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用于人工智能研究的普世启发式方法？
摘要：近几十年来，意识科学取得了长足进步。然而，竞争理论的激增使得就人工意识达成共识变得困难。虽然出于纯粹的科学目的，我们可能希望采取“观望”的态度，但我们可能很快就会面临实际和伦理问题，例如，人工智能体是否能够感受到痛苦。此外，许多用于评估人类甚至非人类动物意识的方法并不直接适用于人工系统。考虑到这些挑战，我建议我们寻找人工意识的普世启发式方法，以便我们能够对不同人工系统中出现意识的可能性进行初步评估。我认为这种启发式方法应该具有三个主要特征：它们应该直观合理、理论上中立且科学上易于处理。我认为，一般智能的概念（理解为强大、灵活和综合的认知和行为能力）满足这些标准，因此可以为这种启发式方法提供基础，使我们能够对哪些人工系统最有可能具有意识做出初步谨慎的估计。1.简介
使用色谱澄清技术简单，可扩展的单阶段收获解决方案
图3。2,000 L收获设备面积的收获要求。所需的设备区域基于实验能力，而没有任何安全因子超额。推荐的设备区域基于实验能力，其额外的建议安全系数超过了，以确保性能，以一般的启发式和制造商的建议为基础。标签表示每种技术所需的胶囊总数。
MIP求解器中的机器学习
Khalil等。 学习在Tree Search 2017 Hutter等人中学习启发式方法。 算法运行时预测：方法与评估2012 Hutter等。 混合整数编程求解器的自动配置2010 Ferber等。 mipaal：混合整数程序作为2019年层Wilder等人。 最终学习和优化图表2019Khalil等。学习在Tree Search 2017 Hutter等人中学习启发式方法。算法运行时预测：方法与评估2012 Hutter等。混合整数编程求解器的自动配置2010 Ferber等。mipaal：混合整数程序作为2019年层Wilder等人。最终学习和优化图表2019
供应链研究研究所的讲座系列
电容的批次大小问题（CLSP）是生产计划中的核心模型，已知是NP-硬化的优化问题。实际上，由于其计算成本较低和滚动计划范围的适用性，因此广泛使用了简单的逐期启发式方法。尽管如此，研究人员在过去30年中主要关注更先进的解决方案方法，这提供了更好的结果，但以显着（100倍和更多）更长的计算时间为代价。但是，在需要对变更或客户订单的立即响应的在线环境中，或者在必须评估多种情况的随机环境中，计算时间变得越来越重要。在本演讲的第一部分中，我们提出了一种使用遗传编程（GP）自动生成专业启发式方法的新颖方法。在计算密集的训练阶段之后，这些启发式方法的表现优于现有方法，同时保持了相同的计算工作。在演讲的第二部分中，我们提出了一般的两步结构启发式（2-SCH），该启发式（2-SCH）对客户订单进行分类，并迭代地将其添加到初步的生产计划中。我们的计算实验表明，2-SCH在没有设置时间的情况下优于CLSP的现有构造启发式方法，以及具有设置时间的CLSP的唯一可用启发式启发式。此外，我们通过将其应用于带有后订单和多级CLSP的CLSP以及在线环境中的单层CLSP来说明2-SCH的多功能性。克里斯蒂安·阿尔梅尔（Christian Almeder）教授是一位敬业的学者，他花了很多年的时间在短期和中期生产和物流计划领域进行研究和开发解决方案。他获得了维也纳理工大学的数学博士学位，随后是维也纳大学的工商管理习惯，目前他是欧洲欧洲大学Piadrina Frankfurt（ODER）的供应链管理教授。他的研究重点是使用各种操作研究技术创建高级计划模型和解决方案算法。
算法规则制定与算法指导
算法即将出现在政府上。这一变化提出的一个法律问题是《行政程序法》（“ APA”）将在多大程度上规范使用算法作为代理审判员的决策支持工具。根据APA，“规则”是官方具有约束力的政策陈述，需要注意和评论以及严格的实施前司法审查，而“指导”正式被视为非约束建议，实际上是不可申请的。算法工具的实用通常占据两者之间的灰色区域。为了帮助清理灌木丛，我们深入研究了计算机科学和经济学文献，以提供一系列可行的启发式方法，以帮助区分算法规则制定与算法指南。这些启发式方法与计算机科学文献中的最佳实践保持一致，并提供了对采用更安全算法的机构激励措施的见解。我们建议制定规则制定的幽灵可能具有与现有的算法安全建议一致的最佳实践的纽约机构的价值。具体来说，避免APA规则制定可能会鼓励机构防止自动化偏见和算法部署造成的其他潜在危害。以这种方式，在APA现有框架下的区分算法规则和指导可能与计算机科学中的最佳实践相吻合。
CAP 6635 - 人工智能学分
所涵盖主题的简要列表：• 人工智能基本概念概述，• 不知情搜索，包括 DFS、BFS、IDS • 知情搜索，采用启发式方法，包括 A* 搜索和 IDA* 搜索。• 最小-最大搜索 • Alpha beta 剪枝。• 知识表示 • 联结系统，包括人工神经网络 • 以及新兴机器学习，包括粒子群。• 进化系统，包括遗传算法、遗传编程和进化艺术。• 与计算智能和人类智能有关的哲学问题。
模块-02知情搜索策略
我们需要的第一个条件是H（可允许的）是可接受的启发式方法。可接受的启发式方法是从未高估实现目标的成本的启发式方法。可接受的启发式方法本质上是乐观的，因为他们认为解决问题的成本比实际的要少。一个明显的启发式启发式的例子是我们用来进入布加勒斯特的直线距离H SLD。直线距离是可以接受的