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CCVW 2024 -FER -UNISG
生成的AI是指为生成新内容（例如文本，图像，音频或其他类型的数据）的一种人工智能模型。可能是生成AI的最著名示例是Chatgpt，这是最快的Conumer应用程序，可击中1亿个月度活跃用户。生成的AI模型使用机器学习算法从现有数据中学习模式和结构，然后产生与训练有素的样式或内容相似的新数据。在本演讲中，我将从有关生成AI的各种方法的教程开始。接下来，我将在Tu Delft的小组中谈论深层生成模型，尤其是以对象为中心的生成模型。我将简要介绍我们在团队中开发的新型深层生成模型。最后，我将讨论我们的团队参与的各种与AI相关的举措。
人工智能简介 - FER - UNIZG
3 (C) 考虑一个双人零和游戏。该游戏的每个状态 s PS 都可以紧凑地编码为 111 到 999 之间的一个 3 位自然数。s 的后继状态定义为可以通过将 s 的每个数字递增 1 而获得的所有状态，例如 succ p 235 q “ t 335 , 245 , 236 u 。但是，包含数字 9 的状态是终止状态，因此没有后继状态，例如 succ p 932 q “ H 。在终止状态下，第一个玩家的收益（MAX）等于第一位和第三位数字之间的差，例如 utility p 932 q “ 9 ´ 2 “ 7。第二个玩家的收益（MIN）是第一个玩家收益的负数。游戏采用两种极小极大算法进行，A 1（MAX 玩家）和 A 2（MIN 玩家）。两种算法都提前两步搜索，也就是说，极小极大算法的深度限制设置为 2。但是，这两个算法使用不同的启发式方法。A 1 使用的启发式方法 h 1 返回 s 中的第一位数字，而 A 2 使用的启发式方法 h 2（从该算法的角度定义）返回 s 中的第三位数字。例如，h 1 p236 q = 2 和 h 2 p236 q = 6（计算以 MAX 为根的游戏树中的极小极大值时，必须对 h 2 的值取反）。让初始游戏状态为 s 0 = 175。算法 A 1（MAX 玩家）将迈出第一步。如果两个玩家都采用极小极大策略，游戏将经历什么样的状态序列？
简历 Alexandra Schäfer，博士
个人简历 Alexandra Schäfer，博士 个人： 北卡罗来纳大学教堂山分校 吉林斯全球公共卫生学院 流行病学系 McGavran-Greenberg Hall，CB# 7435 北卡罗来纳州教堂山 27599-7435 电话：919-966-3881 aschaefe@email.unc.edu 教育： 2003 年获得博士学位病毒学博士学位，德国埃尔朗根-纽伦堡大学 1999 生物学硕士学位，德国美因茨约翰内斯古腾堡大学 1996 生物学学士学位，德国美因茨约翰内斯古腾堡大学 工作经历： 2021 年至今 助理教授（研究轨道） 北卡罗来纳大学教堂山分校，吉林斯全球公共卫生学院，流行病学系 2015 年至今 客座研究员 落基山实验室 (RML)、NIAID、NIH，蒙大拿州汉密尔顿 2013 年 - 2021 年 研究助理 北卡罗来纳大学教堂山分校，吉林斯全球公共卫生学院，流行病学系 2007 年 - 2013 年 博士后研究助理 北卡罗来纳大学教堂山分校，北卡罗来纳州教堂山 2003 年 - 2007 年 博士后研究员遗传学和微生物学以及霍华德休斯医学研究所 (HHMI) 荣誉： 2012 年受邀担任“早期职业研究员”，自然医学：Herrenhausen 病毒发病机制研讨会；Kloster Seeon，Seeon，德国 2006 年青年研究员旅行奖，第 13 届逆转录病毒和机会性感染会议，丹佛科罗拉多州 1998 年研究生优秀表现津贴，德国美因茨约翰内斯古腾堡大学 会员资格 2018 年至今国际哺乳动物基因组学会 (IMGS)
2005/2006 和 2006/2007 进度报告 - FER
自 1956 年以来，近 15,000 名学生获得工程师学位（Dipl.-Ing.），超过 2,000 名学生完成了额外两年的学习并完成了硕士论文，获得了硕士学位，近 600 名学生获得了博士学位。为了终止这个相当混乱的学位计划，至少对于英语社区来说，他们一直在询问我们的 Dipl.-Ing.是学士还是硕士（答案都是“否”），该国于 2005 年采用了标准化的欧洲学位体系。学院抓住了改革进程带来的机会，不仅重新设计了课程，而且彻底翻新了学习过程，在该国率先采用了持续评估模式。这些努力于 2006 年获得了 ASIIN 认证。
审计员活动报告 - 德国联邦国防军
主考员应保存个人活动记录，用于评估考员的能力（FCL.1020）或观察实践考试或熟练程度检查，以重新验证考员授权（FCL.1025 b) (3)）。必须向 LufABw 民事当局提交活动证明，以重新表达对延长首席审查员授权的兴趣。
PO2024在...
- 重要说明：如果没有批准检查者更改，考试人员的任务是约束力的。您只能在旨在为您的课程的考官那里提供考试表演。如果您参加了另一个检查员，则您的考试将不会被评级并记录辞职。
Stefano V. Albrecht Filippos ChristianosLukasSchäfer
名称：Albrecht，Stefano V.，作者。|克里斯蒂安诺斯，菲利波斯，作者。| Schäfer，卢卡斯，作者。标题：多代理强化学习：基金会和现代方法 / Stefano V. Albrecht，Filippos Christianos，LukasSchäfer，爱丁堡大学，英国。描述：马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社，[2024] |包括书目参考和索引。标识符：LCCN 2024002669（打印）| LCCN 2024002670（电子书）| ISBN 9780262049375（精装）| ISBN 9780262380508（EPUB）| ISBN 9780262380515（PDF）主题：LCSH：增强学习。|智能代理（计算机软件）分类：LCC Q325.6 .A43 2024（PRINT）| LCC Q325.6（电子书）| DDC 006.3/1 – DC23/ENG/20240412 LC记录可在https://lccn.loc.gov/2024002669 LC电子书记录上找到，请访问https://lccn.lccn.lcoc.gov/2024002670
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根据本部门组建的 RCGM 和 CDSCO 授权委员会的其他建议（OM 于 2003 年 3 月发布）。 20 2 0 致力于在 COV ID - 1 9 的快速响应监管框架下处理疫苗、诊断、预防和治疗的开发申请，该快速监管框架用于快速处理应用程序已开发出针对 CoV ID 1 9 的组合疫苗，随附于此，以供所有利益相关者形成和采取必要行动。