 个研究实体。AI-KG 包含从 333K 个人工智能领域的研究出版物中提取的大约 14M 个 RDF 三元组和 1.2M 个具体化语句，并描述了由 27 种关系链接的 5 种类型的实体（任务、方法、指标、材料、其他）。 AI-KG 旨在支持各种智能服务，用于分析和理解研究动态、支持研究人员的日常工作以及帮助资助机构和研究政策制定者做出决策。AI-KG 是通过应用自动管道生成的，该管道使用三种工具提取实体和关系：DyGIE++、Stanford CoreNLP 和 CSO Classifier。然后，它使用深度学习和语义技术的组合来集成和过滤生成的三元组，以生成高质量的知识图谱。该管道根据手工制作的黄金标准进行了评估，获得了具有竞争力的结果。AI-KG 在 CC BY 4.0 下可用，可以作为转储下载或通过 SPARQL 端点查询。
自然和人工系统中的智能与意识的关系
本文探讨了自然和人工智能以及自然和人工意识之间的一些潜在联系。在人类中，我们使用一系列测试来间接测量智力。当我们试图将这种方法应用于完全不同的动物和多种人工智能时，它就失效了。为了解决这个问题，人们开始开发可以测量任何类型系统中的智力的算法。意识的科学研究也取得了进展：我们可以中和哲学问题，我们有关于神经相关性的数据，我们对如何开发能够映射物理状态和意识状态的数学理论有一些想法。虽然智力是系统的纯功能属性，但有充分的理由认为意识与特定物理材料中的特定时空模式有关。本文概述了关于自然和人工系统中智力与意识之间关系的一些薄弱推论。为了取得真正的科学进步，我们需要开发实用的通用智力测量方法和意识的数学理论，以可靠地映射物理状态和意识状态。
以人为本的人工智能软件系统需求工程框架
[背景] 近年来，用于构建软件解决方案的人工智能 (AI) 组件大幅增加。然而，这些解决方案中的许多都侧重于技术方面，而忽略了关键的以人为本的方面。[目的] 在构建基于 AI 的软件时，在需求工程 (RE) 中纳入以人为本的方面有助于实现更负责任、公正和包容的基于 AI 的软件解决方案。[方法] 在本文中，我们提出了一个基于以人为本的 AI 指南和用户调查开发的新框架，以帮助收集以人为本的基于 AI 的软件需求。我们提供了一个目录来引出这些需求，并提供了一个概念模型来直观地呈现它们。[结果] 该框架应用于案例研究，以引出和模拟提高面向虚拟现实 (VR) 用户的 360° 视频质量的需求。[结论] 我们发现，我们提出的方法有助于项目团队充分了解项目交付的以人为本的需求。此外，该框架有助于了解在基于 AI 的软件工程过程的初始阶段和后期阶段需要捕获哪些需求。
文章 可解释人工智能的分析和设计的多组件框架
1 加拿大艾伯塔大学阿尔伯塔机器智能研究所计算机科学系 XAI 实验室，艾伯塔省埃德蒙顿，AB T6G 2E8，加拿大；atakishi@ualberta.ca (SA)；khalifab@ualberta.ca (HKBB)；nawshad@ualberta.ca (NF)；rgoebel@ualberta.ca (RG)；zaiane@ualberta.ca (ORZ)；motalleb@ualberta.ca (M.-HM)；rabelo@ualberta.ca (JR)；talat@amii.ca (TS) 2 加拿大艾伯塔大学奥古斯塔纳学院科学系，艾伯塔省卡姆罗斯，AB T4V 2R3，加拿大 3 华为技术有限公司，艾伯塔省埃德蒙顿，AB T6G 2E8，加拿大；hengshuai.yao@huawei.com 4 加拿大艾伯塔大学电气与计算机工程系，艾伯塔省埃德蒙顿，AB T6G 2E8，加拿大； peter.chun@huawei.com 5 华为技术加拿大公司，加拿大安大略省万锦市 L3R 5A4 * 通信地址：miyoung2@ualberta.ca † 当前地址：加拿大阿尔伯塔大学计算机科学系，2-21 Athabasca Hall，埃德蒙顿，AB T6G 2E8，加拿大。