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假肢研究 - ijrpr
总之，将人工智能融入假肢标志着假肢性能和可用性的重大进步，为用户提供无与伦比的控制、灵活性和独立性。通过利用复杂的机器学习算法、神经接口和自适应系统，人工智能驱动的假肢可以更准确地模拟自然肢体运动，根据用户需求提供个性化响应，并实时调整以适应不断变化的环境条件。然而，这些进步也带来了与谨慎处理数据隐私、安全和道德问题相关的问题，必须妥善处理。随着人工智能技术的进步，它不仅有潜力恢复人类的能力，而且有潜力增强人类的能力，为假肢设计和康复的创新开辟了新的途径。持续的跨学科合作和研究对于解决技术、实践和道德障碍至关重要，确保人工智能驱动的假肢安全、公平地融入依赖它们的人的生活中。
评估大型语言模型作为会话推荐的生成用户模拟器
合成用户在评估对话推荐系统的评估中是真实用户的经济高效代理。大型语言模式在模拟类似人类的范围方面表现出了希望，这提出了他们代表多样化用户的能力的问题。我们制定了一种新协议，以衡量语言模型可以在会话推荐中准确模拟人类行为的程度。该协议由五个任务组成，每个任务都旨在评估合成用户应展示的关键属性：选择要讨论的项目，表达二进制偏好，表达开放式的偏好，调查建议，并回馈。通过评估基线类似者，我们证明了这些任务有效地揭示了语言模型与Human行为的偏差，并提供了有关如何通过模型选择和提示策略来减少偏差的见解。1
人工智能及其应用
计算机应用硕士学生 已故 Bhausaheb Hiray SS Trust 计算机应用研究所，印度马哈拉施特拉邦孟买 摘要：人工智能领域是通过科学和工程制造智能机器和智能计算机系统的学科。它与利用计算机掌握人类智能的平行努力有关，尽管智能可以超越生物学上可观察到的方法。虽然人工智能 (AI) 没有普遍认可的定义，但它通常被认为是计算机科学领域，可以模拟人类的认知功能，包括但不限于感知、推理或决策等过程。本研究论文重点介绍人工智能的全部内容，我们在日常生活中如何依赖人工智能或人工智能的应用是什么，不同的人工智能工具或由人工智能驱动的机器。 关键词：机器学习、自然语言处理、人工智能工具、神经网络
增强胶质母细胞瘤的手术决策
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触觉简介
触觉是指触摸和相关感觉反馈的形式。该领域的研究人员致力于开发、测试和改进触觉和力反馈设备及支持软件，使用户能够感知（“感觉”）和操纵三维虚拟物体的形状、重量、表面纹理和温度等特征。除了对人类触觉的基本心理物理研究以及机器触觉问题（如碰撞检测、力反馈和触觉数据压缩）之外，研究人员还在应用领域开展研究，如手术模拟、医疗培训、科学可视化以及盲人和视障人士的辅助技术。设备如何模拟触觉？我们来考虑一下 SensAble Technologies 的一种设备。3 DOF（自由度）PHANToM 是一个小型机械臂，带有三个旋转关节，每个关节都连接到计算机控制的直流电动机。该设备的尖端连接到用户握住的触控笔上。通过发送适当的电压 -
1974-1989 索引 - 洛克希德马丁
21 世纪环境的人口统计研究表明，18 至 19 岁的年轻男女将成为稀缺资源。因此，我们将 IR&D 工作重点放在应用技术上，以减少与维护 Hercules 飞机相关的人力密集型任务。我们目前拥有使用人工智能技术开发的原型维护和诊断专家系统，运行在便携式维护辅助设备上，这些系统不仅提供所有技术数据要求，而且还模拟最熟练的维护技术人员用于诊断和修复飞机故障的逻辑过程。您希望将 C-130-2 系列和 -4 技术订单中目前包含的所有信息以及维护主管的 20 年经验立即放在一个重量不到 10 磅、不大于标准一英寸笔记本的便携式维护设备中吗？听起来很令人兴奋？确实如此，随着我们越来越清晰地了解 21 世纪，未来还会有更多。
综合评估背景 - 伦敦国王学院
伊拉克调查报告很好地说明了英国如何应对其中一些挑战，包括决策和执行方面的缺陷。那个时期的阴影至今仍影响着战略问题的制定方式。例如，里基茨勋爵为戴维·卡梅伦领导的 2010 年改革，成立了国家安全委员会、秘书处和国家安全顾问 (NSA) 职位，突出了提高战略和执行质量的努力，而这在过去十年的大部分时间里一直备受争议。在这十年中，“国家安全”一词也发生了变化，取代了英国政府传统上提到的“国防和海外政策”，这在一定程度上反映了对美国长期做法的认可，但也承认需要从整体上看待问题——将国防和安全、国内和国际问题视为一个整体过程的一部分。正如内维尔-琼斯男爵夫人（国家安全方法的早期支持者）在本卷中强调的那样，综合评估旨在效仿——事实上是取代——这种国家战略方法。
结合 DFT、能量分解和数据分析方法研究柔性 DABCOnium/手性阴离子催化剂体系中非共价相互作用与选择性之间的关系
高选择性、速率提高和化学特异性是酶催化反应的特点，化学家们力求用合成催化剂模仿这些特点。1 与自然界的进化过程不同，小分子催化剂的合理而深思熟虑的设计需要精确的结构变化，理想情况下，这些变化可以对反应性和选择性产生可预测和合理的影响。在不对称催化领域，人们希望可靠地调整手性环境的空间和电子分布以影响反应的选择性，这导致广泛使用刚性的 C 2 对称配体和有机催化剂 2，而传统上人们认为灵活性是一种不受欢迎的特性。在这些系统中，经典的物理有机技术与通过密度泛函理论 (DFT) 定位过渡态 (TS) 结构相结合，已经成为理解选择性相互作用的常用方法。 3 对于传统手性催化剂，由于其相对不灵活性，因此可以进行计算研究，通常仅使用关键中间体和 TS 的最低能量结构来确定影响选择性的相互作用。
利用魔法模拟未来的神经技术
神经科学和人工智能的最新发展使得机器能够越来越准确地解码心理过程。神经伦理学家推测，完善这些技术可能会导致各种反应，从侵犯隐私到增进自我理解。然而，由于人们不善于预测自己的反应，评估这些预测很困难。为了解决这个问题，我们开发了一个范式，使用表演魔术的元素来模拟未来的神经技术。我们让 59 名参与者相信一台（假的）神经技术机器可以推断他们的偏好，发现他们的错误，并揭示他们根深蒂固的态度。机器向参与者随机分配关于他们大脑对慈善态度的正面或负面反馈。两组中约有 80% 的参与者对这种反馈提供了合理化解释，这使他们的态度朝着操纵的方向转变，但不会影响捐赠行为。我们的范式揭示了人们对未来的神经技术的反应，这可能会为神经伦理框架提供信息。
采用自旋电子和新兴技术的神经形态计算
神经形态计算有望通过模仿人脑结构和功能的高效设备和电路为人工智能带来卓越功能。传统 CMOS 晶体管仅提供易失性开关，而新兴非易失性存储器技术提供的非易失性模拟行为有望成为神经形态计算系统的潜在硬件组件。特别是，忆阻器和自旋电子器件（其中除了电子电荷外还操纵电子自旋）因其仿生特性而受到广泛关注。在这个三讲的教程中，我将描述和分析在神经形态计算系统中使用自旋电子和新兴技术模拟神经生物学行为的各种技术。与遵循从物理到整个系统性能的单个设备垂直集成的传统演示不同，本课程评估了各种神经形态计算范例在人工神经网络中利用新兴技术行为的有效性。