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受大脑恐惧和冲突系统启发的冲突监控优化启发式方法
本文探讨了一种受大脑启发的进化优化算法设计方法。该方法被称为冲突监控优化，其灵感来自大脑中的两个相关过程，即冲突监控和恐惧处理系统。首先，讨论了优化元启发式算法的当前问题并解决了挑战。随后，本文从三个不同方面简要回顾了研究人员在大脑危险处理（恐惧）系统方面的工作。然后，推导并检验了基于恐惧系统模型的模型。接下来，前扣带皮层在信息冲突监控中的作用被用作对所提算法的认可印章。最后，对最终确定的算法进行了修改，采用突变参数来强化模型的进化方面。在提出任意子程序后，使用 20 个维度长度为 3、10 和 50 的基准函数检验了所提出的算法。将评估结果与众所周知的元启发式算法进行了 50 次不同的运行比较，然后讨论了其在不同函数类型上的有效性。
试图以旋转机的示例将启发式研究方法应用于机械工程
摘要。在任何网站或百科全书中，例如大不列颠或维基百科，在“启发式”条目下，人们可以从生活的各个领域找到许多定义，参考和示例。但是，本文的作者无法找到与技术相关的示例，尤其是在机械工程中。这个事实激发了我们解决这个主题，尤其是因为实践和日常生活中的许多具体示例似乎非常适合证明启发式方法论在技术科学中的相关性。根据作者，在这种情况下，涡轮机械似乎特别感兴趣。这是关键的机械，即，失败威胁人类生命的机械。因此，开发高级工具来分析它们的重要性，尤其是在整个操作范围内（稳定和不稳定）。使用这些工具，可以有效地在决策过程中使用其智力，直觉和常识。因此形成了经典的启发式共生。本文展示了一个名为Meswir的高级计算机系统，该系统是在Gdańsk（IMP PAN）的波兰科学院流体流量机械研究所开发的，该机械产生了一系列有趣的诊断信息，包括多个旋转和与不平衡载体有关的多个旋转和随机错误。该研究是使用高速，低功率涡轮机作为例子进行的。尽管没有正式的理论证明其正确性，但获得的结果有助于得出正确的结论并做出明智的决策，这是决策启发式方法的本质。
教育领域人工智能的竞争愿景——对政策指南中社会技术想象和问题化的启发式分析
摘要 人工智能 (AI) 在教育领域的快速发展需要人们共同理解其预期目的和社会影响。本文强调了社会视角在人工智能和教育中的重要性，而这些视角往往被技术方面所掩盖。同时，将人工智能技术融入教育系统的政策指导方针在塑造教育的未来方面发挥着关键作用。我们作为社会所想象的人工智能和教育将以某种形式引领建议的解决方案的发展。其目的是帮助理解为什么以及如何根据教育技术 (EdTech) 的发展及其在教育中的引入来构建学习和教育的愿景。从而为关于人工智能在教育中的融合及其潜在社会影响的持续讨论做出贡献。
Lunar Rover与人为潜在的基于现场的启发式的启发式启发式
摘要：将于2030年左右建立的国际月球研究站，将为月球漫游器提供机器人武器作为建筑商。建筑需要月球土壤和月球漫游者，为此，由于短暂的一天，尤其是在南极附近，漫游者必须在有限的时间内遇到不同的航路点，而不会在有限的时间内遇到障碍。传统的计划方法，例如从地面上载指令，几乎无法以高效的效率同时处理许多流浪者。因此，我们提出了一种基于深度强化学习的新的协作路径规划方法，在该方法中，人工电位领域的目标和障碍都证明了启发式方法。的环境是随机生成的，在创建大小障碍和不同的航路点以收集资源，训练深厚的增强学习代理以提出行动，并带领流浪者在没有障碍，完成漫游者的任务并达到不同目标的情况下移动。在每个步骤中，由障碍物和其他流浪者创造的人工潜力领域都会影响流动站的动作选择。人工潜力领域的信息将转变为有助于保持距离和安全性的深度加强学习中的奖励。实验表明，我们的方法可以引导流浪者更安全地移动，而不会变成附近的大障碍或与其他流浪者发生碰撞，并且与具有改进的避免障碍物方法的多代理A-Star路径计划算法相比，消耗的能量更少。
用于预测 UMLS 语义组分配的两种互补 AI 方法：启发式推理和深度学习
材料和方法：我们使用了来自 2020AA–2022AB UMLS Metathesaurus 连续版本的训练测试数据集。我们的启发式“瀑布”方法采用了 7 种不同的 SG 预测方法。不符合方法的原子被传递给下一种方法。DL 方法为原子名称生成 BioWordVec 和 SapBERT 嵌入，为源词汇表名称生成 BioWordVec 嵌入，为原子源层次结构中倒数第二节点的原子名称生成 BioWordVec 嵌入。我们将 4 个嵌入的连接输入到完全连接的多层神经网络中，该网络的输出层有 15 个节点（每个 SG 一个）。对于这两种方法，我们都开发了方法来估计它们预测的原子 SG 正确的概率。基于这些估计，我们开发了 2 种混合 SG 预测方法，结合了启发式方法和 DL 方法的优势。
人工智能-CS 4300
动作（s） - >状态s结果（s，a） - >状态在状态s目标a目标a中允许的动作列表 - > trood或false，取决于状态s step_cost（s，a，a，s1） - >成本 - 在状态s中采取措施a的成本和在状态s1 heuristic s Heuristic s Heuristic（s） - >估计的状态成本中达到s的估计成本。
动态知情偏见RRT* - 连接：使用混合双树搜索
摘要RRT* - 连接算法通过双重树偏见的生长增强了效率，但是这种偏见可以固有地盲目，可能会影响算法的启发式性能。相比之下，知情的RRT*算法通过利用知情区域来缩小计划问题的范围，从而提高了收敛效率对最佳解决方案。但是，这种方法依赖于可行的道路的先前建立。结合这两种算法可以解决知情RRT所带来的挑战，同时还可以加速融合到最佳性，尽管没有解决双树中的盲偏问题。在本文中，我们提出了一种新颖的算法：动态知识的bias bilt rrt*-connect。该算法以潜在和明确的知情偏置抽样为基础，引入了动态偏置点集，该集合以精确的目标指导双树生长。此外，我们通过引入两个有效捕获算法特征的创新指标来增强算法启发式方法的评估框架。在传统指标中观察到的改进表明，与RRT* - 连接和知情RRT* - 连接相比，所提出的算法具有更大的启发式启发式。这些发现还表明我们评估框架中引入的新指标的生存能力。
人工智能单元-I 题库...
最佳优先搜索是一般树搜索或图搜索算法的一个实例，其中根据评估函数 f(n) 选择要扩展的节点。选择具有最低评估的节点进行扩展，因为评估衡量了到目标的距离。这可以使用优先级队列来实现，优先级队列是一种数据结构，它将边缘保持在 f 值的升序顺序中。2.1.2. 启发式函数启发式函数或简称启发式函数是一种函数，它根据可用信息在每个分支步骤中对各种搜索算法中的替代方案进行排序，以便决定在搜索期间要遵循哪个分支。最佳优先搜索算法的关键组成部分是启发式函数，用 h(n) 表示：h(n) = 从节点 n 到目标节点的最便宜路径的估计成本。例如，在罗马尼亚，人们可以通过从阿拉德到布加勒斯特的直线距离来估计从阿拉德到布加勒斯特的最便宜路径的成本（图 2.1）。启发式函数是向搜索算法传递附加知识的最常见形式。贪婪最佳优先搜索贪婪最佳优先搜索尝试扩展最接近目标的节点，理由是这可能快速得到解决方案。它使用启发式函数 f(n) = h(n) 来评估节点。以罗马尼亚的路线寻找问题为例，目标是从阿拉德市出发到达布加勒斯特。我们需要知道从各个城市到布加勒斯特的直线距离，如图 2.1 所示。例如，初始状态是 In(Arad) ，直线距离启发式 h SLD (In(Arad)) 为 366。使用直线距离启发式 h SLD ，可以更快地到达目标状态。