13.摘要(最多 100 个字)本研究分析了美国陆军人工智能和专家计算机系统的发展,以及陆军在这些技术的未来发展中可能发挥的作用。本研究调查了陆军对这些计算机系统的开发和使用情况。它评估了陆军是否应该在这些系统的开发中发挥领导者或角色。陆军在这些技术上的领导或跟随决定将对未来规模较小、资源较少的部队的有限资源产生重大影响。鉴于财政资源和人员减少的趋势,本研究将研究这些问题。对民用部门对这些系统的开发和使用情况进行了评估,以确定陆军通过使用这些系统获得的收益。这些系统对陆军各种要求的适应性进行了评估,并评估了系统的近期和远期成本
Cloud提供了机会,可以在不管理身体基础设施的情况下释放更大的灵活性和效率,但是迁移成功取决于仔细执行。我们没有任何机会,确保关键操作继续不间断。我们的团队指导您完成旅程的每一步;分析您当前的环境,为云的系统做好准备,并在到达那里后优化成本和性能。我们甚至可以重新构造您的应用程序部分,以确保与所选环境的兼容性。
安全理事会 1992 年 10 月 6 日第 780 (1992) 号决议要求我设立一个专家委员会,负责审查和分析所收集的信息,以便向秘书长提供关于前南斯拉夫境内严重违反日内瓦四公约和其他违反国际人道主义法行为的证据的结论。1992 年 10 月 26 日,我任命了一个由五名成员组成的委员会,由弗里茨·卡尔斯霍芬教授担任主席,后者辞职后,由切里夫·巴西奥尼教授担任主席。我关于设立专家委员会的报告于 1992 年 10 月 14 日提交安理会 (S/24657)。委员会于 1992 年 11 月开始活动,并于 1994 年 4 月结束工作。在此期间,委员会举行了 12 届会议,并进行了一系列研究和现场调查,为此目的利用了各国政府和非政府组织提供的援助。委员会还建立了一个数据库,旨在全面记录所有已报告的严重违反日内瓦公约和其他违反国际人道主义法的行为。委员会的两份临时报告描述了其工作状况和初步结论,已在我 1993 年 2 月 9 日(S/25274)和 1993 年 10 月 5 日(S/26545)的信中转交给安全理事会。委员会的最后报告包括对委员会自成立以来的工作、任务、结构和工作方法的调查、对前南斯拉夫背景下特别重要的某些法律问题的看法、对“交战派别”军事结构及其所采用的战略和战术的一般性研究,以及对波斯尼亚和黑塞哥维那各地犯下的所谓“种族清洗”、种族灭绝和其他大规模违反基本人道规定的罪行、强奸和性侵犯以及破坏文化财产等罪行的实质性调查结果。
摘要 - 深处增强学习(RL)已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是,这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同,因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励,而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中,我们提出了一个安置得分手,以评估布局的质量,并将异常检测应用于地板计划。此外,我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明,我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局,并且将此得分手添加到增强式学习奖励中,有助于与以前的电路设计相比,用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板,加固倾斜,异常检测,放置得分手
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功,但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中,我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明,即使有了重播缓冲液,现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是,无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见,缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感,我们介绍了E Volve,这是一个创新的框架,它是云中的多个预审预周化模型,作为专家,以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导,并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家,从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明,E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法,在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中,volve持续了6.1-53.7%,从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病(DPN)的概念,临床和治疗方面的当前知识,并提供指导文件,以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素,强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN,并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop,并排除其他详细的神经疗法,以排除AIRIPATH的NEUROP,并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前,DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制(主要用于1型糖尿病)和多因素干预措施(主要针对2型糖尿病)表示,但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸(ALA)似乎是一条重要的第一线发病机理,因为它是一种直接和间接的抗氧化剂,可与直接针对活性氧的策略一起使用,并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力,以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距,需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计,健壮,多中心临床试验,以通过简单有效的算法促进DPN的诊断,并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子,从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法,这可能会为新型治疗的新疗法提供机会,这些疗法在DPN的早期阶段会有效,并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子,从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法,这可能会为新型治疗的新疗法提供机会,这些疗法在DPN的早期阶段会有效,并且可能会改变这种疾病的自然病程。