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美国太平洋司令部...
古德菲洛上校于 1998 年通过南达科他州立大学空军后备军官训练团项目加入美国空军。作为一名采购官，他领导的团队负责上级火箭发动机的开发；负责发射、指挥和控制全球多颗国家卫星；负责建立响应空间中队，负责在海外严酷的环境中指挥。古德菲洛上校曾在美国战略司令部、美国特种作战司令部和能源部任职，并担任过响应空间中队作战主任、天基核爆炸和探测国家计划材料负责人、第 475 远征空军基地中队指挥官、第 55 战斗任务支援组副指挥官和第 55 联队紧急行动中心主任。在担任现职之前，古德菲洛上校曾担任空军检查局副局长。在这一职位上，他领导了一支庞大而多元化的专业人员团队，负责对联队以上组织进行检查，包括空军和航天参谋部、主要指挥部、直接报告单位和实地作战单位。他曾担任多个 SECAF、CSAF 和 CSO 指导检查的团队负责人；包括种族差异和空军战备评估部。
人工智能和机器学习...
参考：1。Dan W. Patterson，“人工智能与专家系统概论”，Pearson Education，2007年2。 Kevin Night，Elaine Rich和Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008年3。 Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，皮尔逊教育，2006年4。 Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill教育，2013年（http://nptel.ac.in/）5。 Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006年。 6。 汤姆·米切尔（Tom Mitchell），“机器学习”，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第三版，1997年。 7。 Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用程序”，CRC出版社，2014年8。 Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，“机器学习的基础”，麻省理工学院出版社，2012年。 9。 Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年Dan W. Patterson，“人工智能与专家系统概论”，Pearson Education，2007年2。Kevin Night，Elaine Rich和Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008年3。Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，皮尔逊教育，2006年4。Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill教育，2013年（http://nptel.ac.in/）5。Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006年。6。汤姆·米切尔（Tom Mitchell），“机器学习”，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第三版，1997年。7。Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用程序”，CRC出版社，2014年8。Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，“机器学习的基础”，麻省理工学院出版社，2012年。9。Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年
B.Tech III年–II SEM
参考：1。Dan W. Patterson，“人工智能与专家系统概论”，Pearson Education，2007年2。 Kevin Night，Elaine Rich和Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008年3。 Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，皮尔逊教育，2006年4。 Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill教育，2013年（http://nptel.ac.in/）5。 Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006年。 6。 汤姆·米切尔（Tom Mitchell），“机器学习”，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第三版，1997年。 7。 Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用程序”，CRC出版社，2014年8。 Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，“机器学习的基础”，麻省理工学院出版社，2012年。 9。 Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年Dan W. Patterson，“人工智能与专家系统概论”，Pearson Education，2007年2。Kevin Night，Elaine Rich和Nair B.，“人工智能”，McGraw Hill，2008年3。Patrick H. Winston，“人工智能”，第三版，皮尔逊教育，2006年4。Deepak Khemani，“人工智能”，Tata McGraw Hill教育，2013年（http://nptel.ac.in/）5。Christopher M. Bishop，“模式识别和机器学习”，Springer，2006年。6。汤姆·米切尔（Tom Mitchell），“机器学习”，麦格劳·希尔（McGraw Hill），第三版，1997年。7。Charu C. Aggarwal，“数据分类算法和应用程序”，CRC出版社，2014年8。Mehryar Mohri，Afshin Rostamizadeh，Ameet Talwalkar，“机器学习的基础”，麻省理工学院出版社，2012年。9。Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年Ian Goodfellow，Yoshua Bengio，Aaron Courville，“深度学习”，麻省理工学院出版社，2016年
第六区域 - AF.mil
区域 VI 德克萨斯州 DYESS 7 BW/CVR 虚拟办公室 Dyess AFB TX 营业时间：0900-1600，周一至周四 电话：325-696-4980 电邮：7bw.rao.dyess@us.af.mil 智能手机应用程序：Team Dyess Mobile GOODFELLOW 17 TRW/CVRS 351 Kearney Blvd Bldg 430 Rm 119E Goodfellow AFB TX 76908-4402 营业时间：目前无指定营业时间 电话：325-654-3708 电邮：17TRW.CVR.retireesactivity@us.af.mil 网址：http://www.goodfellow.af.mil/Units/RetireeActivitiesOffice.aspx 拉克兰 802 FSS/CVR 1561 Stewart St Bldg 5616 Rm 127 JBSA Lackland TX 78236-5111 办公时间：0900-1500，周二 - 周四 电话：210-671-9182 电邮：802fss.rao.assistance@us.af.mil LUBBOCK Lubbock Satellite 退休人员活动办公室武装部队警卫预备役中心 301 E Regis St Lubbock TX 79403-1144（Sheppard AFB TX 的卫星办公室） 办公时间：1000-1400，周二 - 周四 电话：806-749-3728 电邮：Lubbock.rao@us.af.mil RANDOLPH 502 ABW/CVR 550 D Street East Randolph AFB TX 78150-4431 办公时间：0900-1500，周一至周五
密码技术员解释 (CTI) - MyNavyHR - Navy.mil
要查看哪些语言社区可以转换，请查看 CTI 社区页面上的各个社区概述链接。https://www.mynavyhr.navy.mil/Career-Management/Community-Management/Enlisted/Information- Warfare/CTI/ 转换为 CTI 可能是一个漫长的过程，水手将有资格竞争其当前等级的晋升。注意：水手通常不会从语言培训中解脱出来，以参加晋升所需的领导力发展课程 (LDC)。水手应尽一切可能在离开现任指挥部之前参加 LDC。从国防语言学院 (DLI) 的 CTI“A”学校毕业后，水手将参加位于德克萨斯州圣安吉洛的古德费洛空军基地的密码学培训部分。DLI 的培训持续 1 到 1.5 年，具体取决于语言，Goodfellow 的后续培训持续约 3 个月。新的 CTI 通常驻扎在马里兰州、佐治亚州、德克萨斯州、夏威夷或韩国的五个主要工作地点之一，并且各个语言的大多数岗位都位于相同的作战地点。因此，CTI 可以预期在一个地方度过其职业生涯的很大一部分。这种岗位集中使得配偶与非 CT 水手和其他服务部门成员共同驻扎变得极其困难。也有一些有限的海外任务机会。CTI 的海上任务包括水面舰艇和潜艇上的临时任务以及机组人员任务和海军特种作战巡回。所有 CTI 申请人均需自愿参与涉及空中飞行的任务以及在潜艇上执行任务。在被录取之前，这两个项目都无需进行体检。之后被发现身体不合格 (NPQ) 的水手通常不会失去其等级。注意：
可解释的AI（XAI）和大型语言模型（LLM）
➢这是一个欺骗深神经网络（DNN）的实验：在第二和第四张图像中，工程师仅保留了系统用于识别吉他和企鹅的系统的元素，并更改了其余的所有内容，以使系统仍然像吉他和企鹅一样“看到”他们。➢Goodfellow等人的作品。（2014）从普遍的扰动开始打开了进一步发展的大门（Moosavi-Dezfooli等人。2017）最近的一个像素攻击，该攻击显示了如何通过在输入图像中更改一个像素来欺骗神经网络。笔记本在这里一张像素攻击原始纸
密码技术员解释 (CTI) - MyNavyHR - Navy.mil
转为 CTI 可能是一个漫长的过程，水手们将继续竞争他们目前的等级，直到 CTI 培训完成。注意：水手们通常不会从语言培训中解脱出来，去参加晋升所需的领导力发展课程 (LDC)。水手们应该在离开目前的指挥部之前尽一切可能参加 LDC。从国防语言学院 (DLI) 的 CTI “A” 学校毕业后，水手们将参加位于德克萨斯州圣安吉洛的古德菲洛空军基地的密码学培训。DLI 的培训持续 1 到 1.5 年，具体取决于语言，古德菲洛的后续培训持续约 3 个月。新的 CTI 通常驻扎在马里兰州、佐治亚州、德克萨斯州、夏威夷或韩国的五个主要工作地点之一，而各个语言的大多数岗位都位于相同的作战地点。因此，CTI 可以预期在一个地方度过他们职业生涯的很大一部分。这种集中的岗位使得配偶与非 CT 水手和其他服务部门成员同住一处变得极其困难。此外，还有一些有限的海外任务机会。CTI 的海上任务包括临时在水面舰艇和潜艇上执行任务以及机组人员任务和海军特种作战任务。所有 CTI 申请人都必须自愿参加涉及空中飞行的任务和在潜艇上执行任务。在被录取之前，这两个计划都不需要进行医疗检查。如果水手后来被发现身体不适合这两个计划 (NPQ)，通常不会失去他们的等级。注意：
![Elgammal, Ahmed；Mazzone, Marian。2020 年。《Playform 中的艺术家、人工智能和基于机器的创造力》。收录于：Andrés Burbano；Ruth West（协调）《人工智能、艺术与设计：质疑学习机器》。Artnodes，第 26 期：1-8。UOC。[访问时间：dd/mm/yy]。http://doi. org/10.7238/a.v0i26.3366](/simg/9\91e1704c128d45cf2219a051bad22e3339c53a54.png)
Elgammal, Ahmed；Mazzone, Marian。2020 年。《Playform 中的艺术家、人工智能和基于机器的创造力》。收录于：Andrés Burbano；Ruth West（协调）《人工智能、艺术与设计：质疑学习机器》。Artnodes，第 26 期：1-8。UOC。[访问时间：dd/mm/yy]。http://doi. org/10.7238/a.v0i26.3366
随着人工智能逐渐融入我们日常生活的各个方面，从手机到汽车驾驶，艺术家开始尝试人工智能也是理所当然。然而，这并不是一个全新的趋势。自 50 多年前人工智能诞生以来，艺术家们一直在编写计算机程序来创作艺术作品，在某些情况下还融入了智能元素。这类作品最著名的早期例子是哈罗德·科恩和他的艺术创作程序 AARON，该程序创作的画作遵循科恩硬编码的一套规则。但人工智能在过去几十年中不断发展，融入了机器学习技术。结果之一就是出现了一股以不同方式使用人工智能创作艺术的新浪潮。与传统的算法艺术不同，在算法艺术中，艺术家必须事先编写详细的代码来指定所需美学的规则，而现在，艺术家可以通过机器学习查看许多图像来“学习”美学。然后，算法才会生成遵循其所学美学的新图像。这一类中使用最广泛的工具是生成对抗网络 (GAN)，由 Goodfellow 于 2014 年推出 (Goodfellow 2014)，已在 AI 社区的许多应用中取得成功。GAN 的发展引发了这一新的 AI 艺术浪潮。图 1 描绘了使用类似 GAN 的算法制作艺术品所涉及的创作过程。艺术家选择一组图像来输入算法 (预处理)。然后，这些图像被输入到试图模仿这些输入的生成 AI 算法中。在最后一步，艺术家筛选许多输出图像以整理最终的集合 (后期处理)。在 Artrendex，我们开发了 Playform (www.Playform.io) 作为 AI 艺术工作室，让艺术家在创作过程中使用生成 AI 系统。我们的目标是让艺术家能够使用这项技术，解决一些问题并减少艺术家面临的挑战
从文本数据>的高保真3D重建的生成方法
Ian Goodfellow等。 （2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。 lvmin Zhang等。 （2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。 它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。 Christian Ledig等。 （2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。 它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。 Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Ian Goodfellow等。（2014）开创性的GAN论文介绍了一个框架，在该框架中，生成器和歧视器竞争生成逼真的合成数据，革命跨领域的生成建模。lvmin Zhang等。（2023）本文通过合并条件控制，从而增强了文本对图像扩散模型，从而实现了细粒的视觉生成。它通过引入其他调节方法（例如对姿势，颜色和样式的控制）来改善输出。Christian Ledig等。（2017）Srgan引入了一种基于GAN的方法，将高档低分辨率图像用于高分辨率图像，从而产生了逼真的细节。它使用感知损失来捕获常规方法无法实现的更细纹理。Xuebin Qin等。 （2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。 该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。Xuebin Qin等。（2020）U2-NET提出的方法引入了嵌套的U形网络体系结构，旨在有效且轻巧的显着对象检测。该模型以更少的计算资源来实现最先进的性能。