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撤回草案 - NIST AIRC
1 EO 14110 将生成式 AI 定义为“模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的 AI 模型类别。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。”虽然并非所有 GAI 都基于基础模型，但就本文而言，GAI 通常指生成式双重用途基础模型，EO 14110 将其定义为“一种在广泛数据上进行训练的 AI 模型；通常使用自我监督；包含至少数百亿个参数；适用于广泛的环境。”
国家人工智能中心 CENIA
人工智能 (AI) 是一门科学，研究使计算机系统具备模拟高度进化物种（如人类）认知能力的理论和方法。经过数十年的学术研究，如今人工智能已成为一项改变游戏规则的技术，并开始对我们的生活产生重大影响。国家人工智能中心 (CENIA) 的使命是帮助智利成为拉丁美洲人工智能发展的支柱。CENIA 的主要目标是通过寻求可持续和合乎道德的科学技术进步，与环境和人类发展相协调，为改善社会和个人的生活质量做出贡献。
9300电池仿真的高功率系统
要对任何电池进行建模并适应测试需求，需要编程等效电池模型的电压和电阻值和行为。例如，除了设置所需的电压之外，以缓慢的速率将其驱散的能力还可以模仿预期的电池电量或放电的电压变化。图3显示了可编程串联电阻的这种效果，因为它受到了多个放电脉冲的影响。由于电压的变化与可编程串联电阻模型的电流成正比，因此工程师可以测试设备，就好像它连接到新的（低电阻）或旧（较高的电阻）电池一样。这种方法允许更快，一致和安全的测试。
招聘结果报告中的人工智能
然而，将个人信息的处理转移到这些复杂且有时不透明的系统会给人们及其隐私带来固有风险。人类招聘人员可能会受到影响，并根据可能具有有限科学有效性的人工智能输出、分数或预测做出招聘决策 1 。正如英国政府在其《负责任的招聘指南中的人工智能》中详述的那样，人工智能招聘算法可能不公平，学会模仿人类的偏见，并延续对少数群体的数字排斥 2 。数据伦理与创新中心在 2022 年 12 月的行业温度检查中指出，持有大量个人信息的人工智能系统可能成为网络攻击的目标，
非动物“新替代方法”的承诺（...
NAM比动物模型具有良好的特征和预测性。在2019年，从哈佛大学的Wyss研究所脱离了一个肝脏，开发了能够以87％的精度率预测人类毒性的肝脏芯片。这些芯片检测到在动物模型中未发现的毒性。突破性阻止了11个分子对动物进行测试后的临床发育损失300万美元，这被证明是有毒的。这些结果表明，NAM有可能识别在临床试验中具有更高潜力的候选药物。尽管NAM非常有前途，但它们确实有局限性（以下讨论）：
技术硕士（人工智能）
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，旨在创造具有更高智能水平的机器，并模仿人类的感知、理解和行动能力。人工智能的核心问题包括对计算机进行编程，使其具有某些特性，例如知识、推理、解决问题、感知、学习和规划。人工智能技术开发和应用正在迅速发展，对经济和社会产生了重大影响。随着对此类应用的需求不断增长，对未来人工智能劳动力的需求也日益增加。为了开发人工智能生态系统，该计划将与 IIT Jodhpur 正在运行的其他 M.Tech 计划协同执行，例如传感器和物联网、网络物理系统以及先进制造和设计。
汉斯·尼曼 vs. 你：世界联合 AI 在 2024 年 Web Summit 上挑战大师
任何渴望参与这一历史性活动的人都可以加入世界队，通过自己的设备实时在线玩游戏。由 it.com Domains 设计并基于 Stockfish AI 引擎的 AI 顾问系统将为参与者提供每个动作的三个选项，模拟不同的游戏级别——大师级、高级和业余。参与者将不知道哪个动作对应哪个级别。投票时间为 30 秒，最受欢迎的选项将成为世界队的官方动作。实时投票分布将显示在网站上。汉斯·尼曼则总共有 5 分钟的时间来下棋。
PG 课程 AI - 2021.docx
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，旨在创造具有更高智能水平的机器，并模仿人类的感知、理解和行动能力。人工智能的核心问题包括对计算机进行编程，使其具有某些特性，例如知识、推理、解决问题、感知、学习和规划。人工智能技术开发和应用正在迅速发展，对经济和社会产生了重大影响。随着对此类应用的需求不断增长，对未来人工智能劳动力的需求也日益增加。为了开发人工智能生态系统，该计划将与 IIT Jodhpur 正在运行的其他 M.Tech 计划协同执行，例如传感器和物联网、网络物理系统以及先进制造和设计。
RPA：零售自动化的下一步RPA：零售自动化的下一步
这些机器人不是我们在亚马逊和奥卡多履行中心中看到的物理种类，它们是可以在虚拟环境中识别对象并适应更改的智能软件。“机器人”可以模仿和整合人类在数字系统中执行业务流程中交互的行为。软件机器人使用用户界面像人类一样捕获数据并操纵应用程序。他们与其他系统进行通信并触发响应，以便在各种重复的基于规则的任务上执行。只有很大的更好：RPA软件机器人永远不会睡觉，零错误和成本比员工少得多。
本地化
人工智能 (AI) 已成为我们社会的主要组成部分之一，其应用范围涵盖我们生活的方方面面。在这个领域，复杂且高度非线性的机器学习模型（例如集成模型、深度神经网络和支持向量机）在解决复杂任务方面始终表现出卓越的准确性。尽管准确，但人工智能模型通常是我们无法理解的“黑匣子”。依赖这些模型会产生多方面的影响，并引发对其透明度的重大担忧。敏感和关键领域的应用是尝试理解黑匣子行为的强大动机因素。我们建议通过聚合“局部”解释在黑匣子模型之上提供可解释层来解决此问题。我们提出了 GLocalX，一种“局部优先”模型不可知解释方法。从以局部决策规则形式表达的局部解释开始，GLocalX 通过分层聚合它们，将它们迭代地概括为全局解释。我们的目标是学习准确但简单且可解释的模型来模拟给定的黑匣子，并且在可能的情况下完全取代它。我们在标准和受限设置中的一组实验中验证了 GLocalX，这些实验对数据或本地解释的访问有限或根本没有访问。实验表明，GLocalX 能够使用简单和小型模型准确模拟多个模型，与原生全局解决方案相比达到最先进的性能。我们的研究结果表明，即使在具有高维数据的复杂领域中，也通常可以实现分类模型的高水平准确性和可理解性，而不必用一个属性换取另一个属性。这是值得信赖的人工智能的关键要求，对于高风险决策应用程序的采用必不可少。