十多年来,人们普遍认为视频监控对公共安全做出了巨大贡献,既起到了预防作用(作为一种威慑工具),也起到了镇压作用(作为一种识别和发现已经犯下的罪行的肇事者的手段)。数字技术的最新发展赶上并增强了这一设备,开辟了以前无法想象的场景:事实上,借助视频监控摄像头,通过将图像与其他个人数据进行交叉引用,可以识别拍摄的个人,并自动检测可疑行为,记录和报告。由于人工智能的最新发展,这一现象显示出其颠覆性,这可以进一步提高机器的性能。事实上,“智能”视频监控系统能够检测到其视野范围内的人类存在(人类检测)。这使得区分人类和动物成为可能,从而提高了入侵检测系统的效率。此外,智能面部识别功能(面部识别)可识别画面中的人脸并捕捉其体征,确定个人的年龄和性别以及胡须、帽子和眼镜的存在。此外,人工智能可以监控入侵者的可疑行为(徘徊检测)或场所内的聚会(人群分析)。尽管多次尝试控制算法工具,更具体地说,遏制实时生物识别的可能性,但城市地区因紧急情况而进行大规模监视的风险正变得越来越现实。
摘要:思想和言论自由权是民主文明社会的基本原则之一。互联网已成为最重要的通信媒介,个人可以通过互联网行使寻求、接收和传递任何信息和思想的权利,不受任何国界的限制。各种技术已用于实现在线通信,而如今人工智能系统已部署在互联网的每个角落,提供信息传播和通信。人工智能系统的应用基于生成、收集和处理大量个人数据,目的是分析用户并预测他们未来的行为。这可能对言论自由权产生严重后果。通过在线平台(尤其是社交网络和搜索引擎)上的内容个性化,人工智能系统选择用户可以看到的内容及其查看顺序,将他们留在所谓的“过滤气泡”中。人工智能系统还会对内容进行审核,删除不符合网络平台规则的内容,暂时或永久屏蔽违反社区规则的用户,从而引发人工智能决策的合法性、正当性和适度性问题。
对明天的挑战的认识与生成性AI有关,主要模型(基础模型)和语言学(LLM)的所有主要主题(LLM),深度学习(DL),机器学习(ML),当然,以及对自然语言(NLP)的处理,DL/ML革命和计算机视觉的处理工业的。
旨在为法国和国际学生继续在计算机和工业工程领域学习,暑期学校是一项计划,其参与者陷入了工业5.0和期货工厂的生成AI问题的核心。其目标是允许各行各业的法语和国际学生之间的反思,交流和共享,以与生成AI的新模型以及新的AI工具的开发相关的主题的贡献。今年暑期学校不仅允许您发现生成AI及其工业应用的新方法和技术,而且还可以为您提供由公认专家提供的实际工作。对公司,实验室和象征网站的文化访问将补充该计划。
MATLAB是另一个强大的AI平台,革新基因组研究,机器学习(ML)和深度学习。AI使有效分析大型数据集成为可能,可视化复杂的基因组数据。这使研究人员能够分析模式并了解MPOX和其他病毒的病理机制(Mathworks,2024)。除了这些工具外,NextClade是对MPOX监视至关重要的生物信息学工具。分析病毒基因组将菌株分类为进化枝(例如进化枝IIB)和谱系(例如B.1),鉴定突变并跟踪其进化。该信息有助于理解遗传多样性,并确定不同病毒亚型的出现和传播。虽然没有直接评估毒力或感染性,但下一个clade间接地通过识别与特定谱系相关的突变,可能与疾病特征变化有关,例如体征和症状。该工具的输出与新的生成系统发育树,可视化进化关系以及通过跟踪传播模式和识别病毒进化的潜在热点来告知公共卫生策略的下一个环境(Bosmeny等,2023; Choi等,2024; Aksementov等,20221,20221)。此外,Mpoxradar是专门为MPOX创建的基因组监视工具。mpoxradar允许研究人员和公共卫生部门获得有关该疾病的信息。它允许对病毒变体的快速分析,甚至是突变,从而为公共卫生提供信息。它的界面易于使用,具有可自定义的过滤器和直观的可视化,从而可以访问和解释复杂的基因组数据(Nasri等,2023)。
功能性神经影像学表明,在各种运动和认知任务中,背侧额叶区域表现出联合活动。但是,尚不清楚这些区域是否服务于多种计算独立的功能,或者是重复使用以服务高阶功能的电动机“核心过程”的基础。我们假设心理旋转能力取决于植根于这些区域内的系统发育较旧的运动过程。这一假设需要在运动计划期间招募的神经和认知资源预测看似无关的心理旋转任务的表现。为了检验这一假设,我们首先通过测量了30名健康参与者的内部触发的与外部触发的手指按压,从而确定了与运动计划相关的大脑区域。内部触发的手指压机在顶,前和枕颞区域产生了显着的激活。然后,我们要求参与者在扫描仪外执行两项心理旋转任务,包括手或字母作为刺激。顶点和前运动激活是涉及手的心理旋转时个体反应时间的重要预测指标。我们发现运动计划与字母心理旋转的性能之间没有关联。我们的结果表明,在运动计划期间招募的顶叶和前皮层的神经资源也有助于身体刺激的心理旋转,这表明这两个能力的基础是共同的核心成分。
会话描述:随着半导体技术接近缩小范围的局限性,对传统冯·诺伊曼建筑的替代方案的需求也会增长。神经形态计算,受人脑的结构和功能的启发,是一种有希望的解决方案,尤其是用于开发智能系统,例如视觉处理器,听觉系统和机器人运动。设备技术,电路设计和计算建模的最新突破使联合研究人员来自不同的领域,包括电子,计算机科学,神经科学,材料科学和设备制造。这些相互交流的旨在为人工智能(AI)应用(AI)应用和神经形态硬件创建更有效的电子系统,而与传统CMOS相比,它更准确地复制了生物神经网络。将备忘录集成到设计工具包中有望将进步推向摩尔定律,从而开发可以感知的智能,多功能系统,
南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294南非高等教育杂志https://dx.doi.org/10.20853/39-1-6275卷39 |数字1 | 2025年3月|第294-314页EISSN 1753-591 294